我今天在AWS上使用不同数量的reducer运行我的Hadoop程序，但是我观察到随着reducer数量的增加，时间没有减少，而是增加了。对于时间，我是说从Map100%，Reduce30%到Map100%，Reduce100% 最佳答案 请记住，数据需要通过网络发送到reducer，如果您从mapper输出的数据不是很大以增加reducer的数量可能会影响性能，因为结果需要传输到不同的reducer，由于每个reducer创建自己的文件，您需要创建更多文件，因此I/O操作会增加。每个reduce都需要启动并在节点中创建/实例化，这
我正在编写一个具有(当前)3个map-reduce阶段的map-reduce程序。我需要对第三阶段reduce的输出进行另一个reduce-我可以使用身份映射(获取(key,value)并在不更改的情况下输出它们)但我不想这样做那个额外的map(时间和资源明智)并希望简单地将它们传递给reducer。这可能吗？如果是这样，我该如何对“工作”进行编码？如果可能有帮助，我可以发布我的整个代码(也许我在前3个阶段做了一些冗余/不足的事情)。谢谢你的帮助。 最佳答案 我认为只使用reduce作业是不可行的。此外，如果你想在reducer1的
我正在开发一个hadoopmap-reduce程序，我没有设置映射器和缩减器，也没有为我的程序的作业配置设置任何其他参数。我这样做是假设作业会将与输入相同的输出发送到输出文件。但是我发现它在输出文件中打印了一些虚拟整数值，每一行都用制表符分隔(我猜)。这是我的代码:importorg.apache.hadoop.conf.Configured;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Job;importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInput
我是mapreduce编程的新手，我的类(class)是从简单的字数统计示例开始的。但是，我正在尝试一种不同的方法。我的hdfs输入文件夹中有两个输入文件。我正在尝试生成类似的输出anyword1-->filename12anyword2-->filename23我编写了一个映射器类以在键处将单词和文件名连接在一起，但是当我在文本中设置键值时，它会抛出空指针异常。有人可以提供帮助并建议我哪里做错了吗？我的映射器类publicstaticclassTokenizerMapperextendsMapper{privatefinalstaticIntWritableone=newIntWri
我在处理MapReduce作业时遇到问题。我的map函数确实运行并产生了所需的输出。但是，reduce函数不会运行。似乎该函数永远不会被调用。我使用Text作为键，使用Text作为值。但我不认为这会导致问题。输入文件的格式如下:2015-06-06,2015-06-06,40.80239868164062,-73.93379211425781,40.72591781616211,-73.98358154296875,7.71,35.722015-06-06,2015-06-06,40.71020126342773,-73.96302032470703,40.72967529296875
我想使用hadoop流方法在GoogleCloudDataproc中运行pythonmapreduce作业。我的mapreducepython脚本、输入文件和作业结果输出位于Google云存储中。我试着运行这个命令hadoopjar/usr/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-streaming.jar-filegs://bucket-name/intro_to_mapreduce/mapper_prod_cat.py-mappergs://bucket-name/intro_to_mapreduce/mapper_prod_cat.py-filegs://buck
在以mapreduce模式启动Pig之前，您始终必须启动历史服务器，否则在尝试执行PigLatin语句时会生成以下日志:2018-10-1815:59:13,709[main]INFOorg.apache.hadoop.mapred.ClientServiceDelegate-Applicationstateiscompleted.FinalApplicationStatus=SUCCEEDED.**Redirectingtojobhistoryserver**2018-10-1815:59:14,713[main]INFOorg.apache.hadoop.ipc.Client-Re
我正在实现需要在多个S3对象中创建输出的HadoopMapreduce作业。Hadoop本身只创建一个输出文件(一个S3对象)，但我需要将输出分成多个文件。我如何实现这一目标？ 最佳答案 我通过使用S3工具包将我的reducer方法的输出直接写入S3来做到这一点。因为我在EC2上运行，所以这是快速且免费的。一般来说，您希望Hadoop尽可能多地处理您的输入和输出，以获得更清晰的映射器和缩减器；当然，您希望在管道的最后写入S3，让Hadoop的代码移动在HDFS上完成它的工作。无论如何，我建议进行所有数据分区，并在最终归约任务中将整个
最近有人问我如何处理reduce任务的输入不平衡。想了想，尝试重新分配数据，但没有想出好的解决办法。有什么建议吗？ 最佳答案 实际上你有两种方法。增加reduce的数量，这样您的数据可能会更好地分布在任务中重写分区程序以更好地在任务上分配key。[1][1]http://hadoop.apache.org/common/docs/r0.20.2/api/org/apache/hadoop/mapreduce/Partitioner.html 关于hadoop-reduce任务输入不平衡如
在我的Hadoopreducers中，我需要知道在当前作业中执行了多少个成功的映射任务。我提出了以下建议，据我所知，这是行不通的。CountertotalMapsCounter=context.getCounter(JobInProgress.Counter.TOTAL_LAUNCHED_MAPS);CounterfailedMapsCounter=context.getCounter(JobInProgress.Counter.NUM_FAILED_MAPS);longnSuccessfulMaps=totalMapsCounter.getValue()-failedMapsCoun
