在Eclipse6.91中运行Hadoop0.20.2M/R应用。我在执行后收到这些错误和警告:13/07/2416:52:52INFOjvm.JvmMetrics:InitializingJVMMetricswithprocessName=JobTracker,sessionId=13/07/2416:52:52WARNmapred.JobClient:UseGenericOptionsParserforparsingthearguments.ApplicationsshouldimplementToolforthesame.13/07/2416:52:52WARNmapred.Jo
我有一个宽行列族，我正在尝试对其运行map缩减作业。CF是按时间顺序排列的事件集合，其中列名本质上是时间戳。我需要针对CF中的特定日期范围运行MR作业。当我在widerow属性设置为false的情况下运行作业时，预期的列切片将传递到映射器类中。但是当我将widerow设置为true时，整个列族都会被处理，而忽略切片谓词。问题是我必须使用widerow支持，因为如果一次加载，切片中的列数会变得非常大并消耗所有内存。我找到了概述问题的这个JIRA任务，但由于“无法重现”而被关闭-https://issues.apache.org/jira/browse/CASSANDRA-4871?pag
我是M/R程序的新手..我在HDFS中有一个包含这种结构数据的文件EmpId,EmpName,Dept,Salary,1231,用户名1,部门1,50001232，用户名2，部门2，60001233，用户名3，部门3，7000.......................现在我想找到工资最高的员工的姓名我写了一个mapreduce来找到最高的薪水。在我的映射器类中，我发出了这样的输出output.collect("最大值",员工工资);在reducer中，我找到了键“maxvalue”的最大值。现在我想在映射器中使用这个值，并找到赚取最高薪水的员工的名字。我如何发送reducer输出映
到目前为止，对于这个问题，我已经尝试了这里的解决方案，1，在这里，2.然而，虽然这些解决方案确实导致执行mapreduce任务，但看起来它们只在名称节点上运行，因为我得到类似于此处的输出，3。.基本上，我正在使用我自己设计的mapreduce算法运行一个2节点集群。mapreducejar在单节点集群上完美执行，这让我觉得我的hadoop多节点配置有问题。要设置多节点，我遵循了教程here.为了报告出了什么问题，当我执行我的程序时(在检查名称节点、任务跟踪器、作业跟踪器和数据节点正在各自的节点上运行之后)，我的程序在终端中的这一行停止:INFOmapred.JobClient:map1
我只是在使用3机集群测试字数统计示例。我的代码与thisexample相同除了以下内容:我在“output.collect(key,newIntWritable(sum))”行之前的reducer代码中添加了两行代码:System.out.println(key);key.set(key+"-KeyinReducer");然后我检查我的reducer日志(最后8K，我发现了这个:3M3WI-KeyinReducer-KeyinReducer3M3WIG-KeyinReducer-KeyinReducer3M3WL-KeyinReducer-KeyinReducer3M3WNWPLG-K
假设我有两个数据集:helloworldbyeworld和helloearthnewearth并且我想运行一个没有指定映射器类或化简器类的map-reduce任务，因此将调用默认的映射器和化简器——它们都是恒等函数。当我运行该作业时，输出为::0helloworld0helloearth12newearth12byeworld我很困惑为什么key像0和12？!当我在main()::中注释掉这些行时，我只是使用了默认的映射器和缩减器//job.setMapperClass(Map.class);//job.setCombinerClass(Reduce.class);//job.setR
我是hadoop的初学者，当我运行hadoop作业时，我注意到进度日志显示映射80%减少25%。我对mapreduce的理解是映射器产生一堆中间值。在映射器产生输出之后，有中间对的洗牌/排序，这些值被发送以减少作业。谁能解释一下map/reduce如何并行工作。 最佳答案 必须将映射器的输出复制到适当的缩减器节点。这称为洗牌过程。这甚至可以在所有映射器完成之前就开始，因为决定将哪个键转到哪个缩减器仅取决于映射器的输出键。所以你看到的25%的进步是由于洗牌阶段。shuffle之后是sort阶段，然后是reduce阶段。除非所有映射器都
当项目基于键映射到reducer时，单个reducer会收到一个包含单个键的列表，还是reducer包含散列到该reducer的所有键？例子:我有7个正在映射的唯一ID。当我编写我的reduce方法时，我是否可以假设当我遍历列表中的所有元素时我将只有1个唯一ID？或者我可以在一个reducer中有多个id吗？ 最佳答案 每次调用reduce()将有一个键和一个或多个值。这从Map.reduce()方法的签名中可以明显看出:reduce(KEYINkey,Iterablevalues,Contextcontext)一些例子:如果您的映
所以映射器只在包含给定数据block的给定从节点上执行一次，对吗？但是Reducer可能会执行多次，因为同一个键可能来自许多Mapper节点，对吗？此外，对于单个MapReduce作业，每个Mapper都会进行Shuffle和Sort是否正确？ 最佳答案 一般来说，我认为说Mapper/Reducer被执行了多少次是不合适的，因为它们广泛分布在不同的节点中，由MRv1中的JobTracker或MRv2中的ResourceManager调度。但希望我下面的回答可以帮助您更好地理解。问:“所以映射器只在包含给定数据block的给定从节点
这个问题特别来自认证机构的实践测试，对我来说没有意义。谁能帮忙？问题:映射器发出键和值对的字数问题，其中每个词作为键，文字1作为值发出。然后，reducer为它接收到的每个文字“1”递增一个计数器。qn是“我们可以使用现有的reducer代码作为组合器吗”？正确答案描述为。"is"，我们可以，因为求和任务是可交换和结合的。但我的理解是，答案应该是“否”，因为这两种情况会导致两个不同的答案。而且我相信只有在我们采用另一种方法将计数器增加它接收到的值而不是“为它接收到的每个文字1增加一个计数器”时，才能使用相同的reducer和combiner代码。举个例子让我们先考虑一个没有组合器的假设
