我的reducer给出了这个o/pCountry-Year,MedalsIndia-2008,60UnitedStates-2008,1237Zimbabwe-2008,2Namibia-2009,22China-2009,43UnitedStates-2009,54我想要这个，应该根据奖牌进行排序，并且应该显示前三名。Country-Year,MedalsUnitedStates-2008,1237India-2008,60UnitedStates-2009,54有人建议我在自定义记录阅读器中进行排序(据了解它用于映射器部分)，我浏览了一些资源但找不到太多关于排序的信息。请分享任何想
提交mapreduce时收到以下消息。我使用-XX:MaxPermSize=128m内存大小启动我的mapreduce程序。有没有人知道现在发生了什么-17/03/2409:58:46INFOhdfs.DFSClient:CreatedHDFS_DELEGATION_TOKENtoken1160328forsvc_pffronha-hdfs:nameservice317/03/2409:58:46ERRORhdfs.KeyProviderCache:Couldnotfinduriwithkey[dfs.encryption.key.provider.uri]tocreateakeyPr
我在hadoop上运行java代码，但是遇到这个错误:##AfatalerrorhasbeendetectedbytheJavaRuntimeEnvironment:##SIGSEGV(0xb)atpc=0x00007f2ffe7e1904,pid=31718,tid=139843231057664##JREversion:Java(TM)SERuntimeEnvironment(8.0_72-b15)(build1.8.0_72-b15)#JavaVM:JavaHotSpot(TM)64-BitServerVM(25.72-b15mixedmodelinux-amd64compres
我的底层数据是使用HIVE输出格式(org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetOutputFormat)编写的尝试使用nativeJavaMapreduce读取此数据byte[]b=value.getBinary(value.getType().getFieldIndex(field),0).getBytes();HiveDecimalhd=HiveDecimal.create(b,true);此处的值是org.apache.parquet.example.data.Group类型hd在这种情况下变为NULL。但下面对字符串/整
我的任务是从HDFS解析Json对象并写入HDFS中的单独文件。以下是我的代码。packagecom.main;importjava.io.IOException;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.apache.hadoop.io.LongWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapr
在MapReduce应用程序中，我有一个名为AnonymousPair的任意WritableComparable实现，我注意到了这一点importcom.google.common.collect.MinMaxPriorityQueue;publicstaticclassMyReducerextendsReducer{@Overrideprotectedvoidreduce(LongWritablekey,Iterablevalues,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{//...MinMaxPriorityQue
如果我在reducer类中有成员变量，并且让reduce函数改变成员变量，我是否必须格外小心以使其线程安全？ 最佳答案 IfIhavemembervariableinthereducerclass,andhavethereducefunctionmutatethemembervariable,doIhavetotakeextracautiontomakeitthreadsafe?不，您不必格外小心-成员变量将在当前Reducer内发生变化，但这将与同一reducer类的任何其他实例隔离。
Hadoop中是否有任何低级API允许在不同机器上运行的多个reduce任务组装单个HDFS作为其计算输出？类似于，在作业开始时创建stubHDFS文件，然后每个reducer创建可变数量的数据block作为输出，并根据特定顺序将它们分配给该文件 最佳答案 答案是否定的，对于罕见的用例来说，这将是不必要的复杂化。你应该做什么选项1-在hadoop命令末尾添加一些代码intresult=job.waitForCompletion(true)?0:1;if(result==0){//statuscodeOK//lsjoboutputdi
我正在读取多个输入文件以解决字数统计问题。示例文件名:文件1.txt文件2.txt文件3.txt我能够获得字数，但如果我还想获得文件名以及字数，应该添加什么。举个例子，文件1的内容:欢迎使用Hadoop文件2的内容:这是hadoop当前输出:Hadoop2是1这1到1欢迎1预期输出:Hadoop2File01.txtFile02.txt是1个File02.txt这1个File02.txt到1File01.txt欢迎1File01.txt 最佳答案 首先对输入进行拆分字符串文件=((FileSplit)inputSplit).getP
我有一个数据集，其中包含来自全局150个国家/地区的地址，您的任务是验证它们，数据存储在3个字段中-地址行、城市、邮政编码。我还有可用的每个国家的地址验证解决方案，但数据集不包括国家代码。任务是设计逻辑来处理数据并为每条记录找到国家/地区，以便它们可以通过验证组件运行。什么是最有效的方法。由于对每条记录运行所有150个地址验证组件被认为效率不高，我正在考虑并行处理和使用mapreduce。我的逻辑是这样的:一个可能的解决方案需要分布式方法和map/reduce框架中的并行处理，例如:可以将数据集分成相等的“block”，每个国家/地区将在不同集群上并行处理。在每个block上运行的映射
