无论如何，每个reducer进程都可以确定它必须处理的元素或记录的数量吗？ 最佳答案 简短回答-提前不，reducer不知道可迭代对象支持多少个值。您可以执行此操作的唯一方法是在迭代时进行计数，但您不能再对可迭代对象进行重新迭代。长答案-支持可迭代对象实际上是序列化键/值对的排序字节数组。reducer有两个比较器-一个用于按键顺序对键/值对进行排序，然后第二个用于确定键之间的边界(称为键分组器)。通常，键分组器与键排序比较器相同。当迭代特定键的值时，底层上下文检查数组中的下一个键，并使用分组比较器与前一个键进行比较。如果比较器确定
我知道mapreduce输出存储在名为part-r-*forreducer和part-m-*formapper的文件中。当我运行mapreduce作业时，有时会在单个文件中获得整个输出(大小约为150MB)，有时对于几乎相同的数据大小，我会得到两个输出文件(一个100mb和另一个50mb)。这对我来说似乎很随意。我找不到任何原因。我想知道它是如何决定将该数据放入单个或多个输出文件中的。如果有任何方式我们可以控制它。谢谢 最佳答案 与Jijo在此处的回答中指定的不同-文件的数量取决于Reducers/Mappers的数量。与集群物理节
请看下面的代码Map.javapublicclassMapextendsMapper{privatefinalstaticIntWritableone=newIntWritable(1);privateTextword=newText();@Overridepublicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{Stringline=value.toString();StringTokenizertokenizer=newStringTokenizer(l
我正在尝试在装有Windows10家庭版的开发计算机上构建以下hadoop版本hadoop-2.7.3-src以下是我本地开发环境的详细信息:-Windows10家庭版-英特尔酷睿i5-6200UCPU@2.30GHz-RAM16GB-64位操作系统，基于x64的处理器-MicrosoftVisualStudioCommunity2015版本14.0.25431.01更新3-.NETFramework4.6.01586-cmake版本3.7.2-CYGWIN_NT-10.0LTPBCV82DUG2.7.0(0.306/5/3)2017-02-1213:18x86_64Cygwin-ja
我怀疑如果数据是倾斜的，数据是如何划分成部分文件的。如果可能，请帮我澄清一下。假设这是我的department表，其中department_id作为主键。mysql>select*fromdepartments;2Fitness3Footwear4Apparel5Golf6Outdoors7FanShop如果我通过在导入命令中提及-m1使用sqoopimport，我知道我只会生成一个包含所有记录的部分文件。现在我在不指定任何映射器的情况下运行命令。所以默认情况下它应该使用4个映射器并在HDFS中创建4个部分文件。以下是记录如何按零件文件分发。[cloudera@centsosdemo~
我有一个包含许多重复ID的数据集。我只想做一个row_number()并取第一个。如果我让table1离开与table2的连接并且只使用table2.rownumber=1，它就可以工作。但是，如果我在没有表连接的情况下进行独立操作，则不会。我有以下代码:选择ID，姓名，身份证，ROW_NUMBER()OVER(PARTITIONBYIDORDERBYID)作为RNK从表1其中RNK=1;错误消息显示RNK不是有效的表列或别名等。如有任何帮助，我们将不胜感激。谢谢。 最佳答案 您必须使用子查询或CTE来引用用于过滤的列别名:SELE
我的map/reduce输出的值是一个字节可写的数组，它被写入输出文件part-00000(hadoop默认这样做)。我的下一个map函数需要这个数组，所以我想将这个数组保存在分布式缓存中。有人能告诉我如何从可能不是文本文件的输出文件(part-00000)中读取并存储在分布式缓存中吗？ 最佳答案 我的建议:创建一个具有以下属性的新Hadoop作业:输入包含所有part-...文件的目录。创建一个写入分布式缓存的自定义OutputFormat类。现在让你的工作看起来本质上是这样的:conf.setInputFormat(Sequen
您好，我正在学习hadoop，我想要一个关于如何使用自定义partioner解决字数统计问题的示例。我希望将缩减器设置为26，以便所有以“A”开头的字符都将转到第一个缩减器，所有字符“B”将转到第二个缩减器，依此类推....公共(public)类PersonPartitioner扩展了Partitioner{@OverridepublicintgetPartition(Textkey,IntWritableVal,intnumOfReducer){Stringline=key.toString();String[]splits=line.trim().replaceAll("[0-9]
我有一个场景，我不确定减少处理器的位置。i)我有一个输入文本文件，它有1到4之间平衡范围内的1000个整数。ii)让我们假设有一个4节点集群，每个节点有12个槽，其中4个分配为reducer-总共有16个reduce槽iii)我在驱动程序中设置了reducer的数量:jobConf.setNumReduceTasks(4);iii)最后我有一个分区方法是publicclassMyPartitionerextendsPartitioner{@OverridepublicintgetPartition(Textkey,Textvalue,intnumPartitions){returnIn
这是Hadoop字数统计javamap和reduce源代码:在map函数中，我已经可以输出所有以字母“c”开头的单词以及该单词出现的总次数，但我想做的只是输出以字母“c”开头的单词总数，但我在获取总数时遇到了一些问题。非常感谢任何帮助，谢谢。例子我得到的输出:可以2可以3类别5我想要得到的:c-总计10publicstaticclassMapClassextendsMapReduceBaseimplementsMapper{privatefinalstaticIntWritableone=newIntWritable(1);privateTextword=newText();publi
