我正在运行迭代hadoop/mapreduce作业来分析某些数据。(apachehadoop版本1.1.0)我需要知道每个reduce任务的输出记录数才能运行M/R作业的下一次迭代。我可以在每个M/R作业后读取合并计数器，但我找不到单独读取每个任务计数器的方法。请就此告诉我。崔 最佳答案 计数器不是这样工作的:每个任务都将其指标报告给一个中心点，因此无法从各个任务中获知计数器值。来自这里:http://www.thecloudavenue.com/2011/11/retrieving-hadoop-counters-in-mapre
我在Netbeans中编写MapReduce作业并生成(也在NB中)一个jar文件。当我尝试在hadoop(版本1.2.1)中执行此作业时，我执行此命令:$hadoopjarjob.jarorg.job.mainClass/home/user/in.txt/home/user/outdir此命令不显示任何错误，但不创建outdir、outfiles、...这是我的工作代码:映射器publicclassMapperextendsMapReduceBaseimplementsorg.apache.hadoop.mapred.Mapper{privatefinalIntWritableone
我正在尝试使用mapreduce作业将数据加载到mysql数据库中，但是我遇到了类转换异常错误，这是我使用的过程:我首先创建一个实现了Writable和DBWritable接口(interface)的DBOutputWritable类。然后我使用我的reduce作业将数据写入数据库，但是当我运行该作业时，它失败了，提示有错误:java.lang.ClassCastException:com.amalwa.hadoop.DataBaseLoadMapReduce.DBOutputWritablecannotbecasttoorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.d
Hadoop天生就是为处理大数据而创建的。但是，如果Mappers的输出也很大，太大而无法容纳Reducers内存，会发生什么情况？假设我们正在考虑要聚类的大量数据。我们使用一些分区算法，它会找到指定数量的元素“组”(簇)，这样一个簇中的元素是相似的，但属于不同簇的元素是不同的。通常需要指定簇数。如果我尝试将K-means实现为最著名的聚类算法，一次迭代将如下所示:映射阶段-将对象分配到最近的质心Reducephase-根据集群中的所有对象计算新的质心但是如果我们只有两个集群会怎样？在那种情况下，大数据集将被分成两部分，并且只有两个键，每个键的值将包含大数据集的一半。我不明白的是-
我刚刚开始集成RHadoop。它是与Hadoop集成的R-studio服务器，但在运行map-reduce作业时出现错误。当我运行以下代码行时。library(rmr2)a堆栈跟踪:15/03/2421:13:47INFOConfiguration.deprecation:mapred.reduce.tasksisdeprecated.Instead,usemapreduce.job.reducespackageJobJar:[][/usr/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-streaming-2.5.0-cdh5.2.0.jar]/tmp/streamjob47
我正在GoogleComputeEngine的Hadoop集群上测试一些MapReduce作业的扩展，并发现了一些意想不到的结果。简而言之，有人告诉我这种行为可能是由于Hadoop集群中每个工作节点都有多个reducer槽。有人可以确认GCE的Hadoop集群上MapReduce作业的每个工作节点(工作虚拟机)的reducer槽数吗？我正在使用hadoop2_env.sh部署。https://groups.google.com/a/cloudera.org/forum/#!topic/oryx-user/AFIU2PE2g8o提供指向有关我正在经历的行为的背景讨论的链接，如果需要，可提
是否有可能执行独立的mapreduce作业(不在reducer输出的链接中成为映射器的输入。可以一个接一个地执行。 最佳答案 在你的驱动代码中调用两个方法runfirstjob,runsecondjob.就像这样。这只是一个提示，根据你的需要做修改publicclassExerciseDriver{staticConfigurationconf;publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{ExerciseDriverED=newExerciseDriver();conf=new
我开始玩hadoop2.6.0，根据officialdocumentation搭建了一个伪分布式单节点系统.当我运行简单的MapReduce(MR1)示例(参见“伪分布式操作->执行”)时，总执行时间约为7秒。更准确地说，bash的时间给出:real0m6.769suser0m7.375ssys0m0.400s当我通过Yarn(MR2)运行相同的示例时(参见“伪分布式操作->YARNonSingleNode”)，总执行时间约为100sec，因此非常慢。bash的时间给出:real1m38.422suser0m4.798ssys0m0.319s因此，(出于某种原因)在用户空间之外存在大量
我无法理解如何将变量(输出)从Job1传递到Job2。假设我的Job1是WordCount。N=230中的最终reducer输出。我的第二份工作需要这些信息作为其逻辑。但我不希望它作为映射器输入。我希望输入与Job1相同。我不喜欢使用Counter，因为我读到它不是很可靠。谢谢 最佳答案 您可以将N传递给第二个作业，将N添加到第二个作业配置对象。要将任何键/值添加到配置中，您可以使用提交作业的客户端的“设置”方法。然后，从映射器中，您可以使用“get”方法检索配置中N的值。查看“配置”文档，您会发现“获取”、“设置”和许多专门的方法
当我在Mac终端中运行mapreduce作业时:PawandeepSingh1$hadoopjarMaximumTemperature.jarExceptioninthread"main"java.io.IOException:Mkdirsfailedtocreate/var/folders/v1/lyx_f0rj615cy8s54_bk053h0000gp/T/hadoop-unjar3698429834837790177/META-INF/licenseatorg.apache.hadoop.util.RunJar.ensureDirectory(RunJar.java:128)a
