我在包含多个AWS实例的集群上运行HadoopMapReduceJava应用程序。我想知道是否有可能在混洗阶段知道数据集的大小，即总共有多少数据被混洗。另外，是否可以知道每个reducer任务处理了多少数据？ 最佳答案 您应该能够从JobTrackerWebUI中找到此信息。有一个名为“Reduceshufflebytes”的计数器详细说明了被打乱的总字节数-参见https://issues.apache.org/jira/browse/HADOOP-4845以及原始链接票证以获取更多信息。对于每个reducer计数，深入到已完成的
似乎Hadoop(reference)支持它，但我不知道如何使用它。我想:a.)Map-ReadahugeXMLfileandloadtherelevantdataandpassontoreduceb.)Reduce-writetwo.sqlfilesfordifferenttables为什么我选择map/reduce是因为我必须对驻留在磁盘上的超过100k(可能更多)xml文件执行此操作。欢迎大家提出更好的建议感谢任何解释如何使用它的资源/教程。我正在使用Python并且想学习如何使用streaming实现这一点谢谢 最佳答案 这
我正在阅读与Hadoop的HIPI图像处理API相关的论文，网址为:http://cs.ucsb.edu/~cmsweeney/papers/undergrad_thesis.pdf在解释其中的协方差示例时，该论文说“因为HIPI为每个映射任务分配一个图像，所以很容易随机抽取100个补丁的图像并执行此计算”。但是论文中显示的第一个图描绘了一个架构，其中多个图像被输入到一个maptask中!令人惊讶的是，他们写道一张图像由一个maptask处理，因为它会产生太多maptask，因为他们也在解决小文件问题。如果这是真的，那么带有MultithreadedMapper的序列文件是一个更好的选
我们构建了第一个版本的服务，需要接收图像和pdf文件，然后对每个文件进行大量处理，并为我们构建的网络和移动客户端提供几个调整大小的变体。在处理方面，我们执行:9种适用于网络和移动设备的图片尺寸变体300dpi图像的平铺(a-lamap平铺)5个图像处理和机器学习/标记过程在连续运行完整管道测试时，处理大约120张图像大约需要18分钟。我们正在努力大幅缩短该时间。当然，一件事是并行进行各种处理，只有少数依赖关系，例如，在生成几个关键变体之前，我们无法处理图像处理/机器学习步骤。从架构的角度来看，我们希望从我们的网络层卸载所有处理，但也需要将图像提供给网络/移动客户端。我们一直在研究用于并
我在Windows上运行来自Cygwin的“MahoutinAction”一书中的“从文档生成向量”样本。Hadoop仅在本地计算机上启动。下面是我的运行命令:$bin/mahoutseq2sparse-ireuters-seqfiles/-oreuters-vectors-ow但是下面显示java.io.IOException，有谁知道这个问题是什么原因造成的？提前致谢!Runningonhadoop,usingHADOOP_HOME=my_hadoop_pathHADOOP_CONF_DIR=my_hadoop_conf_path13/05/1318:38:03WARNdriver
我正在维护一个简单的hadoop作业，该作业生成CSV文件作为HDFS中的输出。该作业使用TextOutputFormat。我想将前导标题行添加到csv文件(我知道零件文件是由不同的worker创建的，如果他们每个人都获得标题，那不是问题)。如何实现？编辑:级联可以help但乍一看我不想开始使用新框架编辑:所以我想为输出的CSV文件添加标题。列数是确定性的。这是我的Reducer类的骨架:importjava.io.IOException;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;imp
我有PentahoMapReduce作业(基本上是Java作业)，它将HBase数据作为map输入。工作流非常适合少量数据(例如100行数据)，但在几十万条记录上运行时会失败。两个映射器作业被提交到集群，它们正在做简单的数据聚合(大约400000行在两个HBase区域中分开)。它接缝任务无法在600秒内报告其状态，这是由mapred-site.xml中的mapred.task.timeout设置规定的。我不确定如何在Hadoop的Cloudera4.1.4发行版中更改此设置？同样在以下错误日志中，您可以看到一些其他错误:MetaVERSION="1".JobJOBID="job_201
我有一个pig脚本，它将从cassandra获取所有数据，进行少量转换并存储到hdfs上。在pig的grunt控制台执行时，cassandra数据量大，耗时将近30分钟。但是当我使用oozie工作流执行相同的操作时，它执行但需要很长时间，将近一个半小时。当我检查hadoop日志时，这就是它所说的。2013-11-1901:20:00,871[main]INFOorg.apache.pig.backend.hadoop.executionengine.mapReduceLayer.MapReduceLauncher-Moreinformationat:master:50030/jobde
我正在编写我的第一个MapReduce作业。事情很简单:只计算文件中的字母数字字符。我已经完成生成我的jar文件并运行它，但除了调试输出之外，我找不到MR作业的输出。你能帮帮我吗？我的应用类:importCharacterCountMapper;importCharacterCountReducer;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.conf.Configured;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.Int
我正在尝试使用reducer类中的MAP_OUTPUT_RECORDS计数器来计算示例wordcount程序中的单词百分比。这里是reducer中setup()方法的代码:publicstaticclassIntSumReducerextendsReducer{privateFloatWritableresult=newFloatWritable();privatelongtotal=0;@Overridepublicvoidsetup(Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{total=context.getCoun
