我使用本教程在我的Windows8.1上设置了一个单节点Hadoop2.6.0集群-https://wiki.apache.org/hadoop/Hadoop2OnWindows.所有守护进程都已启动并正在运行。我可以使用hadoopfs-ls/访问hdfs，但我没有加载任何东西，所以目前没有任何东西可以显示。但是当我运行一个简单的mapreduce程序时，我得到以下错误:log4j:WARNNoappenderscouldbefoundforlogger(org.apache.hadoop.metrics2.lib.MutableMetricsFactory).log4j:WARNP
我对TEZmapreduce作业有奇怪的行为。我正在尝试从Hive读取日志数据，按ID、日期和其他一些参数将其分成一些block，然后写入另一个Hive表。Map阶段工作得足够快，大约需要20分钟，然后reducer开始工作，458个reducer中的453个在接下来的20分钟内处理完所有数据。但最后5个reducer工作了大约1小时。发生这种情况是因为我的输入数据包含一些巨大的条目并且处理这些条目需要花费大量时间。这种情况的最佳做法是什么？我应该对hadoop/tez/hive进行一些调整以允许对最后的reducer进行某种并行处理，还是通过其他参数拆分输入数据以避免大量条目会更聪明
运行映射器的节点处理如何知道它必须将一些键值输出发送到节点A(运行reducer)和一些到节点B(运行另一个reducer)？JobTracker是否在某个地方维护了一个reducer节点列表？如果是，它如何选择一个节点来运行reducer？ 最佳答案 Mapper并不知道将数据发送到哪里，它专注于两件事:将数据写入磁盘。最初，map输出缓冲在内存中，一旦它达到某个阈值，它就会被刷新到磁盘。但就在进入磁盘之前，数据通过获取输出键的哈希值进行分区，输出键对应于它将被发送到的Reducer。一旦maptask完成，它将通知父任务跟踪器说
您好，我正在reducer中执行一些计算，并尝试将数据加载到ArrayList中。当我在稍后的代码点对ArrayList执行get操作时，ArrayList中的所有对象都具有相同的值。publicArrayListtemp=newArrayList();//Thisisglobalvariable@Overridepublicvoidreduce(Key_classkey,Iteratorvalues,OutputCollectoroutput,Reporterreporter)throwsIOException{if(this.output==null){this.output=ou
我有一个“大数据”文本搜索问题，我曾在此处的Stackexchange网站上寻找一般建议-https://softwareengineering.stackexchange.com/questions/203855/text-search-big-data-problem对于这篇SO帖子，这里有一个特定的问题，即ElasticSearch与Hadoop的集成(但我想我会提供一些背景知识)。问题概述基本上我有大量文本，分成不同的“行”，每行代表一个项目。我有另一个较小的列表，其中包含本文中的搜索词。我想交叉引用两者并进行反向索引查找，然后返回我找到的索引。注意:我知道20GB不是海量数据
我想在HadoopMapReduce中运行一个仅限map的作业，这是我的代码:Configurationconf=newConfiguration();Jobjob=newJob(conf);job.setJobName("import");job.setMapperClass(Map.class);//CustomMapperjob.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);job.setNumReduceTasks(0);TextInputFormat.setInputPaths(job,newPath("/home/jonathan/i
我注意到通常当hadoop集群不忙时，在map端完全完成之前，reduce端开始进行？这怎么可能？我记得在某处读到减少进度指示器有点误导，但记不清了。有人可以阐明这一点吗？ 最佳答案 331/3%的任何reduce任务进度指示器正在复制映射输出。(另外331/3%正在对它们进行排序，最后331/3%构成实际调用reduce()方法。)映射器一直在完成，并且您配置的尽可能多的reduce任务会在这些输出准备就绪后立即拉取这些输出，因此最多2/3第一轮的reduce阶段将在任何reduce()调用发生之前完成。
在我的hadoop代码中，我有4个reducer，而且我总是有4个输出文件，这很正常，因为每个reducer都将其结果放在一个文件中。我的问题是:我怎样才能拥有一个且只有一个输出文件？问题是我有一个迭代mapreduce作业，它需要一个输入文件，将其分成block并将每个block提供给映射器，所以这就是为什么我必须收集所有reducer结果并将它们放在一个输出文件中为了以等价的方式将该输出文件分成4个部分，然后将每个部分提供给一个映射器，依此类推。 最佳答案 您可以试试MultipleOutputs，您可以在其中指定每个reduc
我正在运行一个具有M个核心实例和N个任务实例的AmazonEMR集群。我的作业每天运行多次并且对时间敏感，因此我保持M核心实例24/7全天候运行，这样我就没有与S3之间的数据传输开销。N个任务节点正在根据需要动态启动和终止。M个核心节点为c1.mediums，N个任务节点为m2.xlarge。有没有办法为每个实例配置mapred.tasktracker.map.tasks.maximum和mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum？对于我想要的核心节点:mapred.tasktracker.map.tasks.maximum=2mapred.task
我有这种情况。工作A和工作B。是否有机会在JobA减少阶段提供的数据开始JobB映射阶段，同时它仍在工作？谢谢! 最佳答案 我唯一想到的是有一个线程(在您的驱动程序类中启动)永久检查JobA的输出目录。当创建并完全写入特定(一组)part-r-xxxx文件时，您可以启动JobB并将该特定(一组)part-r-xxxx文件作为输入。我现在唯一能确定的问题是与检查part-r-xxxx文件是否已完全写入有关的问题。 关于java-如何在reduce阶段工作时启动map阶段，我们在StackO
