我只是Hadoop框架的初学者。我想在这里了解几个概念，我浏览了很多链接，但我想得到明确的答案1)为什么Mapreduce只适用于键值对。我还读到我可以创建一个Mapreduce作业而无需实际使用reduce2)Mapping阶段的输入key是fileoffsetkey。我可以使用显式键值吗？还是自定义输入？ 最佳答案 很好，您正在挖掘hadoop概念。1)我可以使用显式键值吗？或自定义输入？:是的，编写您自己的(覆盖)RecordReader来执行此操作。2)为什么Mapreduce只适用于键值对？:MapReduce，顾名思义，
我一直在尝试运行这个我在互联网上找到并根据我的意图进行了更改的项目。Map函数被调用并正常工作，我从控制台检查了结果。但是reduce没有被调用前两位是键，其余是值。我已经控制了map输出和reduce输入键、值对之间的匹配，我已经多次更改它们，尝试了不同的方法但无法得到解决方案。由于我是这个主题的初学者，所以可能存在一个小错误。我写了另一个项目，又犯了同样的错误“reduceisnotcalled”我还尝试将reduce的输出值类更改为IntWritable、TextWritable而不是MedianStdDevTuple并配置了作业，但没有任何改变。我不仅需要解决方案，还想知道原因
我有多个非常大的文件(将近500MB)作为我的MR程序的输入。我将这些文件划分(拆分)为大小相等的分区。每个Mapper得到文件的单个分区Mapper:Key=(filename,partition_number)andValue=(characterstreamofpartition)我正在对映射器中的值(字符流)应用一些计算。我想在一个reducer中收集与输入文件(对于它的所有分区)对应的结果。所以我将reduceri/pkey视为“文件名”。但是mapper的那些输出必须按顺序收集到reducer中。(如[partition1o/p+partition2+...+partiti
从reducer，我得到以下输出。keyvalue1apple2apple3apple4orange5orange但是，我需要以下输出:keyvalue1apple4orange什么是正确的实现方式？ 最佳答案 此图显示了字数统计流程。您可以通过以下方式实现:1.Pig脚本(内部生成一个mapreducejob)对于非java开发者你需要安装pig。您需要在HDFS中有您的输入文件。然后在gruntshell或Hue(无论你有什么选择)中使用以下代码lines=LOAD'pathofinputfile'AS(line:chararr
我正在使用Hadoop学习Map-reduce，我正在运行这个命令:hadoopjar/usr/lib/hadoop/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.7.2.jar-mappermapper.py-reducerreducer.py-filemapper.py-filereducer.py-输入sales_data-输出salesout我包括了我得到的完整错误输出:16/04/1500:39:26WARNstreaming.StreamJob:-fileoptionisdeprecated,pleaseusegenericoption
我有2个用于HadoopMapRed任务的输入文件。程序的输入是input.txt，每行包含PaperIDkeyword1keyword2FieldIDp20kjf3p21kjf11p22kjf3p23kjf2p23kjf1Reducer类中使用的文件sammap.txt在每一行中包含FieldIDFieldNamef1AIf2DBf3DBf4AI代码如下:包多拉多;importjava.io.BufferedReader;importjava.io.FileReader;importjava.io.IOException;importjava.util.ArrayList;impor
只是一个基本问题。我知道Mapper和Reducer是Hadoop版本2中的接口(interface)。但是在编码时我仍然看到使用extendsmapper或extendsreducer而不是implements的例子。这是有原因的，还是由于向后兼容性而在旧版本中实现？这是我一直在学习的链接https://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core/MapReduceTutorial.html#MapReduce_-_User_Interfaces
我可以从我的reducer将输出写入HBase中的多个表吗？我浏览了不同的博客文章，但我无法找到方法，即使使用MultiTableOutputFormat。我提到了这个:WritetomultipletablesinHBASE但无法找出context.write调用的API签名。reducer代码:publicclassMyReducerextendsTableReducer{privatestaticfinalLoggerlogger=Logger.getLogger(MyReducer.class);@SuppressWarnings("deprecation")@Override
我是Hadoop编程的新手，我已经通过在三节点集群上设置Hadoop2.7.1开始学习。我试过在Hadoop中运行开箱即用的helloworldjar，它运行良好并成功，但我在本地机器上编写了自己的驱动程序代码并将其捆绑到一个jar中并以这种方式执行但它失败了，没有错误消息。这是我的代码，这就是我所做的。WordCountMapper.javapackagemot.com.bin.test;importjava.io.IOException;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.apache.hadoop.io.LongWri
刚刚开始编写HadoopMR作业。希望我们能尽快切换到Spark，但我们目前仍坚持使用MR。我想按记录值的散列值对记录进行分组。但我想用完全不相关的东西对它们进行排序——它们值中的时间戳。我对如何最好地做到这一点感到困惑。我看到两个选项:1)第一个MR作业计算其映射器中每个值的散列，然后将该散列的所有记录减少到它想要的相同值(我实际上有这么多工作，正如我们现在需要的那样).然后链接第二个MR作业，该作业根据值中的时间戳对上面的reducer的输出进行重新排序。效率低下？2)我已经阅读了一些关于如何使用复合键的博客/帖子，所以也许我可以一步完成所有这些？我会创建某种复合键，它既有用于分组
