从一些文章中，我知道combiner会在mapper端和reducer端运行，并且会运行0~N次。而且我知道无论是否调用组合器，我们的mapreduce程序都应该得到相同的结果。但我有一种特殊情况需要组合器至少被调用一次，有人知道如何确保这一点吗？PS，在maptask.java中，我看到了这行:if(null==combinerClass||numSpills如果我将minSpillsForCombine设置为零，我能否确保组合器至少被调用一次？非常感谢! 最佳答案 在溢出期间，在溢出线程写入磁盘之前，线程首先将数据分成分区，这些
在我的应用程序中，reducer将所有part文件保存在HDFS中，但我希望reducer只写入大小不为0bytes的part文件。请告诉我如何定义它。 最佳答案 这是可能的-请参阅“惰性输出”的文档部分:http://hadoop.apache.org/mapreduce/docs/current/mapred_tutorial.html#Lazy+Output+Creationimportorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.LazyOutputFormat;LazyOutputForma
我有一个关于在Hadoop中为多个映射器配置Map/Side内部连接的问题。假设我有两个非常大的数据集A和B，我使用相同的分区和排序算法将它们拆分成更小的部分。对于A，假设我有a(1)到a(10)，对于B，我有b(1)到b(10)。确保a(1)和b(1)包含相同的key，a(2)和b(2)具有相同的key，依此类推。我想设置10个映射器，特别是映射器(1)到映射器(10)。据我了解，Map/Sidejoin是mapper之前的预处理任务，因此，我想为mapper(1)加入a(1)和b(1)，加入a(2)和b(2)对于mapper(2)，等等。看了一些引用资料，我还是不太清楚这十个map
我有一个在hadoop上运行的应用程序。如何将对象传递给映射器和缩减器以处理数据。例如，我声明了一个FieldFilter对象来过滤在映射器中处理的行。过滤器包含许多由用户指定的过滤规则。所以，我想知道如何将过滤器和规则传递给Mappers和Reducers？我的想法是将对象序列化为字符串，通过配置传递字符串，然后通过字符串重新构造对象。但是好像对我不好!还有其他方法吗？谢谢!publicclassFieldFilter{privatefinalArrayListrules=newArrayList();publicFieldFilteraddRule(FieldFilterRule.
Hadoop权威指南(TomWhite)第178页Sectionshuffleandsort:map端。就在图6-4之后在写入磁盘之前，线程首先将数据分成与数据最终将发送到的reducer相对应的分区。在每个分区中，后台线程按键执行内存中排序，如果有组合器函数，它会在排序的输出上运行。问题:这是否意味着映射将每个键输出写入不同的文件，然后再将它们组合起来。因此，如果有2个不同的key输出要发送到reducer，每个不同的key将分别发送到reducer，而不是发送单个文件。如果我的上述推理不正确，那么实际发生的是什么。 最佳答案 仅
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题？更新问题，以便editingthispost可以用事实和引用来回答它.关闭2年前。Improvethisquestion我最近用java编写了几个map/reduce程序。但是我也知道像php这样的脚本语言也是可以的。但是，大多数人都推荐java或python。我目前在php工作。所以我想知道哪种语言更适合map/reduce程序开发？用于map/reduce实现的php的一个主要缺点是，它不是多线程的。此外，hadoop具有广泛的类、接口(interface)和方法框架，专门用java编写，而php程序无
(来自Hadoop新手)我想在玩具Hadoop概念验证示例中尽可能避免使用文件。我能够从非基于文件的输入中读取数据(感谢http://codedemigod.com/blog/?p=120)——这会生成随机数。我想将结果存储在内存中，以便我可以对其进行进一步的(非Map-Reduce)业务逻辑处理。本质上:conf.setOutputFormat(InMemoryOutputFormat)JobClient.runJob(conf);Mapresult=conf.getJob().getResult();//?似乎做我想做的最接近的事情是以二进制文件输出格式存储结果，然后用等效的输入格
在我的map-reduce作业中，我使用4个reducer来实现reducer作业。因此，通过这样做，最终输出将生成4个部分文件。:part-0000part-0001part-0002part-0003我的问题是如何将hadoop配置设置为仅输出一个部分文件，尽管hadoop使用4个reducer来工作？ 最佳答案 这不是hadoop所期望的行为。但是您可以在这里使用MultipleOutputs来发挥您的优势。创建一个命名输出并在所有reducer中使用它以在一个文件本身中获得最终输出。它是javadoc本身建议如下:JobCo
如果使用MapReduce执行的操作不是可交换和关联的，则组合器不能与缩减器相同。例如，在计算平均值时，组合器对键的值求和，然后缩减器求和，然后将总和除以该键的值的总数。组合器的代码只有一点点修改。如果您可以对合并器和缩减器使用相同的类，并且有一段代码可以确定当前任务是合并器还是缩减器，那会怎么样？如果它发现它是一个reducer，则将总和除以计数。像这样:protectedvoidreduce(TextkeyIn,IterablevaluesIn,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{doublesum=0.0d;
“reducer不同于reduce任务。reducer可以运行多个reduce任务”。有人可以用下面的例子解释一下吗？foo.txt:亲爱的，这是foo文件bar.txt:这是条文件我正在使用2个reducer。什么是reduce任务以及基于什么在reducer中生成多个reduce任务？ 最佳答案 Reducer是一个类，包含如下reduce功能protectedvoidreduce(KEYINkey,Iterablevalues,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedExcept
