ApacheSpark中的reduce和reduceByKey在功能上有什么区别？为什么reduceByKey是一个转换而reduce是一个Action？ 最佳答案 这接近于myanswerexplainingreduceByKey的副本，但我将详细说明使两者不同的具体部分。但是，请参阅我的回答以了解有关reduceByKey内部结构的更多细节。基本上，reduce必须将整个数据集拉到一个位置，因为它正在减少到一个最终值。另一方面，reduceByKey是每个键的一个值。由于此操作可以首先在每台机器上本地运行，因此它可以保留为RDD
我想了解在这种情况下该怎么做。例如，我有1TB的文本数据，假设其中300GB是这个单词“你好”。在每次映射操作之后，我将得到一组的键值对。但正如我所说，这是一个巨大的集合，有300GB，据我所知，reducer得到了所有的数据并将粉碎。解决这个问题的方法是什么？假设组合器在这里帮不了我(WordCount示例只是为了简单起见)并且数据对于reducer来说仍然太大。 最佳答案 中间(映射器)输出存储在运行映射器任务的节点的本地文件系统中，然后被清理。请注意，此映射器输出未存储在HDFS中。reducer确实获得了任何特定键的所有中间
我试图找出Map任务的输出在Reduce任务可以使用之前保存到磁盘的位置。注意:-使用的版本是具有新API的Hadoop0.20.204例如在Map类中覆盖map方法时:publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{Stringline=value.toString();StringTokenizertokenizer=newStringTokenizer(line);while(tokenizer.hasMoreTokens()){word.s
在开始使用Scoobi或Scrunch之前，我想我应该尝试仅使用Hadoop(0.20.1)的java绑定(bind)将WordCount移植到scala(2.9.1)。最初，我有:classMapextendsMapper[LongWritable,Text,Text,IntWritable]{@throws[classOf[IOException]]@throws[classOf[InterruptedException]]defmap(key:LongWritable,value:Text,context:Context){//...编译正常，但给了我一个运行时错误:java.i
在Hive中执行连接操作时，我需要设置reducer的数量。我不想为我拥有的每个加入作业设置相同数量的reducer。我怎么能把它作为一个论点呢？提前致谢。 最佳答案 在脚本文件的顶部，把这个:setmapred.reduce.tasks=128 关于hadoop-Hive加入设置的reducer数量，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/9266064/
我正在编写一个MapReduce作业，它最终可能会在reducer中包含大量值。我担心所有这些值会同时加载到内存中。底层实现Iterablevalues在需要时将值加载到内存中？Hadoop:TheDefinitiveGuide似乎暗示是这种情况，但没有给出“权威”的答案。reducer的输出将比输入的值大得多，但我相信输出会根据需要写入磁盘。 最佳答案 您正在正确阅读这本书。reducer不会将所有值存储在内存中。相反，当循环遍历Iterable值列表时，每个Object实例都会被重新使用，因此它在给定时间只保留一个实例。例如，在
首先，我是hadoop的新手:)我有一个大的gzip文件数据集(gzip文件中的TB文档，每个文件的大小约为100-500mb)。基本上，我需要对我的map-reduce作业的输入进行某种过滤。我想以各种方式分析这些文件。其中许多作业只需要分析特定格式的文件(特定长度，包含特定单词等-各种任意(倒置)索引)，并且为每个作业处理整个数据集需要不合理的时间。所以我想创建指向HDFS中特定block/文件的索引。我可以手动生成所需的索引，但我如何准确指定我想处理哪些(数千个)特定文件/block作为映射器的输入？我可以在不将源数据读入例如数据的情况下执行此操作吗？数据库？我想要吗？还是我完全
阅读后http://gbif.blogspot.com/2011/01/setting-up-hadoop-cluster-part-1-manual.html我们想尝试使用mapred.reduce.parallel.copies。该博客提到“非常仔细地查看日志”。我们怎么知道我们已经到达最佳点？我们应该寻找什么？我们如何检测到过度并行化？ 最佳答案 为了做到这一点，您基本上应该寻找4个东西:CPU、RAM、磁盘和网络。如果您的设置超过了这些指标的阈值，您可以推断出您正在突破极限。例如，如果您将“mapred.reduce.par
我已经阅读了很多有关在机器集群上运行的Hadoop和Map-Reduce的内容。有人知道Apache发行版是否可以在具有多个内核的SMP上运行吗？特别是，可以在同一台机器上运行多个Map-Reduce进程。调度程序将负责将它们分布在多个核心上。谢谢。-公斤 最佳答案 是的。您在每台机器上有多个map和reduce插槽，这些插槽由RAM和CPU决定(每个JVM实例默认需要1GB，因此具有16个内核的8GB机器仍然应该有7个任务插槽)来自hadoopwikiUsetheconfigurationknob:mapred.tasktrack
我有两个单独的java类来执行两个不同的mapreduce作业。我可以独立运行它们。对于这两个作业，它们所操作的输入文件是相同的。所以我的问题是是否可以在一个java类中定义两个映射器和两个缩减器，例如mapper1.classmapper2.classreducer1.classreducer2.class然后点赞job.setMapperClass(mapper1.class);job.setmapperClass(mapper2.class);job.setCombinerClass(reducer1);job.setCombinerClass(reducer2);job.set
