我的理解是，在mapreduce编程模型中我们有map和reduce两个阶段。完成映射阶段后，生成中间值(键、值)并将这些值传递给缩减器。我怀疑在map()阶段之后，shuffle和sort会到来。所以，我觉得shuffle和sort是reducer阶段的一部分，是这样吗？如果是这种情况，combiner()是如何工作的？ 最佳答案 其实map/reduce中有3个阶段:map随机排序减少Shuffle&sort是一个纯框架阶段(作为开发人员，您只需编写map和reduce函数)，它允许map任务和reduce阶段之间的通信。组合器
这个python3程序尝试使用map/reduce从文本文件中生成单词的频率列表。我想知道如何对字数进行排序，在第二个reducer的yield语句中表示为“count”，以便最大的计数值出现在最后。目前，结果的尾部如下所示:"0002""wouldn""0002""wrap""0002""x""0002""xxx""0002""young""0002""zone"对于上下文，我将任何单词文本文件传递到python3程序中，如下所示:pythonMapReduceWordFreqCounter.pybook.txt这是MapReduceWordFreqCounter.py的代码:fro
有一个非常相似的问题我想知道。HowcanImeasurethedurationofeachphase(map,shuffle/sort,reduce)inHadoop?答案是tasktracker的web/ui显示应用程序的每个持续时间。但是我的环境是hadoop-2.2.0，没有tasktracker。所以tasktrackerweb/ui"localhost:50030/tasktracker.jsp"不工作。我猜答案只适用于较低版本的hadoop(1.x.x)。我如何测量hadoop-2.x.x版本中每个阶段(map、shuffle/sort、reduce)的持续时间？是否有任
我在Hive中有一个表，显示我们系统的每个用户(user_id)的登录时间(connect_date)。这是表结构:hive>describeaccess_log;OKuser_iddoublefromdeserializerconnect_datetimestampfromdeserializeripstringfromdeserializerlogout_datetimestampfromdeserializersession_idstringfromdeserializer我的目标是找出特定时间段内每个用户登录之间的平均时间，让我们使用过去7天来回答这个问题。HiveQuery如
我正在尝试将表数据从Redshift导入到HDFS(使用Parquet格式)并遇到如下所示的错误:15/06/2511:05:42ERRORsqoop.Sqoop:GotexceptionrunningSqoop:java.lang.NullPointerExceptionjava.lang.NullPointerExceptionatorg.apache.sqoop.tool.CodeGenTool.generateORM(CodeGenTool.java:97)atorg.apache.sqoop.tool.ImportTool.importTable(ImportTool.jav
我正在尝试使用WebHCat/Templeton执行Hive查询。我将查询发布到/templeton/v1/hive，并将“执行”参数设置为等于我的查询(现在是一个简单的“selectcount(*)”查询)。但是当我这样做的时候，我总是得到这个错误:{"error":"Unauthorizedconnectionforsuper-user:hcatfromIP172.31.27.207"}从目前我所发现的情况来看，这些“super用户未经授权的连接”错误似乎通常与代理用户设置有关，因此我将以下内容添加到我的core-site.xml中:hadoop.proxyuser.hcat.ho
我今天在AWS上使用不同数量的reducer运行我的Hadoop程序，但是我观察到随着reducer数量的增加，时间没有减少，而是增加了。对于时间，我是说从Map100%，Reduce30%到Map100%，Reduce100% 最佳答案 请记住，数据需要通过网络发送到reducer，如果您从mapper输出的数据不是很大以增加reducer的数量可能会影响性能，因为结果需要传输到不同的reducer，由于每个reducer创建自己的文件，您需要创建更多文件，因此I/O操作会增加。每个reduce都需要启动并在节点中创建/实例化，这
以下是我正在使用的HIVE查询，我还使用了排名功能。我在我的本地机器上运行它。SELECTnumeric_id,location,Rank(location),followers_countFROM(SELECTnumeric_id,location,followers_countFROMtwitter_dataDISTRIBUTEBYnumeric_id,locationSORTBYnumeric_id,location,followers_countdesc)aWHERERank(location)我的Rank函数如下:packageorg.apache.hadoop.hive.c
我对MapReduce框架感到很困惑。我对从不同来源阅读的内容感到困惑。顺便说一下，这是我对MapReduce作业的想法1.Map()-->emit2.Partitioner(OPTIONAL)-->divideintermediateoutputfrommapperandassignthemtodifferentreducers3.Shufflephaseusedtomake:4.Combiner,componentusedlikeaminireducerwichperformsomeoperationsondatasandthenpassthosedatatothereducer.
我是hadoop的新手，我开始想:映射阶段的结果放置了多少磁盘空间？我指的是map的输出和reduce的输入。这取决于执行的算法？hadoop设置和配置？节点数量？ 最佳答案 Itdependsofthealgorithmperformed?绝对是的。想象一个map函数发出(a,b)和另一个map函数发出(a,b)and(b,a)。第二个发出的数据量是第一个的两倍。thehadoopsetupandconfiguration?是的，您可以设置hadoop来压缩map输出(conf.set("mapreduce.map.output.
