在正常的java开发中，如果我想提高应用程序的性能，我通常的过程是运行带有附加分析器的程序，或者在应用程序中嵌入一组检测标记。无论哪种情况，近期目标都是确定应用程序的热点，然后能够衡量我所做的更改的效果。当应用程序是在hadoop集群中运行的map/reduce作业时，正确的类比是什么？当作业的运行速度似乎比您在开发沙箱中运行等效逻辑所预测的慢时，有哪些选项可用于收集性能数据？ 最佳答案 Map/Reduce框架在Job-Tracker中查看职位。在这里您将看到映射器和缩减器需要多长时间。一个常见的例子是，如果您在reducer中做
我只有一个从mapper发送到reducer的键，并且我将noofreducers设置为10。所以一个reducer将在该键上运行，剩下的9个reducer将做什么？ 最佳答案 其他9个reducer将照常运行它们的生命周期，它们一旦运行就不会有任何键/值要处理，所以它们会很快停止。因此，您将在资源不必要地运行时浪费资源。您通常(大多数输出格式都这样做)还会发现您最终得到一个运行但未写入任何内容的reduce的部分文件。部分文件将不包含任何实际数据，仅包含文件元数据，例如gzipheader。
我对Hadoop中reduce端的文件合并过程的理解有问题，因为它在“Hadoop:权威指南”(TomWhite)中有所描述。引用它:Whenallthemapoutputshavebeencopied,thereducetaskmovesintothesortphase(whichshouldproperlybecalledthemergephase,asthesortingwascarriedoutonthemapside),whichmergesthemapoutputs,maintainingtheirsortordering.Thisisdoneinrounds.Forexa
我正在研究Spark作为一种可能的计算工具，但无法找到我想到的用例示例。我想做的与map和reduce有点相反(至少在第一步)，这可能使Spark成为这项工作的错误工具，所以在我忽略它之前，我想在这里检查是否有人有一些好主意，如果这个可以做到。数据流看起来像这样:想法是将一个巨大的表格结构作为输入，然后将其拆分到计算节点集群(它可以作为文本文件加载，也可以在数据库中)对于此输入结构中的每一行，都会有一个逻辑来对行的内容进行分类(例如，如果它是抵押贷款、经常账户或其他东西)分类后开始计算给定类别的分期付款。现在，问题来了——我不确定Spark是否可以执行这种计算:一个输入行可能会产生数百
我正在运行一个hadoop作业，当我在伪分布式模式下不使用yarn运行它时它工作正常，但是当使用yarn运行时它给我类未找到异常16/03/2401:43:40INFOmapreduce.Job:TaskId:attempt_1458775953882_0002_m_000003_1,Status:FAILEDError:java.lang.RuntimeException:java.lang.ClassNotFoundException:Classcom.hadoop.keyword.count.ItemMappernotfoundatorg.apache.hadoop.conf.C
我终于能够在Hadoop上启动map-reduce作业(在一台debian机器上运行)。但是，mapreduce作业总是失败并出现以下错误:hadoopmachine@debian:~$./hadoop-1.0.1/bin/hadoopjarhadooptest/main.jarnl.mydomain.hadoop.debian.test.Main/user/hadoopmachine/input/user/hadoopmachine/outputWarning:$HADOOP_HOMEisdeprecated.12/04/0307:29:35WARNmapred.JobClient:
我知道映射器为每个reducer生成1个分区。reducer如何知道要复制哪个分区？假设有2个节点为字数统计程序运行mapper，并且配置了2个reducer。如果每个map节点产生2个分区，并且两个节点中的分区都可能包含相同的单词作为键，reducer将如何正常工作？例如:如果节点1产生分区1和分区2，分区1包含一个名为“WHO”的键。如果节点2产生分区3和分区4，分区3包含一个名为“WHO”的键。如果Partition1和Partition4进入reducer1(剩余部分进入reducer2)，reducer1如何计算正确的字数？如果这不可能，分区1和分区3将转到reducer1，
我遇到了一个非常非常奇怪的问题。reducer确实可以工作，但是如果我检查输出文件，我只会找到映射器的输出。当我尝试调试时，在将映射器的输出值类型从Longwritable更改为Text后，我发现字数示例存在同样的问题packageorg.myorg;importjava.io.IOException;importjava.util.*;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.conf.*;importorg.apache.hadoop.io.*;importorg.apache.hadoop.mapreduc
Combiner在Mapper之后和Reducer之前运行，它将接收由给定节点上的Mapper实例发出的所有数据作为输入。然后它向Reducers发出输出。所以组合器输入的记录应该少于map输出。12/08/2913:38:49INFOmapred.JobClient:Map-ReduceFramework12/08/2913:38:49INFOmapred.JobClient:Reduceinputgroups=864912/08/2913:38:49INFOmapred.JobClient:Mapoutputmaterializedbytes=30621012/08/2913:38
我有一个与Hadoop交互的Web应用程序。(Clouderacdh3u6)特定的用户操作应该在集群中启动一个新的MapReduce作业。该集群不是安全集群，但它使用简单的组身份验证-因此如果我以自己的身份通过ssh访问它，我可以从命令行启动MR作业。在Web应用程序中，我使用ToolRunner来运行我的作业:MyMapReduceWrapperClassmr=newMyMapReduceWrapperClass();ToolRunner.run(mr,null);//insidetherunimplementationofmywrapperclass:Jobjob=newJob(c
