我正在尝试学习hadoop。我从免费的大型数据集网站下载了以下文件。我把它简化为我的sample测试。这是小文件。"CAMIS","DBA","BORO","BUILDING","STREET","ZIPCODE","PHONE","CUISINECODE","INSPDATE","ACTION","VIOLCODE","SCORE","CURRENTGRADE","GRADEDATE","RECORDDATE""40280083","INTERCONTINENTALTHEBARCLAY","1","111","EAST48STREET","10017","2129063134","0

这个问题在这里已经有了答案:HowdoIcomparestringsinJava?(23个回答)关闭7年前。我正在构建一个mapreduce作业。问题是比较工作不正常。如何比较这些字符串？publicvoidreduce(Textkey,Iterablevalues,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{intnumItems1=0;for(Textval1:values){if(val1.toString()=="view")///ifnotworking{numItems1=numItems1+1;numItem

谁能解释一下hadoop如何决定将作业传递给map和reduce。Hadoop作业被传递到map和reduce，但我无法弄清楚它是如何完成的。提前致谢。 最佳答案 请参阅Hadoop权威指南第6章“MapReduce作业运行剖析”主题。快乐学习 关于hadoop-hadoop如何分配jobs到map和reduce，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/30678872/

具体来说，假设我们有一个包含10k制表符分隔的csv文件的文件夹，这些文件具有以下属性格式(每个csv文件大约10GB):idnameaddresscity...1Mattadd1LA...2Willadd2LA...3Lucyadd3SF......而且我们有一个基于上面“name”的查找表namegenderMattMLucyF...现在我们有兴趣将每个csv文件的前100,000行输出为以下格式:idnamegender1MattM...我们可以使用pyspark来有效地处理这个问题吗？如何并行处理这些10k的csv文件？ 最佳答案

我是hadoop的新手，正在从事一个大数据项目，我必须清理和过滤给定的csv文件。就像如果给定的csv文件有200列，那么我只需要选择20个特定的列(所谓的数据过滤)作为进一步操作的输出。同样作为数据清理的一部分，我必须检查日期列的日期格式是否正确，并将所有格式更改为单一格式，如DD-MM-YYYY。到目前为止，我可以读取给定的文件，但是您能否建议如何选择特定的列以及如何检查日期格式？ 最佳答案 您也可以使用ApachePig来过滤和验证日期格式。请按照以下步骤操作:将文件复制到HDFS使用加载命令和pigStorage()加载文件

我想为File的每一行调用服务。我们的源文件大于50GB。迭代超过50GB的Row可能需要更多时间。是否需要编写任何内置功能或任何MapReduce程序来为每一行调用服务。由于MapReduce提供了一点并行化。是否有任何自定义工具已经构建了此需求 最佳答案 map-reduce的基本要求是任务应该并行运行而不会对单个结果产生任何影响。如果您的服务调用独立于其他内容，则可以使用mapreduce。我认为只有map就足够了，负责读取每一行并进行服务调用。但是，您也需要考虑map的另一面。您将如何处理服务调用以及最终的map。那部分决定

我正在尝试测试下面的ReducerReducer,AvroKey,NullWritable>出于这些目的，我在测试中使用了下一个代码:CustomReducerreducer=newCustomReducer();reduceDriver=newReduceDriver,AvroKey,NullWritable>();Jobjob=newJob();reduceDriver=ReduceDriver.newReduceDriver(reducer).withConfiguration(job.getConfiguration());reduceDriver.setReducer(red

friend，我是Map-Reduce的新手，正在尝试一个只执行Mapper的例子；但输出很奇怪，出乎意料。如果我在这里遗漏了什么，请帮助我查找:代码部分:进口:importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.LongWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Job;importorg.apache.hadoop.mapred

在reduce()和cleanup()中执行context.write()的区别？我在某处读到只有在temp_dir中的输出移动到指定的输出目录后才会调用清理？还有如何在MR作业中使用treeMap的例子？ 最佳答案 reducer任务有如下调用方法:run():setup()foreachrecord:reduce()cleanup()如您所见，setup()和cleanup()在每个reducer任务中只被调用一次，而reduce()会为每条记录调用(一条记录是键和值)。在reducer中你一次只有一个键和它的值。在清理中，您可

编写一个mapreduce程序来打印文本文档中出现频率最高的单词。可以固定阈值，输出频率超过阈值的词。例如:如果thereshold=100，并且“is”在文档中出现了150次，则必须在输出中打印它。program:packageorg.myorg;importjava.io.IOException;importjava.util.*;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.conf.*;importorg.apache.hadoop.io.*;importorg.apache.hadoop.mapreduce.*