我有一个1GB的文件。它是一个简单的文本文件。我有一个3节点集群。如果我编写一个JavaMapReduce程序来计算每个单词的出现次数，MappersMap()将被调用多少次，Reducersreduce方法将被调用多少次？ 最佳答案 首先，集群的大小并不重要。它会导致一些冗余调用，只是为了容错，但我想这不是你的问题。因此，如果您有一个1节点集群或100节点集群，map和reduce任务的数量将相同，结果也将相同。现在，对于maptask的数量，这取决于一些因素，例如block的大小和输入的格式。您可以在thisarticle中找到
这是ExtractingrowscontainingspecificvalueusingmapReduceandhadoop的后续问题映射函数publicstaticclassMapForWordCountextendsMapper{privateIntWritablesaleValue=newIntWritable();privateTextrangeValue=newText();publicvoidmap(Objectkey,Textvalue,Contextcon)throwsIOException,InterruptedException{Stringline=value.t
在运行程序时出现错误:java.io.IOException:映射中的键类型不匹配:预期的org.apache.hadoop.io.Text，收到org.apache.hadoop.io.LongWritable我尝试了来自google/stack站点的更多建议。但没有运气。仍然有同样的异常(exception)。知道我错过了什么吗？我的导入importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.
我今天在AWS上使用不同数量的reducer运行我的Hadoop程序，但是我观察到随着reducer数量的增加，时间没有减少，而是增加了。对于时间，我是说从Map100%，Reduce30%到Map100%，Reduce100% 最佳答案 请记住，数据需要通过网络发送到reducer，如果您从mapper输出的数据不是很大以增加reducer的数量可能会影响性能，因为结果需要传输到不同的reducer，由于每个reducer创建自己的文件，您需要创建更多文件，因此I/O操作会增加。每个reduce都需要启动并在节点中创建/实例化，这
我正在编写一个具有(当前)3个map-reduce阶段的map-reduce程序。我需要对第三阶段reduce的输出进行另一个reduce-我可以使用身份映射(获取(key,value)并在不更改的情况下输出它们)但我不想这样做那个额外的map(时间和资源明智)并希望简单地将它们传递给reducer。这可能吗？如果是这样，我该如何对“工作”进行编码？如果可能有帮助，我可以发布我的整个代码(也许我在前3个阶段做了一些冗余/不足的事情)。谢谢你的帮助。 最佳答案 我认为只使用reduce作业是不可行的。此外，如果你想在reducer1的
我正在开发一个hadoopmap-reduce程序，我没有设置映射器和缩减器，也没有为我的程序的作业配置设置任何其他参数。我这样做是假设作业会将与输入相同的输出发送到输出文件。但是我发现它在输出文件中打印了一些虚拟整数值，每一行都用制表符分隔(我猜)。这是我的代码:importorg.apache.hadoop.conf.Configured;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Job;importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInput
我是mapreduce编程的新手，我的类(class)是从简单的字数统计示例开始的。但是，我正在尝试一种不同的方法。我的hdfs输入文件夹中有两个输入文件。我正在尝试生成类似的输出anyword1-->filename12anyword2-->filename23我编写了一个映射器类以在键处将单词和文件名连接在一起，但是当我在文本中设置键值时，它会抛出空指针异常。有人可以提供帮助并建议我哪里做错了吗？我的映射器类publicstaticclassTokenizerMapperextendsMapper{privatefinalstaticIntWritableone=newIntWri
我在处理MapReduce作业时遇到问题。我的map函数确实运行并产生了所需的输出。但是，reduce函数不会运行。似乎该函数永远不会被调用。我使用Text作为键，使用Text作为值。但我不认为这会导致问题。输入文件的格式如下:2015-06-06,2015-06-06,40.80239868164062,-73.93379211425781,40.72591781616211,-73.98358154296875,7.71,35.722015-06-06,2015-06-06,40.71020126342773,-73.96302032470703,40.72967529296875
我想使用hadoop流方法在GoogleCloudDataproc中运行pythonmapreduce作业。我的mapreducepython脚本、输入文件和作业结果输出位于Google云存储中。我试着运行这个命令hadoopjar/usr/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-streaming.jar-filegs://bucket-name/intro_to_mapreduce/mapper_prod_cat.py-mappergs://bucket-name/intro_to_mapreduce/mapper_prod_cat.py-filegs://buck
在以mapreduce模式启动Pig之前，您始终必须启动历史服务器，否则在尝试执行PigLatin语句时会生成以下日志:2018-10-1815:59:13,709[main]INFOorg.apache.hadoop.mapred.ClientServiceDelegate-Applicationstateiscompleted.FinalApplicationStatus=SUCCEEDED.**Redirectingtojobhistoryserver**2018-10-1815:59:14,713[main]INFOorg.apache.hadoop.ipc.Client-Re
