我正在阅读Hadoop-权威指南，我遇到了这些行:NormalizationposesproblemsforMapReduce,sinceitmakesreadingarecordanonlocaloperation,andoneofthecentralassumptionsthatMapReducemakesisthatitispossibletoperform(high-speed)streamingreadsandwrites.谁能用通俗易懂的语言解释一下这些行的实际含义？我知道什么是规范化。它是如何使读取记录成为非本地的手术？非本地操作引用hadoop是什么意思？
您如何看待本site中提到的问题4的答案？会是吗？答案是对是错问题:4InthestandardwordcountMapReducealgorithm,whymightusingacombinerreducetheoverallJobrunningtime?A.Becausecombinersperformlocalaggregationofwordcounts,therebyallowingthemapperstoprocessinputdatafaster.B.Becausecombinersperformlocalaggregationofwordcounts,therebyre
背景:我正在分析AWSHadoop作业在各种集群配置上的性能，一些Hadoop计数器令人困惑。问题:“所有map在占用槽中花费的总时间”和“所有maptask花费的总时间”有什么区别？(减少相同的问题)。为简单起见，我们称这些计数器为mapO、mapT、redO和redT。这是我在三种不同的配置中看到的(每种配置都有不同数量的核心/从节点):1)对于AWS/EMR作业(Hadoop2.4.0-amzn-3)，mapO/mapT的比率始终为6.0，redO/redT的比率始终为12.0。2)对于使用实例存储的手动安装的Hadoop(Hadoop2.4.0.2.1.5.0-695)，map
在我的reducer中，我需要映射器处理的输入“行”总数。示例输入:输入第1行第2行的输入输入第3行因此，在所有Reducer中，我需要访问映射器发出的任何内容加上总行数(在本例中为3)。我假设我需要多个作业或将一些映射器和/或缩减器链接在一起，但我不确定正确的方法。注意:这不是一个简单的平均程序，所以我不能只从映射器中获取一个键。 最佳答案 job.getCounters().findCounter(TaskCounter.MAP_INPUT_RECORDS).getValue()获取记录总数。
希望你能帮助我。我有一个关于hadoopmap-reduce的令人头疼的问题。我一直在hadoop1.0.3版的map-reduce上成功使用“-files”选项。但是，当我使用“-archives”选项时，它会复制文件，但不会解压缩它们。我错过了什么？文档说“Archives(zip,tarandtgz/tar.gzfiles)areun-archivedattheslavenodes"，但这不是我所看到的。我创建了3个文件-一个文本文件“alice.txt”、一个压缩文件“bob.zip”(包含b1.txt和bdir/b2.txt)和一个tar文件“claire.tar”(包含c1
我目前正在练习Map-reduce(Hadoop2.2)，需要您在其中一个概念上的帮助。我有一个用例，我想使用两个作业来完成。我希望将job1的输出写入分布式缓存，并将其作为输入传递给第二个作业。基本上我想避免将第一个作业的输出写入文件，从而导致开销。用例输入:歌曲文件-|编号|歌曲|输入||s1|歌曲1|古典||s2|歌曲2|爵士乐||s2|歌曲3|经典|.用户评分文件-|用户ID|歌曲编号|评分||u1|s1|7||u2|s2|5||u3|s2|9||u4|s1|7||u5|s5|5||u6|s1|9|注意:这两个文件都包含非常大的数据。用例描述:找出每首古典类型歌曲的平均评分。我
我只是想验证我对这些参数及其关系的理解，如果我错了请通知我。mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent告诉分配给reducer的整个洗牌阶段的内存总量。mapreduce.reduce.shuffle.memory.limit.percent告诉单个shuffle可以从mapreduce.reduce.shuffle.input消耗的内存限制的最大百分比.buffer.percent.mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent是启动内存中合并的使用阈值，表示为总内存的百分比(mapreduce.reduc
我正在尝试制作一个mapreduce应用程序，它从Hbase表中读取并将作业结果写入文本文件。我的驱动程序代码如下所示:Configurationconf=HBaseConfiguration.create();Jobjob=Job.getInstance(conf,"mrtest");job.setJarByClass(Driverclass.class);job.setCombinerClass(reducername.class);job.setReducerClass(reducername.class);Scanscan=newScan();scan.setCaching(5
我加入了多个表，总行数约为250亿行。最重要的是，我正在做聚合。下面是我的配置单元设置，我用它来生成最终输出。我不太确定如何调整查询并使其运行得更快。目前，我正在反复试验，看看是否能产生一些结果，但似乎没有用。Mappers运行得更快，但reducers需要很长时间才能完成。谁能分享您对此的看法？谢谢。SEThive.execution.engine=tez;SEThive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;SEThive.qubole.cleanup.partial.data.on.failure=true;SEThive.tez.conta
我知道mapreduce是如何工作的以及我有哪些步骤:绘图随机排序减少当然，我有分区、组合器，但现在这些并不重要。有趣的是，当我运行mapreduce作业时，看起来mappers和reducers并行工作:所以我不明白这怎么可能。问题1.如果我有多个节点在做映射操作，reducer如何开始工作？因为Reducer不能在没有排序的情况下开始工作吗？(输入必须为Reducer排序-如果mapper仍在工作，则输入无法排序)。问题2.如果我有多个reducer，最后的数据如何合并在一起？换句话说，最终结果应该排序对吧？这意味着我们要花费额外的O(n*Logn)时间来合并“多个reducer结
