我有一个超过300000行的文件，它是mapreduce作业的输入，我希望该作业仅处理该文件的前1000行。有什么好的方法可以限制发送到reducer的记录数吗？我只需要一个简单的identityreducer就可以写出我的输出。目前，reducer写出的行数与输入中的行数一样多。 最佳答案 首先，确保您的mapreduce程序设置为仅使用一个reducer。它必须明确设置，否则Hadoop可能会选择其他一些数字，然后就没有好的方法来协调reduce任务以确保它们发出的总数不超过1000。然后，您可以简单地在Reducer类中维护一
我编写了一个代码，它执行类似于SQLGroupBy的操作。我拿的数据集在这里:250788681419,20090906,200937,200909,619,SUNDAY,WEEKEND,ON-NET,MORNING,OUTGOING,VOICE,25078,PAY_AS_YOU_GO_PER_SECOND_PSB,SUCCESSFUL-RELEASEDBYSERVICE,17,0,1,21.25-10-1452-1452-17publicclassMyMapextendsMapper{publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,Contextcon
我一直在使用这个jobclient.monitorandprintjob()方法将mapreduce作业的输出打印到控制台。我的用法是这样的:job_client.monitorAndPrintJob(job_conf,job_client.getJob(j.getAssignedJobID()))输出结果如下(打印在控制台):13/03/0407:20:00INFOmapred.JobClient:Runningjob:job_201302211725_1013913/03/0407:20:01INFOmapred.JobClient:map0%reduce0%13/03/0407:
在HadoopReducer中，我想在特定条件下创建和发出新键，并且我想确保这些键是唯一的。我想要的伪代码是这样的:@Overrideprotectedvoidreduce(WritableComparablekey,Iterablevalues,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{//dostuff://...//writeoriginalkey:context.write(key,data);//writeextrakey:if(someConditionIsMet){WritableComparableext
如何对在HADOOP的Reduce阶段收到的键/值对进行多次迭代。我想做类似的事情，但它没有进入第2次迭代。for(Vectorvalue:values){sum+=value.getVector()[length-1];for(inti=1;i请给我解决方案？？？谢谢:) 最佳答案 您正在遍历values中的结果，一旦您遍历了它们，您就不能再这样做了。如果values中的总数不太大，您可以尝试将值设置为本地集合变量，然后您应该能够多次迭代它们。试试这个:Java:useEnumerationmultipletimes
我是Hadoop的新手。我已经在伪分布式模式下成功配置了一个hadoop设置。现在我想知道选择map和reduce任务数量的逻辑是什么。我们指的是什么？谢谢 最佳答案 您无法概括要设置的映射器/缩减器的数量。映射器数量:您不能将映射器的数量显式设置为某个数量(有参数可以设置，但不会生效)。这取决于hadoop为给定的输入集创建的InputSplits的数量。您可以通过设置mapred.min.split.size参数来控制它。有关更多信息，请阅读InputSplit部分here.如果由于大量小文件而生成大量映射器，并且您想减少映射器
我们正在一个小表和一个大倾斜表之间进行简单的pig连接。由于另一个错误(pigskewedjoinwithabigtablecauses"Splitmetadatasizeexceeded10000000")，我们无法使用"usingskewed":(如果我们使用默认的mapred.job.shuffle.input.buffer.percent=0.70我们的一些reducer在shuffle阶段会失败:org.apache.hadoop.mapred.Task:attempt_201305151351_21567_r_000236_0:Mapoutputcopyfailure:ja
我有这样的记录输入，一|1|Y,b|0|N,c|1|N,d|2|Y,e|1|Y现在，在映射器中，我必须检查第三列的值。如果是“Y”，则该记录必须直接写入输出文件而不将该记录移动到reducer，否则即“N”值记录必须移动到reducer以进行进一步处理。所以，一|1|Y,d|2|Y,e|1|Y不应该去reducer但是b|0|N,c|1|N应该去reducer然后输出文件。我该怎么做？ 最佳答案 你可能会做的是使用MultipleOutputs-clickhere将'Y'和'N'类型的记录从映射器中分离到两个不同的文件中。接下来，您
假设我有N个文件要使用hadoopmap-reduce处理，让我们假设它们很大，远远超过block大小并且只有几百个。现在我想处理这些文件中的每一个，让我们假设字数统计示例。我的问题是:创建一个输入为包含每个文件路径的文本文件的map-reduce作业与将每个文件直接发送到map函数(即连接所有文件)之间有什么区别并将它们插入不同的映射器[编辑]。这些都是有效的方法吗？它们有什么缺点吗？感谢您的及时回答，我已经详细描述了我的问题，因为我的抽象可能遗漏了一些重要主题:我的应用程序在HadoopHDFS上有N个小文件，我只需要处理每个文件。所以我使用映射函数将python脚本应用于每个文件
我是Hadoop新手。我在eclipse中有一个简单的wordcount程序，它接受输入文件然后显示输出。但我需要从HDFS执行相同的程序。我已经为wordcount程序创建了一个JAR文件。任何人都可以让我知道如何进行吗？ 最佳答案 您需要设置集群，即使是单节点集群。然后您可以从hadoop命令行运行您的.jar:jarRunsajarfile.UserscanbundletheirMapReducecodeinajarfileandexecuteitusingthiscommand.Usage:hadoopjar[mainCla
