从根本上说，这个问题是关于:同一个数据库连接是否可以跨多个进程使用(因为不同的map-reduce作业在真正不同的独立进程中)。我知道这是一个微不足道的问题，但如果有人也能回答这个问题那就太好了:如果与数据库的最大连接数(在托管数据库的服务器上预先配置)有筋疲力尽，一个新的进程试图建立一个新的连接？它是否等待一段时间，如果是，是否有办法为此等待时间设置超时。在这种特殊情况下，我是在谈论PostGres数据库，用于与数据库对话的语言是java。为了让您了解问题的背景，我有多个并行运行的map-reduce作业(大约40个reducer)，每个作业都想更新一个PostGres数据库。我如何
我正在使用MapReduce框架在Java中制作Hadoop应用程序。我只对输入和输出使用文本键和值。在减少到最终输出之前，我使用组合器执行额外的计算步骤。但我遇到的问题是键没有转到同一个reducer。我在组合器中创建并添加这样的键/值对:publicstaticclassStep4CombinerextendsReducer{privatestaticTextkey0=newText();privatestaticTextkey1=newText();publicvoidreduce(Textkey,Iterablevalues,Contextcontext)throwsIOExc
我决定创建自己的WritableComparable类来了解Hadoop如何使用它。因此，我创建了一个带有两个实例变量(orderNumbercliente)的Order类并实现了所需的方法。我还为getters/setters/hashCode/equals/toString使用了Eclipse生成器。在compareTo中，我决定只使用orderNumber变量。我创建了一个简单的MapReduce作业，仅用于计算数据集中订单的出现次数。我的一个测试记录错误地是Ita而不是Itá，正如你在这里看到的:123Ita123Itá123Itá345Carol345Carol345Caro
我有一个庞大的数据集，我需要对相同的数据执行不同的功能。我想要四个输出文件。由于四个操作不同，我可以使用四个partitioner和四个reducer来实现相同的操作吗？是否有可能或者我是否需要编写四个作业来执行此操作？请帮助我! 最佳答案 第一种方法我认为您应该在一个独特的reduce方法中实现代码，并根据执行的过程发出n个键。例如:您实现A、B、C和D技术，然后，在您的映射器中您可以实现此(伪代码):dataA=ProcessA(key,value)context.write("A",dataA)dataB=ProcessB(k
我在我的集群上使用Cloudera发行版和Hive的第13版。我遇到了一个问题，在写入日志行后作业没有取得任何进展-“由于没有reduce运算符，reduce任务数设置为0”下面是相同的日志，你能帮我看看这是什么类型的问题，因为这不是代码问题，就好像我重新运行它成功完成的相同作业一样。Logginginitializedusingconfigurationinjar:file:/opt/cloudera/parcels/CDH-5.2.1-1.cdh5.2.1.p0.12/jars/hive-common-0.13.1-cdh5.2.1.jar!/hive-log4j.proper
我是Crunch/Cascading等Hadoop管道框架的新手。我想知道在这些框架的底部，它们是否生成原始的映射器和缩减器类，就像原始的MapReduce程序一样？从Crunch源代码中，我没有找到将管道转换为原始MapReduce类的代码。 最佳答案 您可以使用代码中的以下行可视化MapReduce计划紧缩创建。将在pipeline.dot中创建的DOT代码复制到graphviz中以查看计划。Stringdot=pipeline.getConfiguration().get("crunch.planner.dotfile");F
我正在使用Oozie触发流式MapReduce作业，为此我想收集以下HadoopEL常量:MAP_IN:Hadoop映射器输入记录计数器名称。MAP_OUT:Hadoopmapper输出记录计数器名称。REDUCE_IN:Hadoopreducer输入记录计数器名称。REDUCE_OUT:Hadoopreducer输入记录计数器名称。我看到这些可以使用${hadoop:counters('mr-action')[RECORDS][REDUCE_OUT]}但是，我不知道如何让这些值通过STDOUT输出回屏幕，或者输出到我启动Oozie工作流的服务器上HDFS中的文件。我试过将这些值传递给
在Hadoop中，作业执行后会提供以下指标:map时间减少时间洗牌时间合并时间我找不到这些时间的确切定义，因为所有来源都不清楚这些时间是如何准确计算的。这是我的看法:map时间是读取输入和应用map功能以及排序数据的时间reduce时间是应用reduce函数并编写输出的时间Shuffletime是mergemap排序数据传输到reducer的时间合并时间是仅在reduce端合并map输出的时间我不确定粗体部分。我的分析正确吗？ 最佳答案 我决定研究Hadoop代码以获得更多见解。下图解释了我的发现。我发现:map时间是maptask
如果我使用Oozie来运行MapReduce作业，是否有关于将启动多少映射器的具体数字？是吗:一个用于Oozie，一个用于map-reduce作业或一个用于Oozie，一个映射器用于每64MBblock(默认block大小) 最佳答案 上面的回答主要集中在一个mapreduce作业需要多少个map和reduce上。但是，当您特别询问oozie时，我将通过Oozie分享我在mapreduce(在pig中)方面的经验。解释当您启动oozie工作流程时，您需要1个yarn应用程序。我不确定逻辑是什么，但看起来这些应用程序通常需要1张map
我正在考虑在hadoop中构建一个小型测试应用程序以掌握系统的窍门。我想到的应用是统计领域。我想从我的reducer函数中获得“每个键的10个最差值”(我必须假设某些键可能有大量值)。我的计划是，进入我的reducer的值基本上是“实际值”和“实际值的质量/相关性”的组合。基于相关性，我“简单地”想取10个最差/最好的值并从reducer中输出它们。我该怎么做(假设特定键有大量值)？有没有一种方法可以让我在将所有值发送到reducer之前对它们进行排序(并且在我读取前10个值后就停止读取输入)或者必须以不同的方式完成？这里有人可以指点我可以看一下的示例代码吗？更新:我发现了两个有趣的J
