我注意到如果我将reducer的数量设置为0，组合器将无法工作。是否可以在没有reducer的情况下使用组合器？谢谢。 最佳答案 不，不是。即使使用指定的Reducer，也不能保证使用组合器。因此组合器是严格的优化，可以但不一定在Reducers之前调用。如果没有reducer，这些将永远不会被调用。 关于hadoop-Mapreduce作业:combinerwithoutreducer，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://
我想在一台机器上运行mapreduce任务，我想使用我机器的所有核心。哪种方法最好？如果我以伪分布式模式安装hadoop，是否可以使用所有内核？ 最佳答案 您可以使用属性mapred.tasktracker.map.tasks.maximum和mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum来增加映射器的数量/根据您的硬件规范，Reducers在TaskTracker上同时生成。默认情况下，它设置为2，因此最多2个map和2个reduce将在给定实例上运行。但是，要记住的一件事是，如果您的输入非
我已经像这样设置了一个Hadoop作业:publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{Configurationconf=newConfiguration();Jobjob=Job.getInstance(conf,"Legion");job.setJarByClass(Legion.class);job.setMapperClass(CallQualityMap.class);job.setReducerClass(CallQualityReduce.class);//Explicitlyconfiguremapandreduce
当mapreduce作业运行时，map任务结果存储在本地文件系统中，然后reducer的最终结果存储在hdfs中。问题是map任务结果存储在本地文件系统中的原因是什么？在没有reduce阶段(只有map阶段存在)的mapreduce作业的情况下，最终结果存储在哪里？ 最佳答案 1)Mapper输出存储在本地fs中，因为在大多数情况下，我们对Reducer阶段给出的输出(也称为最终输出)感兴趣。Mapperpairisintermediateoutput一旦传递给Reducer，这是最不重要的。如果我们将Mapper输出存储在hdfs
我试图了解如何使用mapreduce找到一个非常大的文件的最小值、最大值和平均值。将reduce任务数设置为1是一个显而易见的解决方案，但对于非常大的文件来说并不是最佳选择。我也在考虑编写一个链式MR作业，但最终，你最终在最终作业中使用了一个reducer。有人可以阐明一些其他方法吗？谢谢 最佳答案 无论您的输入数据集有多大，我在这里使用1个reducer都没有发现任何问题。为此，您应该使用组合器功能，该功能应返回其本地Max、本地Min、本地TotalSum和Count并传递给单个reducer。这样，到达reducer的数据量非
当reducer达到67%时，我们会收到超时异常，我认为这是在排序阶段之后和reduce阶段之前。请告知我们应该寻找哪些参数来解决问题。16/06/1516:58:13INFOmapreduce.Job:map100%reduce0%16/06/1516:58:23INFOmapreduce.Job:map100%reduce24%16/06/1516:59:05INFOmapreduce.Job:map100%reduce28%16/06/1516:59:08INFOmapreduce.Job:map100%reduce30%16/06/1516:59:39INFOmapreduce
如果我必须将一个文本文件逐行转换为另一个文本文件，我们该如何设计mapper/reducer。我写了一个简单的map/reduce程序，它做了一个小的转换，但要求更详细一些，下面是详细信息:文件的结构通常如下-第一行包含以逗号分隔的列名列表。第二行和其余行针对列指定值在某些行中，尾随列的值可能会丢失，例如:如果有15列，则可能只为前10列指定值。我有大约5个输入文件，我需要将它们转换并聚合到一个文件中。转换特定于5个输入文件中的每一个。如何将文件名等上下文信息传递给映射器/缩减器程序？转换特定于列，那么我如何记住第一行中提到的列，然后关联和转换行中的值？ 最
我已经在3台具有完全分布式模式的机器上配置了hadoop1.0.3。在下面的第一台机器上，作业正在运行:1)4316SecondaryNameNode4006NameNode4159数据节点4619任务追踪器4425JobTracker2)2794任务追踪器2672数据节点3)3338数据节点3447任务追踪器现在当我在上面运行简单的mapreduce作业时，执行mapreducejob需要更长的时间。所以我在Hadoop上安装了HBASE层。现在我在3个集群上有以下HBASE进程。1)5115HQuorumPeer5198HMaster5408HRegionServer2)3719H
我是HadoopMap/Reduce的新手。我正在尝试编写一个Map/Reduce作业来查找n个进程所花费的平均时间，给定如下输入文本文件:ProcessNameTimeprocess110process220processn30我看了几个教程，但仍然无法透彻理解。我的mapper和reducer类应该如何解决这个问题？我的输出始终是文本文件还是可以将平均值直接存储在某种变量中？谢谢。 最佳答案 您的映射器读取文本文件并在每一行上应用以下映射函数map:(key,value)time=value[2]emit("1",time)所有
设置reduce数量的以下3个选项的优先级是什么？换句话说，如果三个都设置了，会考虑哪一个？选项1:setNumReduceTasks(2)withintheapplicationcode选项2:-Dmapreduce.job.reduces=2ascommandlineargument选项3:through$HADOOP_CONF_DIR/mapred-site.xmlfilemapreduce.job.reduces2 最佳答案 根据Hadoop-权威指南The-Doptionisusedtosettheconfiguratio
