我正在运行一个具有M个核心实例和N个任务实例的AmazonEMR集群。我的作业每天运行多次并且对时间敏感，因此我保持M核心实例24/7全天候运行，这样我就没有与S3之间的数据传输开销。N个任务节点正在根据需要动态启动和终止。M个核心节点为c1.mediums，N个任务节点为m2.xlarge。有没有办法为每个实例配置mapred.tasktracker.map.tasks.maximum和mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum？对于我想要的核心节点:mapred.tasktracker.map.tasks.maximum=2mapred.task
我有这种情况。工作A和工作B。是否有机会在JobA减少阶段提供的数据开始JobB映射阶段，同时它仍在工作？谢谢! 最佳答案 我唯一想到的是有一个线程(在您的驱动程序类中启动)永久检查JobA的输出目录。当创建并完全写入特定(一组)part-r-xxxx文件时，您可以启动JobB并将该特定(一组)part-r-xxxx文件作为输入。我现在唯一能确定的问题是与检查part-r-xxxx文件是否已完全写入有关的问题。 关于java-如何在reduce阶段工作时启动map阶段，我们在StackO
我的pig脚本生成了大约5个MR作业。当它开始执行时，pig打印:BytesPerReducer=1000000000maxReducers=999并继续创建一个只有一个reducer的MR作业:NeitherPARALLELnordefaultparallelismissetforthisjob.Settingnumberofreducersto1但是，对于从同一脚本生成的后续作业，它不会打印此行，并且在其中一个中创建mapred.reduce.tasksreducers，在我的集群中是4992.这是一个已知错误吗？或者我在这里遗漏了什么？ 最佳答案
我有两个数据集:Dataset1:Emp1Emp2SalaryDataset2Empadd1add2add3数据集2中的数据由数据集1中Emp1或Emp2中存在的所有员工组成。生成的数据集需要有员工emp1和emp2的每一行Dataset1和add1add2add3变量。Dataset3Emp1Emp2add1(emp1)add2(emp1)add3(emp1)add1(emp2)add2(emp2)add3(emp2)它基本上是对2个数据集的合并，但是当我尝试从第一个数据集中获取key时，我可以在一列中获取Emp1Emp2并在另一列中获取Emp1Emp3。由于键变得困惑，我如何使用m
我正在处理股票交易日志文件。每行表示具有20个制表符分隔值的贸易交易。我正在使用hadoop来处理这个文件并对交易进行一些基准测试。现在，对于每一行，我必须执行单独的基准计算，因此不需要在map-reduce中使用reduce函数。为了执行每行的基准计算，我必须查询Sybase数据库以获得与该行对应的一些标准值。数据库根据每行的两个值[tradeId和StockId]建立索引。现在我的问题是，我应该在我的mapreduce程序中使用tradeId和StockId作为键，还是应该为我的键选择其他值/[值的组合]。 最佳答案 因此，对于
我想使用Hadoop的Log4j基础架构从我的map/reduce应用程序中进行日志记录。我想我已经正确设置了一切，但我仍然无法指定我想要的日志记录级别。默认情况下，Hadoop被设置为在INFO级别记录。它的第一行log4j.properties文件如下所示:hadoop.root.logger=INFO,console我有一个应用程序，其reducer如下所示:packagecom.test;publicclassMyReducerextendsReducer{privatestaticLoggerlogger=Logger.getLogger(MyReducer.class.ge
我有一个五节点集群，其中三个节点包含DataNodes和TaskTrackers。我已经通过Sqoop从Oracle导入了大约1000万行，并在Oozie工作流中通过MapReduce对其进行了处理。MapReduce作业大约需要30分钟，并且只使用了一个reducer。编辑-如果我单独运行MapReduce代码，与Oozie分开，job.setNumReduceTasks(4)正确地建立了4个reducer。我尝试了以下方法手动将reducer的数量设置为四个，但没有成功:在Oozie中，在mapreduce节点的tag中设置如下属性:mapred.reduce.tasks4在Map
我的工作流程如下:我正在处理大量数据。我有一个需要缓存的MapFile。此文件的大小现在为1GB，但我希望它最终会变大。MapFile的内容应该是这样的:12345,45464192.34.23.133214,45321123.45.32.1在map-phase中，我处理来自TextInputFormat格式的输入文件中的每条记录。我解析该行(按标记拆分)并检索前两个标记，token1和token2。如果(token1,token2)对不在缓存文件中，那么我调用API，获取信息，保存在缓存中(如果可能)并继续处理。privateParserparser=newcustomParser(
我需要知道Mappers在Reducer中输出的记录数。只有一个Reducer，所以我想这可以简化事情。我的第一个想法是在mappers中增加一个计数器并在reducer中获取它，后来我发现这样的计数器已经存在，但它似乎“不应该”从reducer中读取，而只能从驱动程序中读取.我应该使用计数器以及如何正确使用，还是有其他方法？ 最佳答案 是的，您可以利用一些固有的计数器，这些计数器甚至会在MR作业结束时被丢弃。在https://martin.atlassian.net/wiki/x/SYBmAQ上搜索“map输出记录”查看读取记录总
我有一个长时间运行的MapReduce作业，其中一些映射器比其他映射器花费更多的时间。检查Web界面上的统计数据，我看到我的组合器也启动了reducer(其中大部分空闲，因为只有2个映射器仍在运行)。虽然在所有映射器完成之前不浪费时间并进行一些预聚合似乎是合理的，但我找不到有关此行为的任何文档。谁能确认这确实是Hadoop的一个特性，或者只是在Web界面上显示错误？ 最佳答案 组合器在映射器发出合理数量的数据时启动。请注意，组合器作为映射器输出的聚合(通常)运行(而不是在减少端)。可以找到更多详细信息here.此外，reducer可
