我是hadoop的新手，在安装Hadoop2.2.0之后，我尝试按照示例进行操作http://www.srccodes.com/p/article/45/run-hadoop-wordcount-mapreduce-example-windows尝试一个简单的mapreduce作业。但是，每当我尝试对我创建的txt文件执行mapreduce作业时，我都会收到此消息的失败c:\hadoop>bin\yarnjarshare/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.2.0.jarwordcount/inputoutput14/03/2614
我有一个大型文档语料库作为MapReduce作业(旧的hadoopAPI)的输入。在映射器中，我可以生成两种输出:一种计算单词，一种生成minHash签名。我需要做的是:将字数统计输出提供给一个reducer类(典型的WordCountreducer)和将minHash签名提供给另一个reducer类(对桶的大小执行一些计算)。输入的是同一个文档语料库，不需要处理两次。我认为MultipleOutputs不是解决方案，因为我找不到将Mapper输出提供给两个不同Reduce类的方法。简而言之，我需要的是:WordCountingReducer-->WordCountoutput/Inp
这是sourcecode对于映射器publicvoidrun(Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{setup(context);while(context.nextKeyValue()){map(context.getCurrentKey(),context.getCurrentValue(),context);}cleanup(context);}}如您所见，context用于read和write。这怎么可能？即context.getCurrentKey()和context.getCurrentValue()用于
假设我想为MR作业设置这些配置:mapred.map.tasksmapred.reduce.tasksmapred.tasktracker.map.tasks.maximummapred.tasktracker.reduce.tasks.maximummapred.reduce.slowstart.completed.maps我可以通过哪些方式进行设置？我可以在mapred-site.xml中设置。但这适用于我运行的所有作业。如果我想专门为个别工作设置这些，这是否有效:conf.set("mapred.tasktracker.map.tasks.maximum",10)(我没在任何地方
我刚刚开始学习hadoop，并使用自定义分区器和比较器运行hadoopmap-reduce程序(首先在单节点环境中尝试，稍后将部署在集群上)，奇怪的行为(因为我不知道到底是什么正在进行)我观察到根据我的分区器和比较器，调用了五次reduce方法，因为我也从日志中对它进行了交叉检查。但是在控制台上，已启动的reduce任务的计数仍然是“1”。我非常怀疑这五个函数调用是否并行运行？如果不是，那么我将如何为这些reduce函数调用实现分布式计算的优势，因为这些reduce函数调用收集的数据会很大。请澄清，我缺少什么概念？ 最佳答案 red
在HadoopMapReduce中，中间输出(map输出)保存在本地磁盘中。我想知道是否可以只在reduce阶段启动一个作业，从本地磁盘读取mapoutput，对数据进行分区并执行reduce任务？ 最佳答案 Mapper有一个基本实现，称为IdentityMapper，它基本上将所有键值对传递给Reducer。Reducer成对读取不同映射器生成的输出并发出键值对。Reducer的工作是处理来自映射器的数据。如果MapReduce程序员不使用JobConf.setMapperClass设置Mapper类，则IdentityMapp
只有在所有map运行后，我才需要在单台计算机上发送我的map绘制器的输出。例如:如果计算机#1运行他的map功能1000次，我希望在所有1000次map发生后发送输出。有什么办法吗？编辑-解释我为什么要这样做:我正在实现算法树冠。我的计划是在我拥有的每台机器上运行canopy并找到它的本地数据的质心。一旦找到本地质心，我想将本地质心以及与它们相关的点数发送到reducer。例如:机器#1找到了3个质心，每个质心都有30个View。我想提交减少(质心，View)。但问题是只有在机器的所有map功能运行后我才会知道View。这就是为什么我想在所有运行后发送机器映射器的输出以减少。
在experimentingwith2reducers之后,阅读HowManyMapsAndReduces来自HadoopWiki，hadoop:numberofreducersremainsaconstant4,Hadoop:Numberofmappersandreducers和Settingthenumberofmaptasksandreducetasks我得出的结论是:如果我有1个map(我知道这个数字实际上是由Hadoop决定的)和2个reducer(我实际上只提供了1个带有reducer代码的文件，例如-reducer/bin/wc),那么接下来会发生什么呢？Hadoop会将
在Spark中，我们可以随时将数据保存在内存中，但我想知道在HadoopMapReduce的Map和Reduce阶段之间数据保存在哪里。它是保存在HDFS、磁盘还是RAM中？我的意思是，当数据被洗牌时(即在Map/Combiner之后和Reduce之前)，它保存在哪里？ 最佳答案 根据我在HadoopMapreduce方面的知识。1)Map任务输出写入本地磁盘。(在Map/Combiner之后和Reduce任务之前)2)Reducer任务输出写入HDFS。如果Mapreduce作业只有Mapper任务输出写在HDFS中希望这有帮助!
我尝试在Mapreduce中实现简单的分组依据。我的输入文件如下:7369,SMITH,CLERK,800,207499,ALLEN,SALESMAN,1600,307521,WARD,SALESMAN,1250,307566,JONES,MANAGER,2975,207654,MARTIN,SALESMAN,1250,307698,BLAKE,MANAGER,2850,307782,CLARK,MANAGER,2450,107788,SCOTT,ANALYST,3000,207839,KING,PRESIDENT,5000,107844,TURNER,SALESMAN,1500,30
