我正在尝试在矩阵的映射缩减转置中实现一个简单的问题。输入:123456789期望的输出-147258789我的map输出是(0,1)(1,4),(2,7),(0,2)(1,5),(2,8)等等。我期望使用reducer方法方法作为0-{1,2,7},1-{4,5,8}并直接使用write以序列化形式写入对象.但是洗牌和排序没有给出所需的输出。在map方法之后，我得到的输出为0-{1,7,2},1-{5,4,8}。如果我的key是通用的，SS在这种情况下是如何工作的。还有这种情况的解决方案。 最佳答案 键在进入reduce阶段时将被排
我正在使用带有自定义分隔符的SparkContext.newAPIHadoopFile读取多行记录文件。反正我已经准备好了，减少了我的数据。但是现在我想再次将key添加到每一行(条目)，然后将其写入ApacheParquet文件，然后将其存储到HDFS中。这个图应该可以解释我的问题。我正在寻找的是红色箭头，例如写入文件前的最后一次转换。任何的想法？我尝试了flatMap，但时间戳和浮点值导致了不同的记录。Python脚本可以是downloadedhere和样本textfilehere.我在JupyterNotebook中使用Python代码。 最佳答案
我想实现一个mapreduce作业，该作业读取具有以下架构的Parquet文件:{optionalint96dropoff_datetime;optionalfloatdropoff_latitude;optionalfloatdropoff_longitude;optionalint32dropoff_taxizone_id;optionalfloatehail_fee;optionalfloatextra;optionalfloatfare_amount;optionalfloatimprovement_surcharge;optionalfloatmta_tax;optional
我每天都有几千个文件从其他人那里放到一个目录中，每个文件大约400MB到1GB大。我想统计目录中的总行数。我打算像下面这样做mapreduce映射器publicstaticclassLineMapperextendsMapper{privatefinalstaticIntWritableone=newIntWritable(1);publicvoidmap(Objectkey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{context.write("static_key",one);}}reducerp
有一个mapper类和一个reducer类是用户实现的。在mapper的map()函数和reducer的reduce()函数中，我是否应该期望这些函数可以在同一个mapper/上调用我的多个线程reducer对象实例？还是保证多次调用在同一个线程中？或者每个对象只用于map()/reduce()一次调用，然后销毁，并为下一次调用创建一个新对象？谢谢! 最佳答案 在高层次上，您绝对不能期望它们在同一个线程中运行。它们实际上经常在不同的机器上运行，这正是MapReduce具有吸引力的地方(能够在大量硬件上并行运行作业)。即使你有一个单机
到目前为止我读过的所有书籍和博客都没有提供太多关于reducetask分配的信息。看起来可用槽的reduce任务分配是随机。这没有意义，因为在不考虑数据(map)局部性的情况下跨网络洗牌数据违反了hadoop设计原则。来自同一个文件的block很有可能(不是绝对的可能性)被放置在同一个机架或附近的机架中。因此，这些拆分/block的maptask也将在这些机架中(大多数时候)。如果这是一种可能的情况，为什么不尝试将reduce任务分配给与map任务相同的机架中的插槽？这不会提高1000多个节点集群的性能吗？特别是当输入是序列或映射文件时。谁能确认reducer随机放置是正确的(正版书是
我的MR程序有一些奇怪的问题，不知道为什么它会这样工作。也许可以给我提示它有什么问题？这就是我的Mapper函数的样子:IntegerClick_ID=0;publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{Stringline=value.toString();String[]lineArr=line.split("\t");Stringnm_uv_id=lineArr[0];Stringsession_id=lineArr[1];Stringtim
我有一个简单的mapreduce作业，它使用默认的映射器和缩减器。输入是一些文本文件。我在伪分布式模式下使用Hadoop2.x。我担心的是，即使我设置了mapred.reduce.tasks=2，仍然只有一个reducer被调用。packageorg.priya.sort;importjava.net.URI;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.conf.Configured;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.i
我有一个生成一些输出到HDFS目录的pig脚本。pig脚本还在同一个HDFS目录中生成一个SUCCESS文件。pig脚本的输出被分成多个部分，因为脚本中使用的reducer数量是通过“SETdefault_paralleln;”定义的我现在想使用Java将所有文件部分连接/合并到一个文件中。我显然想在连接时忽略SUCCESS文件。我如何在Java中执行此操作？提前致谢。 最佳答案 您可以通过shell命令使用getmerge将多个文件合并为一个文件。Usage:hdfsdfs-getmergeExample:hdfsdfs-getm
我实现了一个简单的map/reduce程序来制作倒排索引(我的小型搜索引擎的一部分)。每件事都很好。但是在我将输入文件大小扩大到20MB以上(仍然是测试用的小文件)后，输出文件将是空的。这意味着我可以找到文件“part-00000”，但它是0个字节。奇怪的是一点也不异常(exception)。这是我的日志:(注意“Mapinputrecords=19405,Combineoutputrecords=4111513,Reduceinputrecords=0”)SEInvertedIndexProgramstarts!...12/10/2800:58:05WARNutil.NativeCo
