我有一个带有Nodejs服务器和HTML客户端的网络应用程序。我的服务器集成了许多C++算法。为了减少服务器负载并获得高性能，我想从服务器并行分发我的算法。我是Hadoop及其Map/Reduce编程概念的新手。问题:我应该为这个架构使用集群吗？map缩小会发生这种情况吗？ 最佳答案 你搞混了:聚类，如数据分析(“聚类分析”，但这很难发音)集群，如负载平衡(这很容易发音和精确，但不如“集群”那么酷)一定要区分这两者。 关于c++-如何在nodejs服务器上使用hadoopmap/redu
我正在尝试修改此代码以生成完整的倒排列表。我的意思是，获取文件位置中每个单词的索引。也就是说，如果我们有两个包含单词的文件abc.txt=Iamcomingtotheparktoplay,yesiam.def.txt=Pleasecomeonover,iwillbewaitingforyou我应该有这样的东西:i/home/abc.txt:110/home/def.txt:5这意味着字母i是文件abc.txt中的第1个和第10个单词以及文件def.txt中的第5个单词我修改了代码以提供“单词位置和单词频率”，如下所示:importjava.io.IOException;importja
所以我只是在进行一些Hadoop培训，以了解这片土地的情况，并且我正在尝试进行reducesidejoin，我已经在运行，除了次要排序。所以基础知识:两个文件一个有球员，球队，薪水另一个有球员，球队，本垒打输出应该是球队，球员，薪水，本垒打纽约大都会队应该被划分到一个文件中，而所有其他蹩脚的球队应该被划分到另一个文件中。这些文件中的每一个都应按球队排序，其次按球员薪水排序。我正在使用团队keyplayerID加入并且有效，但我不知道我将如何按薪水排序，因为两个文件中只有一个有它。这是一项可能的任务还是只能通过map端连接来完成？ 最佳答案
我正在尝试使用kite-datasetapi进行map-reduce。我已按照以下网址进行引用。https://community.cloudera.com/t5/Kite-SDK-includes-Morphlines/Map-Reduce-with-Kite/td-p/22165https://github.com/kite-sdk/kite/blob/master/kite-data/kite-data-mapreduce/src/test/java/org/kitesdk/data/mapreduce/TestMapReduce.java我的代码片段如下publicclassM
我在cosmosfiware实验室实例上执行Hive时遇到了一些问题。首先，登录机器后，我在Hive命令行中输入，出现如下错误(我看到了其他相关问题，但找不到解决方案):$hivelog4j:ERRORCouldnotinstantiateclass[org.apache.hadoop.hive.shims.HiveEventCounter].java.lang.RuntimeException:Couldnotloadshimsinclassorg.apache.hadoop.log.metrics.EventCounteratorg.apache.hadoop.hive.shims
我在amazond2.2Xlarge上运行单节点hadoop集群时遇到此错误。我也无法查看我的输出。任何人都可以为我提供解决此问题的正确步骤吗？"Causedby:org.apache.hadoop.util.DiskChecker$DiskErrorException:Couldnotfindanyvalidlocaldirectoryforoutput/file.out"这是我执行的步骤。bin/hdfsdfsadmin-safemodeleavebin/hadoopfs-mkdir/inputfilesbin/hadoopdfsadmin-safemodeleavebin/had
我有MyClass.java来定义map-reduce任务。MyClass.java包含mapper、reducer和main的定义。它工作正常，但如果我尝试使用/添加外部jar，我会收到消息ClassNotFoundException。编译我使用命令:javac-classpathhadoop_library_path:my_library_path-sourcepathcode_path/-dclass_path/path/MyClass.java我创建jar，然后运行任务:hadoopjarmaclass.jarMyClassinputoutput-targettarget在“j
我有一个map(Objectkey,Textvalue,Contextcontext)，使用context.write()在上下文中放置一个tupleWritable。在reduce(Textkey,Iterablevalues,Contextcontext)中，我读取了tupleWritable，但它是空的。下面是我的代码。这让我很困惑，任何帮助将不胜感激。packageboc.competition.team1;importjava.io.IOException;importjava.util.HashMap;importorg.apache.hadoop.io.IntWritab
我看到随着输入文件大小的增加，失败的洗牌次数增加，作业完成时间呈非线性增加。例如。75GBtook1h86GBtook5h我还看到平均洗牌时间增加了10倍例如。75GB4min85GB41min有人能给我指明调试的方向吗？ 最佳答案 只要您确定您的算法是正确的，在75Gb阈值之后的某处可能会出现自动硬盘卷分区或碎片问题，因为您可能正在使用相同的文件系统来缓存结果。 关于hadoop-在hadoopmapreduces中调试失败的洗牌，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
我的reducer由于某种原因超时。我尝试-Dmapred.task.timeout来更改超时，但超时值似乎没有改变。此外，我无法通过命令行配置映射器和缩减器的数量。我的日志似乎很清楚，tasktracker超时。我确实调用了外部Web服务，但这不是超时的原因。如果输入文件中的数据点数量减少，我不会经常看到这些超时。 最佳答案 在mapred-site.xml中调整mapred.task.timeout(值为毫秒)。确保在所有节点(jobtracker+tasktrackers)上更新并重启jobtracker和所有tasktrac
