我现在正在学习Titan。我在远程模式下将Titan与HBase结合使用。现在有三个问题让我很困惑。我在下面描述了它们:在TinkerPop3文档中，它说“任何OLAP操作的结果都存储在可通过hdfs访问的HDFS中。”但是现在我用Titan做OLTP，这种情况下HDFS里面存的是什么？当我们使用Titan连接HBase成功时(通过JavaIDE)，我们可以看到在HBaseshell中创建的表并扫描内容。table中的content'column'是什么意思？它们代表图中的顶点id吗？当我测试Titan的性能时，我观察到查询速度比普通的map-reduce作业快。为什么泰坦能做到呢？在
我已经阅读过与此相关的以前的帖子，但没有得到任何有意义的信息。我的用例是:汇总印象和点击数据将点击数据和未点击数据分开放在不同的文件中。我已经为此编写了映射器和缩减器，但缩减器的输出是包含点击和未点击的数据，并且它在同一个文件中。我想分离该数据，因此点击数据应存在于一个文件中，未点击数据应存在于其他文件中。错误:java.lang.IllegalStateException:Reducerhasbeenalreadysetatorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.chain.Chain.checkReducerAlreadySet(Chain.java:662
根据我的理解，mapper首先运行，然后是partitioner(如果有)，然后是Reducer。但是如果我们使用Partitioner类，我不确定Sorting和Shuffling阶段何时运行？ 最佳答案 近距离观察下图解释了完整的细节。从这个图中，您可以看到WordCount应用程序的映射器和缩减器组件适合的位置，以及它如何实现其目标。我们现在将更详细地研究这个系统。mapreduce流 关于hadoop-Partitioner何时在MapReduce中运行？，我们在StackOve
我有两个数据集:用户:Bobby06AmsterdamSunny07RotterdamSteven08LiverpoolJamie23LiverpoolMacca91LiverpoolMessi10BarcelonaPique04BarcelonaSuarez09BarcelonaNeymar11brazilKlopp12Liverpool用户日志:SunnyNewPlayer12.23.14.421KloppCrazy88.33.44.555BobbyNewPlayer99.12.11.222StevenCaptain99.55.66.777JamieLocal88.99.33.23
我遇到了一个有趣的情况，我的映射器输入与reducer输出相同(reducer代码不工作)。这是我的第一个数据集，因为我是新手。提前致谢。问题陈述:寻找一年中的最高温度。考虑一下，下面是我的数据集(年份和临时列由制表符分隔)200132200150200118200121200230200234200212200309200312映射器代码importjava.io.IOException;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.apache.hadoop.io.LongWritable;importorg.apache.had
我是Hadoop新手，正在大数据大学学习。我正在使用“my.imdemocloud.com”进行练习。并在腻子中运行MR。成功运行MR后，其中一行显示:17/04/1601:33:33INFOmapreduce.Job:跟踪作业的url:http://iop-bi-master.imdemocloud.com:8088/proxy/application_1489162640487_1985/但问题是当我尝试打开链接时，该站点无法打开并显示消息:“无法访问此站点”。请对此发表评论。我也无法理解Ambari控制台以及如何使用它。有人可以帮我吗？网址:'https://ambari.dat
我最近遇到了这种情况，其中MapReduce作业似乎在RM中成功，其中PIG脚本返回退出代码8，表示“Throwablethrown(意外异常)”按要求添加脚本:REGISTER'$LIB_LOCATION/*.jar';--setnumberofreducersto200SETdefault_parallel$REDUCERS;SETmapreduce.map.memory.mb3072;SETmapreduce.reduce.memory.mb6144;SETmapreduce.map.java.opts-Xmx2560m;SETmapreduce.reduce.java.opts
例如在字数统计工作中，我有2个映射器MapperA和MapperB。mapperA的输出是:{hi,1},{hello,1},{hey,1}mapperB的输出是:{hi,1},{bye,1},{hey,1}假设，没有combiner和1个reducer然后，首先，洗牌发生因此，在混洗映射器合并的输出时，结果是:{hi,[1,1]},{hello,1},{hey,[1,1]},{bye,1}然后排序发生:{bye,1},{hello,1},{hey,[1,1]},{hi,[1,1]}然后reducer任务中的reduce函数被调用，使得o/p为:bye,2hello,1hey,2hi,
我正在阅读过去几周的hadoop框架，但我无法理解一个概念。可能这个问题是愚蠢的，如果是这样的话，那就对不起了。我的问题是假设我必须在一个太长的文件上创建一个字数统计程序，因此它分布在3个不同的数据节点上。现在，由于在所有三个数据节点上运行的映射阶段将创建为一个键值对，之后将对所有三个数据节点创建的所有map数据执行合并。但现在我无法理解下一阶段是什么。意味着合并数据将如何沿着不同的缩减阶段分布，将运行多少个缩减阶段以及将运行多少个数据节点。请清除我以上所有的困惑，因此我无法在hadoop中进一步移动。如果是这样的话，很抱歉提出一个愚蠢的问题。谢谢 最佳答案
我是MapReduce的新手，我对这段代码中Mapper类和Reducer类的设计有一些疑问我熟悉MapReduce中的MapSideJoining，我了解到:publicstaticclassCustsMapperextendsMapper{publicvoidmap(Objectkey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{在这里，在上面的代码片段中我了解到我们将类扩展到Mapper类和作为Object是一把key，Text是一个值，因此map方法将此键值作为context的输入对象在这里作为
