我正在尝试编写一个mapreduce作业，我需要在其中迭代值两次。因此，当给出数字csv文件时，我们需要将其应用于每一列。为此，我们需要找到min和max值并将其应用到equation(v1)中。到目前为止我所做的是Inmap()IemitthecolumnidaskeyandeachcolumnasvaluesInReduce()Icalculatedtheminandmaxvaluesofeachcolumn.在那之后我就卡住了。接下来我的目标是应用等式(v=[(v−minA)/(maxA−minA)]*(newmaxA−newminA)+newminA)我的newmaxA和new
我正在尝试从实现Tool接口(interface)的应用程序启动mapreduce作业。该应用程序几乎没有做其他事情，例如mapreduce作业的先决条件。此类使用一些第三方库，如何在运行jar时使用以下命令将这些jar添加到类路径:hadoopjar[args]从这里Cloudera'spost我试图将HADOOP_CLASSPATHenvvar设置为第三方jar，但没有成功。上面提到的第三方jar仅由启Action业的类而不是Mapper/Reducer类需要。所以我不需要把它们放在分布式缓存中。当我在$HADOOP_HOME/lib下复制这些我需要的第三方jar时，它可以工作，但
我能否在运行时将输入文件或输入数据附加到map-reduce作业而不创建竞争条件？ 最佳答案 我认为理论上你可以在输入中添加更多文件，只要它:匹配您的FileInputFormat模式发生在InputFormat.getSplits()调用之前，这确实让您在提交作业后的时间很短。关于计算拆分后的竞争条件，请注意附加到现有文件仅在版本0.21.0之后可用。.即使您可以修改您的文件，您的分割点也已经预先计算好了，而且您的新数据很可能不会被映射器获取。不过，我怀疑这会导致您的流程崩溃。您可以尝试的是禁用文件内的拆分(即为每个文件分配一个映
HDFS的新手:如果我错了，请纠正我，但据我所知:Mapper最后两个Text是映射器的返回类型。假设我想返回Text,.我怎么能做到这一点？另外，我应该在文档中的哪个位置查看？例如，映射器接收到对象和文本后，它对输入文件中的数据行执行一些逻辑，我希望它返回类似的内容context.write(Text,[Text,IntWriteable]) 最佳答案 你必须在hadoop中实现自定义可写。我指的是一些网站，可能会有帮助https://halalhassan.wordpress.com/2013/12/15/custom-writ
我是python的新手，无法弄清楚为什么这段代码不产生错误消息和输出。它读取网络日志文件。defmapper(key,line):parts=line.split("/")iflen(parts)>2:returnparts[1],1returnNone,1defreducer(key,values):returnkey,sum(values)defmain():data={key,values}withopen('apache.log','r')aslogfile:foridx,lineinenumerate(logfile):line=line.strip()key,val=map
我玩过各种流映射减少字数统计示例，其中Hadoop/Hbase似乎采用大文件并在节点之间平均拆分(在换行符处)。然后它将部分文档的每一行提交到我的代码的map部分。我的问题是，当我有很多小的非结构化和半结构化文档时，如何让Hadoop将整个文档提交到我的map代码？ 最佳答案 文件拆分由InputFormat.getSplits计算。因此，对于每个输入文件，它都会获得拆分数，并且每个拆分都会提交给映射器。现在基于InputFormatMapper将处理输入拆分。我们有不同类型的输入格式，例如TextInputFormat，它将文本文
我了解资源管理器将MapReduce程序发送到每个节点管理器，以便MapReduce在每个节点中执行。但是在看到这张图片之后，我对实际Map&Reduce作业的执行位置以及数据节点之间的洗牌如何发生感到困惑？难道不是花时间对不同数据节点的数据进行排序和混洗/发送数据来执行ReduceJob吗？请解释一下。另外请告诉我什么是图中的MapNode和ReduceNode。图片来源:http://gppd-wiki.inf.ufrgs.br/index.php/MapReduce 最佳答案 inputsplit是存储在hdfs上的文件的逻辑
在下面的字数统计示例中:(Hello,1)(Hello,1)(Hello,1)(Hello,1)(Hello,1)Hadoop的reducer函数会收集所有5个键为“Hello”的元素，然后在reducer函数中进行聚合。但是在Spark中，实际上是每次减少2个元素。比如把第一个和第二个(Hello,1)组合成(Hello,2)，把第三个和第四个(Hello,1)组合成(Hello,2)……等等(当然，真实情况可能是在不同的顺序)。那么有专门的术语来描述Spark中使用的这种计算方法吗？谢谢! 最佳答案 它不一定以这种方式聚合值。您
在我的oozie工作流程中，我动态创建了一个配置单元表，比如T1。此配置单元操作之后是映射减少操作。我想将reducers属性(mapred.reduce.tasks)的数量设置为等于字段的不同值，比如(T1.group)。关于如何动态设置某些oozie参数的值以及如何从hive不同操作获取参数值到oozie参数的任何想法？ 最佳答案 希望对您有所帮助:像您已经做的那样创建配置单元表。执行另一个Hive查询，计算列的不同值并将其写入hdfs中的文件。创建一个Shell操作，它将读取文件并以key=value的形式回显值。为shell
我正在尝试将reducer的输出添加到list中，然后在读取所有值后访问并打印列表。这是我正在做的:-publicclassReducerextendsReducer{publicstaticfinalLoggerLOG=LoggerFactory.getLogger(Reducer.class);publicListkeys=newArrayList(1000);publicvoidreduce(Textkey,Iterablevalues,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{for(BooleanWritabl
