我已经实现了一个简单的Mapreduce应用程序来检测最长的单词。作业执行成功。但是现在我想知道在reducer中使用局部变量来保持Max长度是否正确？由于分布式环境中可能有多个reducer，并且它们不共享该变量的值。这是一个正确的假设吗？在分布式环境中，当有独立的reducer时，输出会受到怎样的影响？我正在使用自定义比较器，因此单词首先按长度排序，而不是按值排序。每个MR阶段的输出如下所示:MapperOutput:ByeByeBye9HelloHelloHe22215HelloHelloHe22215HelloHelloHe33315HelloHelloHe33315Hello
在Uni学习大数据，我对MapReduce的话题有点困惑。我想知道有多少reducer可以同时运行。例如，假设我们有864个reducer，有多少可以同时运行？ 最佳答案 所有这些都可以同时运行，这取决于集群的状态(健康，即没有rouge/bad节点)，集群的容量是多少以及集群的空闲程度。如果有其他MR作业在同一个集群上运行，那么在864个reducer中只有少数会进入运行状态，一旦容量空闲，另一组reducer将开始运行。还有一种情况有时会发生，当您的reducer/mapper不断相互抢占并占用整个内存时。在大多数情况下，作业都
我有一个映射器，它输出句子中的每个字母，这是键，数字1作为它的值。例如，我的映射器将“你好吗”输出为H1o1w1a1r1e1y1o1u1我的reducer接受它并使用1来计算每个字母的出现次数。例如，它会输出字母“o”作为键，输出2作为它的值，因为它出现了两次。我的问题是我想计算每个字母在句子中出现的频率。为此，我需要访问句子中字母的总数(映射器输出的数量)。我是mapreduce的新手，所以我不确定最好的方法。 最佳答案 假设您的映射器正在获取一个完整的句子，您试图在其中找到频率并且您正在使用JavaAPI，您可以通过contex
互联网上有很多hadoop生态系统图片，所以我很难理解这些工具是如何协同工作的。例如在附图中，为什么pig和hive是基于mapreduce的，而其他工具如spark或storm基于YARN？你能解释一下吗？谢谢!BRhaddopecosystem 最佳答案 图片显示了MapReduce之上的Pig和Hive。这是因为MapReduce是Pig和Hive使用的分布式计算引擎。Pig和Hive查询作为MapReduce作业执行。使用Pig和Hive更容易，因为它们提供了更高级别的抽象来使用MapReduce。现在我们来看一下图中YAR
我使用hadoop3.1.0在Ubuntu上运行MapreduceWordCount程序，但它总是得到这个信息。我看到有人问这个类似question之前，但这行不通。我想知道我应该修改哪个文件，或者我错过了什么。我的java程序来自here.master@kevin-VirtualBox:~/MapReduceTutorial$$HADOOP_HOME/bin/hadoopjarProductSalePerCountry.jar/inputMapReduce/mapreduce_output_sales$HADOOP_HOME/bin/hadoopjarProductSalePerCo
我目前在MapReduce方面遇到了一些困难。我有以下数据集:1,John,Computer2,Anne,Computer3,John,Mobile4,Julia,Mobile5,Jack,Mobile6,Jack,TV7,John,Computer8,Jack,TV9,Jack,TV10,Anne,Mobile11,Anne,Computer12,Julia,Mobile现在我想应用带分组的MapReduce和聚合此数据集，以便输出不仅显示哪个人购买某物的次数，以及该人订购最多的产品是什么。所以输出应该是这样的:John3ComputerAnne3MobileJack4TVJulia
我正在尝试以分布式方式(使用3台计算机的集群)运行ApacheHadoop2.65，并且我想决定映射器和缩减器的数量。我正在使用复制数为1的HDFS，我的输入是3个文件(表)。我想调整数据在系统中的流动方式，为此，我想通过以下方式获得一些帮助吗？以及如何以及在哪里可以更改它？HDFS的复制-我可以干扰HDFS的复制方式吗？例如，确保每个文件存储在不同的计算机上？如果可以，我可以选择哪个它将存储在计算机上吗？映射器数量-我可以更改映射器或输入拆分的数量吗？我知道这取决于输入拆分的数量和block大小。它在网上说我可以通过更改以下参数来做到这一点，但我不知道在哪里？-Dmapred.map
我的hadoopreduce任务中的Action有外部效果，而且它们不是幂等的。我在任务跟踪器中观察到，尝试了一个reducer，然后启动了同一组键的另一个reducer，而没有杀死原来的reducer。我配置错了吗？这是这个reduce任务的表: 最佳答案 这是由于hadoop中的推测执行。如果Hadoop检测到少数集群节点上有一些慢速任务，它是Hadoop指定备份任务的选项。备份任务将优先安排在速度较快的节点上。重复任务中最先完成的任务将成为用于进一步操作的任务。您可以通过将以下参数设置为false来关闭此功能mapred.re
我正在使用一个10节点HDP集群，我试图在Bash上使用shell脚本运行一个简单的WordCount作业。下面是我正在使用的命令行参数。yarnjar/usr/hdp/2.6.5.0-292/hadoop-mapreduce/hadoop-streaming-2.7.3.2.6.5.0-292.jar\-mapper'wc-l'\-reducer'./reducer_wordcount.sh'\-file/home/pathirippilly/map_reduce_jobs/shell_scripts/reducer_wordcount.sh\-numReduceTasks1\-in
在我的单机上进行本地开发时，我相信reducer的默认数量是6。在特定的MR步骤中，我实际上将数据分成n个分区，其中n可以大于6。根据我的观察，看起来实际上只有6个分区得到处理，因为我只看到6个特定分区的输出。几个问题:(a)是否需要将reducer的数量设置为大于分区的数量？如果是这样，我可以在运行Mapper之前/期间/之后执行此操作吗？(b)为什么其他分区没有排队？有没有办法等待一个reducer处理完一个分区，然后再处理另一个分区，这样无论reducer的实际数量是否小于分区数量，都可以处理所有分区？ 最佳答案 (a)不可以
