我决定创建自己的WritableComparable类来了解Hadoop如何使用它。因此，我创建了一个带有两个实例变量(orderNumbercliente)的Order类并实现了所需的方法。我还为getters/setters/hashCode/equals/toString使用了Eclipse生成器。在compareTo中，我决定只使用orderNumber变量。我创建了一个简单的MapReduce作业，仅用于计算数据集中订单的出现次数。我的一个测试记录错误地是Ita而不是Itá，正如你在这里看到的:123Ita123Itá123Itá345Carol345Carol345Caro
我有一个庞大的数据集，我需要对相同的数据执行不同的功能。我想要四个输出文件。由于四个操作不同，我可以使用四个partitioner和四个reducer来实现相同的操作吗？是否有可能或者我是否需要编写四个作业来执行此操作？请帮助我! 最佳答案 第一种方法我认为您应该在一个独特的reduce方法中实现代码，并根据执行的过程发出n个键。例如:您实现A、B、C和D技术，然后，在您的映射器中您可以实现此(伪代码):dataA=ProcessA(key,value)context.write("A",dataA)dataB=ProcessB(k
我在我的集群上使用Cloudera发行版和Hive的第13版。我遇到了一个问题，在写入日志行后作业没有取得任何进展-“由于没有reduce运算符，reduce任务数设置为0”下面是相同的日志，你能帮我看看这是什么类型的问题，因为这不是代码问题，就好像我重新运行它成功完成的相同作业一样。Logginginitializedusingconfigurationinjar:file:/opt/cloudera/parcels/CDH-5.2.1-1.cdh5.2.1.p0.12/jars/hive-common-0.13.1-cdh5.2.1.jar!/hive-log4j.proper
我是Crunch/Cascading等Hadoop管道框架的新手。我想知道在这些框架的底部，它们是否生成原始的映射器和缩减器类，就像原始的MapReduce程序一样？从Crunch源代码中，我没有找到将管道转换为原始MapReduce类的代码。 最佳答案 您可以使用代码中的以下行可视化MapReduce计划紧缩创建。将在pipeline.dot中创建的DOT代码复制到graphviz中以查看计划。Stringdot=pipeline.getConfiguration().get("crunch.planner.dotfile");F
我正在使用Oozie触发流式MapReduce作业，为此我想收集以下HadoopEL常量:MAP_IN:Hadoop映射器输入记录计数器名称。MAP_OUT:Hadoopmapper输出记录计数器名称。REDUCE_IN:Hadoopreducer输入记录计数器名称。REDUCE_OUT:Hadoopreducer输入记录计数器名称。我看到这些可以使用${hadoop:counters('mr-action')[RECORDS][REDUCE_OUT]}但是，我不知道如何让这些值通过STDOUT输出回屏幕，或者输出到我启动Oozie工作流的服务器上HDFS中的文件。我试过将这些值传递给
在Hadoop中，作业执行后会提供以下指标:map时间减少时间洗牌时间合并时间我找不到这些时间的确切定义，因为所有来源都不清楚这些时间是如何准确计算的。这是我的看法:map时间是读取输入和应用map功能以及排序数据的时间reduce时间是应用reduce函数并编写输出的时间Shuffletime是mergemap排序数据传输到reducer的时间合并时间是仅在reduce端合并map输出的时间我不确定粗体部分。我的分析正确吗？ 最佳答案 我决定研究Hadoop代码以获得更多见解。下图解释了我的发现。我发现:map时间是maptask
如果我使用Oozie来运行MapReduce作业，是否有关于将启动多少映射器的具体数字？是吗:一个用于Oozie，一个用于map-reduce作业或一个用于Oozie，一个映射器用于每64MBblock(默认block大小) 最佳答案 上面的回答主要集中在一个mapreduce作业需要多少个map和reduce上。但是，当您特别询问oozie时，我将通过Oozie分享我在mapreduce(在pig中)方面的经验。解释当您启动oozie工作流程时，您需要1个yarn应用程序。我不确定逻辑是什么，但看起来这些应用程序通常需要1张map
我正在考虑在hadoop中构建一个小型测试应用程序以掌握系统的窍门。我想到的应用是统计领域。我想从我的reducer函数中获得“每个键的10个最差值”(我必须假设某些键可能有大量值)。我的计划是，进入我的reducer的值基本上是“实际值”和“实际值的质量/相关性”的组合。基于相关性，我“简单地”想取10个最差/最好的值并从reducer中输出它们。我该怎么做(假设特定键有大量值)？有没有一种方法可以让我在将所有值发送到reducer之前对它们进行排序(并且在我读取前10个值后就停止读取输入)或者必须以不同的方式完成？这里有人可以指点我可以看一下的示例代码吗？更新:我发现了两个有趣的J
也许它与Hadoop相同，但我找不到编写map的格式或示例，并在map示例旁边减少python代码:http://docs.amazonwebservices.com/ElasticMapReduce/latest/GettingStartedGuide/但我找不到reduce代码示例，它和Hadoop一样吗？格式是什么，有什么例子吗？ 最佳答案 EMR流与一般的Hadoop流没有什么不同。这是一个pythonreducer的例子http://www.michael-noll.com/tutorials/writing-an-had
hadoop中的映射任务处理输入文件的64/128MB分割。它从输入拆分的第一行开始处理，直到结束。我需要找出如何知道maptask何时完成处理其输入拆分。换句话说，在洗牌和排序开始之前。hadoop库中有什么方法可以回答我的问题吗？ 最佳答案 Mapper类的cleanup方法允许您在映射器处理完输入拆分时执行代码，只需像覆盖map方法。如果这不是您想要的，也许Counter可以解决您的问题？ 关于hadoop-在hadoopMap-Reduce中，如何知道map任务结束或filesp
