我有多个非常大的文件(将近500MB)作为我的MR程序的输入。我将这些文件划分(拆分)为大小相等的分区。每个Mapper得到文件的单个分区Mapper:Key=(filename,partition_number)andValue=(characterstreamofpartition)我正在对映射器中的值(字符流)应用一些计算。我想在一个reducer中收集与输入文件(对于它的所有分区)对应的结果。所以我将reduceri/pkey视为“文件名”。但是mapper的那些输出必须按顺序收集到reducer中。(如[partition1o/p+partition2+...+partiti

从reducer，我得到以下输出。keyvalue1apple2apple3apple4orange5orange但是，我需要以下输出:keyvalue1apple4orange什么是正确的实现方式？ 最佳答案 此图显示了字数统计流程。您可以通过以下方式实现:1.Pig脚本(内部生成一个mapreducejob)对于非java开发者你需要安装pig。您需要在HDFS中有您的输入文件。然后在gruntshell或Hue(无论你有什么选择)中使用以下代码lines=LOAD'pathofinputfile'AS(line:chararr

我正在使用Hadoop学习Map-reduce，我正在运行这个命令:hadoopjar/usr/lib/hadoop/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.7.2.jar-mappermapper.py-reducerreducer.py-filemapper.py-filereducer.py-输入sales_data-输出salesout我包括了我得到的完整错误输出:16/04/1500:39:26WARNstreaming.StreamJob:-fileoptionisdeprecated,pleaseusegenericoption

我有2个用于HadoopMapRed任务的输入文件。程序的输入是input.txt，每行包含PaperIDkeyword1keyword2FieldIDp20kjf3p21kjf11p22kjf3p23kjf2p23kjf1Reducer类中使用的文件sammap.txt在每一行中包含FieldIDFieldNamef1AIf2DBf3DBf4AI代码如下:包多拉多;importjava.io.BufferedReader;importjava.io.FileReader;importjava.io.IOException;importjava.util.ArrayList;impor

只是一个基本问题。我知道Mapper和Reducer是Hadoop版本2中的接口(interface)。但是在编码时我仍然看到使用extendsmapper或extendsreducer而不是implements的例子。这是有原因的，还是由于向后兼容性而在旧版本中实现？这是我一直在学习的链接https://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core/MapReduceTutorial.html#MapReduce_-_User_Interfaces

我可以从我的reducer将输出写入HBase中的多个表吗？我浏览了不同的博客文章，但我无法找到方法，即使使用MultiTableOutputFormat。我提到了这个:WritetomultipletablesinHBASE但无法找出context.write调用的API签名。reducer代码:publicclassMyReducerextendsTableReducer{privatestaticfinalLoggerlogger=Logger.getLogger(MyReducer.class);@SuppressWarnings("deprecation")@Override

我是Hadoop编程的新手，我已经通过在三节点集群上设置Hadoop2.7.1开始学习。我试过在Hadoop中运行开箱即用的helloworldjar，它运行良好并成功，但我在本地机器上编写了自己的驱动程序代码并将其捆绑到一个jar中并以这种方式执行但它失败了，没有错误消息。这是我的代码，这就是我所做的。WordCountMapper.javapackagemot.com.bin.test;importjava.io.IOException;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.apache.hadoop.io.LongWri

刚刚开始编写HadoopMR作业。希望我们能尽快切换到Spark，但我们目前仍坚持使用MR。我想按记录值的散列值对记录进行分组。但我想用完全不相关的东西对它们进行排序——它们值中的时间戳。我对如何最好地做到这一点感到困惑。我看到两个选项:1)第一个MR作业计算其映射器中每个值的散列，然后将该散列的所有记录减少到它想要的相同值(我实际上有这么多工作，正如我们现在需要的那样).然后链接第二个MR作业，该作业根据值中的时间戳对上面的reducer的输出进行重新排序。效率低下？2)我已经阅读了一些关于如何使用复合键的博客/帖子，所以也许我可以一步完成所有这些？我会创建某种复合键，它既有用于分组

我已经在Win10系统中安装了hadoop-2.5.2和eclipseneon.1a，但是我把“hadoop-eclipse-plugin-2.5.2.jar”放到/eclipse/plugins后，找不到“在eclipse中单击“windows”和“preferences”后，hadoopmap/reduce？ 最佳答案 如果您只想“插入”一个新的插件，请将它放在eclipse/dropins文件夹中。否则，您应该使用P2正确安装它，或者至少使用-clean命令行参数启动Eclipse。

解决原来，我们需要将validation.jar放在hadoop/share/hadoop/common/lib/中(从https://mvnrepository.com/artifact/javax.validation/validation-api*下载)。将其与文档所说的结合起来:在Druid的索引任务json中将“mapreduce.job.classloader”设置为“true”。您将使其正常工作:)-使用Hadoop2.7.3的Druid0.9.2*)不知道为什么，我可以看到Druid将其类路径中的所有jar都上传到了Hadoop(并且那里是validation.jar)