我已经编写了一个Driver、Mapper和Reducer程序来尝试复合键(输入数据集中的多个字段)。数据集如下所示:国家、州、县、人口(百万)美国，加利福尼亚州，阿拉米达，12美国，加利福尼亚州，圣克拉拉，14美国，亚利桑那州，阿巴吉德，14我正在尝试找出国家/地区的总人口。因此，reducer应该聚合两个字段Country+State并显示人口。当我在步骤(在reducer代码中)遍历population时for(IntWritablei:values)我收到编译器错误“Canonlyiterateoveranarrayoraninstanceofjava.lang.Iterabl
先看错误：Errorqueryingdatabase.Cause:com.baomidou.mybatisplus.core.exceptions.MybatisPlusException:Failedtoprocess,ErrorSQL:*******省略若干Causedby:net.sf.jsqlparser.parser.ParseException:Encounteredunexpectedtoken:“(”“(”********省略若干直接说结论：mybatisplus多租户使用sql拦截导致的不能识别sql语句问题解决方法：根据版本不同，用一下三种：①在Mapper上加入注解：@I
我在MR的驱动类中设置了3个reducer。这意味着将创建三个分区..但是mapper只发出两个唯一的键，比如male和female。在这种情况下，Reducer和reduce函数将运行多少次？ 最佳答案 你的问题有点含糊，但我可以对可能发生的情况提出两种解释:1。二级还原Reducer1减少所有男性结果Reducer2减少所有女性结果Resucer3减少Reducer1和2的输出。2。拆分作业Reducer1减少所有男性结果Reducer2减少了女性结果的前半部分Reducer3减少了女性结果的后半部分
您好，当我使用hadoopjar..args..提交我的jar以进行map-reduce作业时，我想知道如何部署非jar文件。对于hadoop流，有--file选项来发送文件，对于spark，我们有--files但我在文档中找不到这样的选项。在提交hadoopmap-reduce作业时，是否可以将非jar文件与我的jar一起发送？ 最佳答案 Applicationscanspecifyacommaseparatedlistofpathswhichwouldbepresentinthecurrentworkingdirectoryof
我的数据大约是300G。如果我使用Hadoop对其执行reduce作业，180个reduce插槽就可以了，队列中没有任务等待。如果我使用具有相同数量的reduce槽的Spark执行此操作，它会在洗牌阶段卡住，而如果我使用更多的槽(比如4000)就不会发生这种情况，但这将以低效率结束。有什么我可以做的，比如调整参数，以便我可以使用与hadoop相同的插槽？顺便说一句，我的集群有15个节点，每个节点有12个核心 最佳答案 ShuffleOperationinHadoopandSpark是关于该主题的好读物。一些引述:Eachmaptas
我正在使用以下命令为hadoop运行terasort基准测试:jar/Users/karan.verma/Documents/backups/h/hadoop-2.6.4/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jarteragen-Dmapreduce.job.maps=1001trandom-data并为100个maptask打印了以下日志:18/03/2713:06:03WARNutil.NativeCodeLoader:Unabletoloadnative-hadooplibraryforyourplatform..
我有一个reducer脚本需要生成一堆xml文件。我想使用reducer键以编程方式设置文件名。我正在使用MultipleOutputs来完成如下操作。MultipleOutputsmos=newMultipleOutputs(context);mos.write(newText(key),newText(output),key+".xml");但输出文件名类似于key.xml-r-00000。如何从文件名中删除-r-*部分，以便它只是key.xml？ 最佳答案 这里的-r-0000表示它是从reducer生成的。我们不能更改它，如
我不知道为什么DISTINCT在Pig中比GROUPBY/FOREACH快，它们在MapReduceFramework中应该是相同的，但请引用:http://pig.apache.org/docs/r0.10.0/perf.html#distinctPigwiki说“要从关系中的列中提取唯一值，您可以使用DISTINCT或GROUPBY/GENERATE。DISTINCT是首选方法；它更快、更高效。”为什么？实现方式不同吗？ 最佳答案 distinct的输出是一种关系，它仅包含您对其进行区分的列，因此Map作业仅输出指定列的值作为键
以下用例:我对.gz压缩大小约为500GB的数据运行配置单元查询:selectcount(distinctc1),c2fromt1groupbyc2;此查询产生约2800个映射作业和约400个缩减作业。在设置具有20个实例(每个160GB实例存储)的Hadoop集群时，该工作将停止在97%map和21%reduceprogress，然后回落到94%map和19%reduceprogress，然后就没有任何进展了。我认为这是因为HDFS的磁盘空间已达到使用限制。也许我可以在当天晚些时候提供异常消息。如何:有没有办法根据正在处理的数据的输入大小粗略地预先计算所需的HDFS磁盘空间？请记住，
我知道在这里问这个问题是非常愚蠢的。可能是我的眼睛不好或什么的。我无法理解为什么我的reducer没有被调用，即使我已经在驱动程序类中配置了它。请帮助我确定我错过了什么的确切位置。我的司机类(class)publicclassDPDriver{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsIOException,InterruptedException,ClassNotFoundException{Configurationconfig=newConfiguration();config.set("mapred.textoutputformat.sep
