CustomMapReduceProgramonHive,what'stheRule?Howaboutinputandoutput?我被困了几天，因为我想根据我在hive上的查询创建一个自定义mapreduce程序，我在谷歌上搜索后发现的例子不多，我仍然对规则感到困惑。创建我的自定义mapreduce程序的规则是什么，mapper和reducer类呢？谁能提供任何解决方案？我想用Java开发这个程序，但我还是卡住了，然后在collector中格式化输出时，如何在mapper和reducer类中格式化结果？有人想给我一些关于这种东西的例子和解释吗？基本上有两种方法可以将自定义映射器/缩减器添加到
CustomMapReduceProgramonHive,what'stheRule?Howaboutinputandoutput?我被困了几天，因为我想根据我在hive上的查询创建一个自定义mapreduce程序，我在谷歌上搜索后发现的例子不多，我仍然对规则感到困惑。创建我的自定义mapreduce程序的规则是什么，mapper和reducer类呢？谁能提供任何解决方案？我想用Java开发这个程序，但我还是卡住了，然后在collector中格式化输出时，如何在mapper和reducer类中格式化结果？有人想给我一些关于这种东西的例子和解释吗？基本上有两种方法可以将自定义映射器/缩减器添加到
MongoDBGroupby/Mapreduce大家好，我在mongoDB中有一个现有的消息传递模式，它运行良好。12345678910{ "_id":ObjectId("4f596b4543658618c0000004"), "user_id":ObjectId("4f4c6c5143658618dc000002"), "body":"messagebody", "from_user":{ "_id":ObjectId("4f4c6b6943658618dc000001"), "name":"MisterQuin" }, "created_at":ISODate
MongoDBGroupby/Mapreduce大家好，我在mongoDB中有一个现有的消息传递模式，它运行良好。12345678910{ "_id":ObjectId("4f596b4543658618c0000004"), "user_id":ObjectId("4f4c6c5143658618dc000002"), "body":"messagebody", "from_user":{ "_id":ObjectId("4f4c6b6943658618dc000001"), "name":"MisterQuin" }, "created_at":ISODate
如果我们只是在IDE里面跑Hadoop作业，那么这个作业的运行过程不会显示在Hadoop 管理界面上，但是如果我们把作业上传到服务器上运行，那么作业的运行过程就会显示在管理界面上。还是以上次的分析最高气温的Map-Reduce为例，源代码可以见 http://supercharles888.blog.51cto.com/609344/878422 这篇博客的内容。我们将其打包成jar包，然后上传到/home/hadoop-user/hadoop-0.20.2/charlestest目录中：我们在命令行中执行MaxTemperature类中定义的作业： hadoopjarParseWeathe
如果我们只是在IDE里面跑Hadoop作业，那么这个作业的运行过程不会显示在Hadoop 管理界面上，但是如果我们把作业上传到服务器上运行，那么作业的运行过程就会显示在管理界面上。还是以上次的分析最高气温的Map-Reduce为例，源代码可以见 http://supercharles888.blog.51cto.com/609344/878422 这篇博客的内容。我们将其打包成jar包，然后上传到/home/hadoop-user/hadoop-0.20.2/charlestest目录中：我们在命令行中执行MaxTemperature类中定义的作业： hadoopjarParseWeathe
Hadoop可以在作业的Configuration对象中通过设定一系列参数来改变作业的行为，比如，我们需要进行一个map-reduce作业，并且吧最终作业reduce过程的结果输出为压缩的格式，我们可以在一般的map-reduce上进行一些定制。 实现还是以以前做的删选最高气温的例子为参照：以前的例子可以见这个博文：http://supercharles888.blog.51cto.com/609344/878422我们现在要求让结果输出为压缩格式，所以保持Map类(MaxTemperatureMapper）和Reduce类（MaxTemperatureReducer）不变，只要在Job类的
Hadoop可以在作业的Configuration对象中通过设定一系列参数来改变作业的行为，比如，我们需要进行一个map-reduce作业，并且吧最终作业reduce过程的结果输出为压缩的格式，我们可以在一般的map-reduce上进行一些定制。 实现还是以以前做的删选最高气温的例子为参照：以前的例子可以见这个博文：http://supercharles888.blog.51cto.com/609344/878422我们现在要求让结果输出为压缩格式，所以保持Map类(MaxTemperatureMapper）和Reduce类（MaxTemperatureReducer）不变，只要在Job类的
