我的理解:数据局部性的概念仅适用于Mapper，因为它处理输入文件。Reducers在处理时是否也会使用Datalocality概念？数据局部性:数据局部性是指通过对数据进行计算而不是从其位置请求数据来处理数据所在的位置。在计算数据时，Mappers和Reducers会工作。映射器在计算数据时使用数据局部性。Reducers将输入作为Mappers的输出。假设Mappers输出(中间数据)存储在不同的数据节点。Reducers在计算时是否使用数据局部性？ 最佳答案 不，数据局部性概念仅适用于MAPPERS。Reducer是根据par
我有以下包含5列和许多行的csv文件。但我只显示前6行。Date,Food,Vitamin,Protein,NumStudents01/01/17,Pasta,A,Yes,56001/01/17,Pizza,A,Yes,73001/01/17,Burrito,C,Yes,24002/01/17,Pizza,A,Yes,34002/01/17,Pasta,B,Yes,45002/01/17,Beef,B,Yes,450现在我想求出某一天只有Pizza和Pasta的NumStudents的总和。本质上，对于01/01/17，我只需要对Pizza和Pasta而非Burrito的NumStud
(这是对我之前就此事提出的问题进行的讨论的后续行动)我按照these设置了一个小型Hadoop集群说明，但使用Hadoop版本2.7.4。集群似乎工作正常，但我无法运行mapreduce作业。特别是，在尝试以下操作时$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.4.jarrandomwriteroutdentercodehere作业打印17/11/2716:35:21INFOclient.RMProxy:ConnectingtoResourceManageratec2-yyy.eu-central-1
是否可以通过每个map函数以某种方式传递一组文件。要求是针对不同的2个操作并行处理每个文件。我是mapreduce的新手，我使用JAVA作为我的编程语言。 最佳答案 如果你想获得相同的文件作为所有映射器的输入，只读访问，是的。您可以将文件从主(驱动程序)类添加到所谓的分布式缓存中。可以找到更多详细信息here. 关于hadoop-通过mapreduce中的map函数的文件，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackove
我的map函数为相同的数据发出两种不同的键值对。当然，我需要2个独立的reduce函数来处理这个问题。可能吗？比如，我可以在map的末尾有多个output.collect()语句，并附加一个指定reducer的参数吗？我试着查找它，但找不到任何东西。 最佳答案 您应该考虑使用MultipleOutputs类(class)。它有漂亮且不言自明的文档。 关于hadoop-映射后的多个(独立)reduce函数，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
我需要向map/reduce(hadoop实现)传递一个类型的参数Set>>对于hadoop类JobConf，我可以使用setInt、setFlot、setString、ecc，但如果我想设置“一个集合”或一个列表，是否可行？怎么办？ 最佳答案 我没有找到任何通过“setter”方法来做到这一点的方法。但是，您可以将此Collection写入文件，然后将此文件添加到DistributedCache并从映射器/缩减器的配置中加载它。 关于java-如何将Set>>传递给hadoopmapr
我有2个关系表表A(第1个人，阅读的书名)表B(书名，作者姓名)我正在创建一个map-reduce作业，它按作者计算表1中每个人阅读的书籍。这意味着如果同一作者有2本书并且该人阅读了这两本书，那么map-reduce将产生:(人1，作者1、2)；我的map功能(在元级别)是:map{emit(TableB.BookTitle,1)}我的reduce函数是:reducefunction(title,values){while(values.hasNext()){if(title==tableA.bookRead)sum+=values}output.collect(tableA.pers
我关注了一篇文章，并设法在eclipse中运行了一个mapreduce程序。下面是pom.xml文件4.0.0virtusafazlan0.0.1-SNAPSHOTjarfazlanhttp://maven.apache.orgUTF-8junitjunit3.8.1testorg.apache.hadoophadoop-client2.2.0Maven安装必要的jar，当我将程序作为java应用程序运行时，输出按预期保存。据我所知，Hadoop可以在3种模式下运行。1)Singlenode2)psuedo-distributedmode3)distributedmode我假设ecli
我的输入是很多文本文件。我希望我的map-reduce程序将所有文件名和相关句子写入一个输出文件中，我只想从映射器发出文件名(键)和相关句子(值).reducer将收集键和所有值，并在输出中写入文件名及其关联的句子。这是我的mapper和reducer的代码:importjava.io.IOException;importjava.util.*;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.*;importorg.apache.hadoop.mapred.*;publicclassWordCount{publics
映射器和映射任务有什么区别？同样，reducer和reduce任务？此外，在执行mapreduce任务期间如何确定映射器、maptasks、reducer、reducetasks的数量？如果有的话，给出它们之间的相互关系。 最佳答案 简单来说maptask就是Mapper的一个实例。Mapper和reducer是mapreduce作业中的方法。当我们运行mapreduce作业时，生成的map任务数取决于输入中的block数(block数取决于输入拆分)。然而，reduce任务的数量可以在mapreduce驱动程序代码中指定。可以通过
