我的程序对于较小的输入运行良好，但是当我增加输入的大小时，第210行(context.nextKeyValue();)似乎抛出indexoutofbounds异常。下面是映射器的设置方法。我在那里调用nextkeyvalue一次，因为每个文件的第一行是一个标题。由于标题，拆分文件设置为false。跟内存有关系吗？如何解决？即使我已将maxmapattempt设置为3，下面的错误消息也会显示68次。顺便说一句，有55次拆分。它不应该显示55次或者55*3吗？或者也许只有3个？它是如何工作的？@Overrideprotectedvoidsetup(Contextcontext)throws
我根据mapreduce编程模型编写了这个程序，Driver代码如下我的司机类(class)publicclassMRDriverextendsConfiguredimplementsTool{@Overridepublicintrun(String[]strings)throwsException{if(strings.length!=2){System.err.println("usage:");System.exit(0);}Jobjob=newJob(getConf(),"multiplefiles");job.setJarByClass(MRDriver.class);job
据说当我们希望对论文引用进行统计时，map-reduce可以比传统方式做得更好，因为传统方式涉及大量内存/磁盘切换。我不太明白为什么传统方法不好。假设我只在一台机器上运行map-reduce(没有集群)，它是否仍然比传统方式更好地解决了一些问题？或者换句话说，“map-reduce”这种算法范式本身，从算法的角度来说，在解决问题上是否有一些优势？谢谢。 最佳答案 AtbestM/R允许重新应用与高级统计包相同的算法。但更典型的是，在使用的算法中会做出一些牺牲——以允许以分布式方式运行。Map/Reduce在交叉采样(或任何其他采样方
我的理解是，在mapreduce编程模型中我们有map和reduce两个阶段。完成映射阶段后，生成中间值(键、值)并将这些值传递给缩减器。我怀疑在map()阶段之后，shuffle和sort会到来。所以，我觉得shuffle和sort是reducer阶段的一部分，是这样吗？如果是这种情况，combiner()是如何工作的？ 最佳答案 其实map/reduce中有3个阶段:map随机排序减少Shuffle&sort是一个纯框架阶段(作为开发人员，您只需编写map和reduce函数)，它允许map任务和reduce阶段之间的通信。组合器
用例:文件1包含展示数据，其中包含trackerId+其他字段文件2包含点击详细信息包含trackerId+clicked我对以上两个和一个reducer使用了不同的映射器，但reducer似乎无法合并两个文件数据。packagecom.hadoop.intellipaat;importjava.io.IOException;importjava.util.List;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.LongWrita
我正在尝试在我的Reducer中设置一个Java系统属性java.util.Arrays.useLegacyMergeSort，以强制系统使用JDK6实现的Arrays.sort方法，而不是JDK8。packagescoring.devicestatus;importjava.io.IOException;importjava.text.SimpleDateFormat;importjava.util.ArrayList;importjava.util.Collections;importjava.util.Date;importjava.util.LinkedHashMap;impo
我正在使用mapreduce实现左连接功能。左侧有大约6亿条记录，右侧有大约2300万条记录。在映射器中，我使用左连接条件中使用的列制作键，并将键值输出从映射器传递到缩减器。我遇到了性能问题，因为两个表中的值数量都很高(例如分别为456789和78960)的映射器键很少。即使其他reducer完成了它们的工作，这些reducer仍会继续运行更长时间。有没有什么方法可以让多个reducer并行处理mapper的相同键值输出以提高性能？这是我要优化的Hive查询。selectdistincta.sequence,a.fr_nbr,b.to_nbr,a.fr_radius,a.fr_zip,
我正在使用mapreduce在hadoop上开发一些代码，它使用了两个映射器和两个缩减器。我被告知要使用SequenceFileInputFormat和SequenceFileOutputFormat使第一个reducer的输出和第二个mapper的输入一起工作。问题是我正在记录一个错误，在googleing很多之后我不知道为什么。错误:java.lang.Exception:java.io.IOException:Typemismatchinkeyfrommap:expectedorg.apache.hadoop.io.IntWritable,receivedorg.apache
我正在用2个映射器类和一个化简器编写MapReduce代码，但我不知道为什么我有一个化简输出记录=0。请告诉我如何解决这个问题packagereducesidejoin;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;importjava.io.IOException;importjava.util.Iterator;publicclassReduceSideJoinReducerextendsReducer{
我想知道如何设置数量NameNode数据节点映射器reducer在Hadoop的代码/配置中。 最佳答案 Namenode和DataNode数量由您的业务需求决定。您无需通过编程来设置它们。如果您需要可伸缩性，则必须了解HDFS联邦的概念。请参阅此文档page有关联邦的更多详细信息。Inordertoscalethenameservicehorizontally,federationusesmultipleindependentNamenodes/namespaces.TheNamenodesarefederated;theName
