当我将reducer的数量设置为零时，映射阶段完成得非常快(约10分钟)。但是，当我将reducer的数量设置为大于1时，映射阶段所需的时间(完全相同的映射器代码)会急剧增加(我在大约30分钟后停止，而它仍然是20%)。队列中的第一个map任务达到100%，然后进程卡住。有什么直觉吗？是不是当没有使用reducer时，map输出直接进入磁盘，而当使用reduce阶段时，map输出进入内存缓冲区？我的主映射器循环的伪代码如下:for(VIntWritablee1:D2entities){for(VIntWritablee1:D1entities){output.collect(e1,e2
我是pig的新手。我正在尝试进行合并连接。满足以下要求:Datamustbesortedonjoinkeysinascending(ASC)orderonbothsides.示例文件:4,TheObjectofBeauty,1991,2.8,61501,TheNightmareBeforeChristmas,1993,3.9,45682,TheMummy,1932,3.5,43883,OrphansoftheStorm,1921,3.2,90623,OrphansoftheStorm,1921,3.2,90624,TheObjectofBeauty,1991,2.8,61505,Nig
我正在使用mahout运行树冠聚类算法。这是我通过mahout命令行运行的命令。mahoutcanopy-i/mahout/o_seqsparse/tfidf-vectors-o/mahout/o_canopy-dmorg.apache.mahout.common.distance.SquaredEuclideanDistanceMeasure-ow-t1100-t250下面是map&reduce任务运行的数量:没有。maptask运行-->6没有。reducetask运行-->1但是因为一个reducer，这花费了太多时间。我想，如果我能够增加reduce任务的数量，那么我会获得更好
我有一个正在处理的MapReduce项目(具体来说，我正在使用Python和库MrJob并计划使用Amazon的EMR运行)。这是总结我遇到的问题的示例:我有数千GB的json文件，里面装满了客户数据。我需要去运行每个客户json行/输入/对象的每日、每周和每月报告。所以对于我目前做的map步骤:map_step(_,customer_json_object)c_uuid=customer_json_object.uuidifcustomer_json_object.timeisindaily_time_range:yield"%s-%s"%(DAILY_CONSTANT,c_uuid
我能否通过将输入数据拆分为更小的block来增加我的hadoopmap/reduce作业的执行时间？第一个问题:例如，我有1GB的输入文件用于映射任务。我的默认block大小是250MB。所以只有4个映射器将被分配来完成这项工作。如果我将数据分成10block，每block为100MB，那么我有10个映射器来完成这项工作。但是这样每一个splitpiece都会在存储中占用1个block，也就是说每个splitdatablock会浪费150MB。如果我不想更改存储的block大小，在这种情况下应该怎么做？第二个问题:如果我在映射作业之前拆分输入数据，它可以提高映射作业的性能。因此，如果我
在运行mapreduce作业的集群上运行Spark的最佳方法是什么？第一个问题是关于数据的共存性。当我启动一个Spark应用程序时，它会分配执行程序，对吗？它如何知道将它们分配到哪里，以便它们与作业所需的数据位于相同的节点中？(一个作业可能需要一个数据，而另一个作业可能需要另一个数据)如果我保持Spark应用程序运行，那么执行程序会从集群中的机器中获取插槽，这是否意味着对于共存，我需要在每个节点上都有一个Spark执行程序？随着执行程序的运行，这意味着我的mapreduce作业的资源变少了，对吧？我可以为每项工作停止和启动Spark应用程序，但这样就失去了让执行程序启动和运行的速度优势
我有一个hadoop程序，我想在其中链接两个作业，例如输入->mapper1->reducer1->mapper2->reducer2->输出。前半部分工作正常，我得到了正确的中间输出。问题在于第二份工作。特别是，我相信在第二份工作中，映射器由于某种原因没有调用正确的reducer，因为我得到了类型不匹配。这是我设置作业的主要代码://JOB1Pathinput1=newPath(otherArgs.get(0));Pathoutput1=newPath("/tempBinaryPath");Jobjob1=Job.getInstance(conf);job1.setJarByClas
我有一个输入文件UserId|TrackId|Shared|Radio|Skip111115|222|0|1|0111113|225|1|0|0111117|223|0|1|1111115|225|1|0|0我需要为所有轨道ID添加Shared和Radio列输出应该是222,1223,1225,2通过我编写的以下程序，我得到了222,1223,1225,1225,2.不确定错误是什么这是我的程序publicclassTotal{publicstaticclassListenMapextendsMapper{publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalues
在一个3节点的hadoop集群中。我希望主人是1个节点。Map任务发生在一个节点，Reduce任务发生在1个节点。Map和reduce任务应该分开。可能吗？据我所知，两者一起运行。如果你能阐明一些观点，那就太好了。谢谢!-塞图 最佳答案 这不是最优的，因为必须始终将map输出复制到另一台服务器。但是您可以简单地在服务器上修改您的mapred-site.xml。mapred.tasktracker.map.tasks.maximum4Themaximumnumberofmaptasksthatwillberunsimultaneous
我正在研究各种分布式文件系统。IBM通用并行文件系统(GPFS)本身是否支持Map/Reduce作业？不使用第三方软件(如HadoopMap/reduce)？谢谢! 最佳答案 2009年，GPFS被扩展为与Hadoop无缝协作，成为GPFS-SharedNothingCluster架构，现在以GPFSFilePlacementOptimizer(FPO)的名义提供。如果应用程序需要，FPO允许完全控制所有副本的数据放置。当然，您可以轻松配置以匹配HDFS分配。查看详细信息http://publib.boulder.ibm.com/i
