我正在尝试制作一个mapreduce应用程序，它从Hbase表中读取并将作业结果写入文本文件。我的驱动程序代码如下所示:Configurationconf=HBaseConfiguration.create();Jobjob=Job.getInstance(conf,"mrtest");job.setJarByClass(Driverclass.class);job.setCombinerClass(reducername.class);job.setReducerClass(reducername.class);Scanscan=newScan();scan.setCaching(5
我加入了多个表，总行数约为250亿行。最重要的是，我正在做聚合。下面是我的配置单元设置，我用它来生成最终输出。我不太确定如何调整查询并使其运行得更快。目前，我正在反复试验，看看是否能产生一些结果，但似乎没有用。Mappers运行得更快，但reducers需要很长时间才能完成。谁能分享您对此的看法？谢谢。SEThive.execution.engine=tez;SEThive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;SEThive.qubole.cleanup.partial.data.on.failure=true;SEThive.tez.conta
我知道mapreduce是如何工作的以及我有哪些步骤:绘图随机排序减少当然，我有分区、组合器，但现在这些并不重要。有趣的是，当我运行mapreduce作业时，看起来mappers和reducers并行工作:所以我不明白这怎么可能。问题1.如果我有多个节点在做映射操作，reducer如何开始工作？因为Reducer不能在没有排序的情况下开始工作吗？(输入必须为Reducer排序-如果mapper仍在工作，则输入无法排序)。问题2.如果我有多个reducer，最后的数据如何合并在一起？换句话说，最终结果应该排序对吧？这意味着我们要花费额外的O(n*Logn)时间来合并“多个reducer结
我发现Windows上的Hadoop有点令人沮丧:我想知道是否有适合Win32用户的Hadoop的任何重要替代品。我最看重的功能是:在小型网络上易于初始设置和部署(如果我们为这个项目分配了超过20台工作PC，我会感到惊讶)易于管理-理想的框架应该具有基于Web/GUI的管理系统，这样我就不必自己编写一个。流行且稳定的东西。奖金取决于我们能否及时交付该项目。背景:我工作的公司想要构建一个新的网格系统来运行一些财务计算。我一直在评估的第一个框架是Hadoop。这似乎完全符合预期，只是它非常面向UNIX。我能够在UbuntuVirtualBox上启动并运行所有教程。不幸的是，在Win32上似
是否可以编写一个Hadoop就绪的reduce函数来找到1的最长运行(仅运行的长度)？我正在考虑可以在Python的functools.reduce上运行的东西.但我最终希望在Hadoop集群上运行(“Hadoop就绪”是指缩减步骤可以按任意顺序运行)。动机是在生物序列中搜索串联重复，如此处讨论http://biostar.stackexchange.com/questions/10582/counting-repeat-sequence-寻找最长的重复。因此，这个问题是微不足道的。但是在大数据上可以这样处理吗？试图将其构建为一个map-reduce问题:map函数会将所有感兴趣的单词
我有一个映射器，它在处理数据时将输出分为3种不同的类型(类型是输出键)。我的目标是通过reducer创建3个不同的csv文件，每个文件都包含一个带有标题行的键的所有数据。键值可以改变并且是文本字符串。现在，理想情况下，我想要3个不同的reducer，每个reducer只会获得一个键及其整个值列表。除了，这似乎不起作用，因为键没有映射到特定的reducer。在其他地方对此的答案是编写一个自定义分区器类，将每个所需的键值映射到特定的缩减器。这会很棒，除了我需要使用python流式传输并且我无法在我的工作中包含自定义流式传输jar，所以这似乎不是一个选项。我看到inthehadoopdocs
我链接了两个Mapreduce作业。Job1将只有一个reducer，我正在计算一个浮点值。我想在Job2的reducer中使用这个值。这是我的主要方法设置。publicstaticStringGlobalVriable;publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{intruns=0;for(;runs{publicvoidreduce(Textkey,Iterablevalues,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{floats=0;for(FloatWri
如何在使用pythonMRJob库运行mapreduce程序时在终端上显示中间值(即打印变量或列表)？ 最佳答案 您可以使用sys.stderr.write()将结果输出到标准错误。这是一个例子:frommrjob.jobimportMRJobimportsysclassMRWordCounter(MRJob):defmapper(self,key,line):sys.stderr.write("MAPPERINPUT:({0},{1})\n".format(key,line))forwordinline.split():yield
我有一个有8个节点的集群设置，我正在使用mapreduce解析一个20GB的文本文件。通常，我的目的是通过映射器获取每一行并发送一个键，该键是输入文件行中的列之一。reducer获取到后，会根据key值写入不同的目录。如果我举个例子:输入文件:test;1234;A;24;49;100test2;222;B;29;22;22test2;0099;C;29;22;22所以这些行会这样写:/output/A-r-0001/output/B-r-0001/output/C-r-0001我在reducer中使用MultipleOutputs对象，如果我使用小文件，一切正常。但是当我使用20GB
刚开始学Hadoop，不明白datanode是怎么变成reducer节点的。map任务完成后，其排序缓冲区的内容将刷新到本地磁盘KV对排序分区后然后jobtracker会收到有关溢出分区的通知。之后，reducer开始从特定分区询问数据。但是jobtracker如何决定哪个节点成为reducer节点？我正在阅读Hadoop权威指南，但书中没有提到这一步。谢谢，布鲁克瓦尔德 最佳答案 几乎先到先得。任务由心跳分配，因此如果Tasktracker向Jobtracker发出它处于事件状态的ping命令，它会收到一个响应，其中可能包含要运行
