Hadoop中是否有任何低级API允许在不同机器上运行的多个reduce任务组装单个HDFS作为其计算输出？类似于，在作业开始时创建stubHDFS文件，然后每个reducer创建可变数量的数据block作为输出，并根据特定顺序将它们分配给该文件 最佳答案 答案是否定的，对于罕见的用例来说，这将是不必要的复杂化。你应该做什么选项1-在hadoop命令末尾添加一些代码intresult=job.waitForCompletion(true)?0:1;if(result==0){//statuscodeOK//lsjoboutputdi
我正在读取多个输入文件以解决字数统计问题。示例文件名:文件1.txt文件2.txt文件3.txt我能够获得字数，但如果我还想获得文件名以及字数，应该添加什么。举个例子，文件1的内容:欢迎使用Hadoop文件2的内容:这是hadoop当前输出:Hadoop2是1这1到1欢迎1预期输出:Hadoop2File01.txtFile02.txt是1个File02.txt这1个File02.txt到1File01.txt欢迎1File01.txt 最佳答案 首先对输入进行拆分字符串文件=((FileSplit)inputSplit).getP
我有一个数据集，其中包含来自全局150个国家/地区的地址，您的任务是验证它们，数据存储在3个字段中-地址行、城市、邮政编码。我还有可用的每个国家的地址验证解决方案，但数据集不包括国家代码。任务是设计逻辑来处理数据并为每条记录找到国家/地区，以便它们可以通过验证组件运行。什么是最有效的方法。由于对每条记录运行所有150个地址验证组件被认为效率不高，我正在考虑并行处理和使用mapreduce。我的逻辑是这样的:一个可能的解决方案需要分布式方法和map/reduce框架中的并行处理，例如:可以将数据集分成相等的“block”，每个国家/地区将在不同集群上并行处理。在每个block上运行的映射
我有一个映射器，它的输出通过使用我自己的分区器映射到多个不同的缩减器实例。我的分区程序确保始终将给定发送到给定的reducer实例。我想知道的是，如果由于某种原因，输入数据是倾斜的，并且我得到了一个特定键的一百万条记录(更准确地说，#records无法放入内存)，reducer是否有任何可能的方式还可以正常工作吗？我的意思是，传递给reducer的hadoop可迭代对象是惰性加载程序吗？ 最佳答案 与Reducer关联的值的唯一实际限制是本地磁盘上的可用空间，包括Map和Reduce端。这可以通过添加更多节点并因此添加更多Map/R
我有一个有趣的问题，我正在努力适应MapReduce。我有一堆日志条目。我需要做的是这样的:检查给定IP的任何条目是否设置了特定标志。如果是，则对具有该IP的所有条目应用转换，否则不转换。最简单的方法是关闭IP，然后在reducer中迭代一次值以检查是否设置了该标志，然后再次转换(如果需要)。不幸的是，我似乎只能迭代一次传递给reducer的Iterable。我看到的可能的解决方案是:在reducer中，将我正在读取的值序列化到磁盘，以便稍后可以延迟反序列化以进行第二次迭代。这看起来有点像hack。预先运行一些作业，生成要转换的IP列表，并将其存储在HBase或其他东西中。这显然需要H
我正在尝试在hadoopmap/reduce(用java、linux内核操作系统编写)中执行以下操作文本文件'rules-1'和'rules-2'(总共3GB大小)包含一些规则，每个规则由结束符分隔，因此可以使用readLine()函数读取文件。这些文件“rules-1”和“rules-2”需要作为一个整体从hdfs导入到我集群中的每个映射函数中，即这些文件不能跨不同的映射函数拆分。映射器的map函数的输入是一个名为“record”的文本文件(每行以结束符结束)，因此我们从“record”文件中获取(键，值)对。该文件是可拆分的，可以作为整个map/reduce过程中使用的不同map函
这对多阶段作业有影响。例如，如果我们在作业的第1阶段按键“a”排序，在作业的第2阶段按键“b”排序(将第1阶段的输出作为标准输入)，我们是否可以假设当两个阶段完成时记录是按键“b”排序，然后按键“a”排序？出于这个问题的目的，假设映射器和缩减器不排列记录顺序。还假设reduce任务的数量为1个或更多。请记住，答案可能会因阶段1的reduce任务数量而异。例如，如果阶段1的reduce任务数量大于1，则keya将被拆分到多个文件中(尽管在相对于每个文件的排序顺序)。然而，当只有一个reduce任务时，所有值都将出现在同一个文件中，这可能是稳定性的必要条件，具体取决于实现。如果答案是肯定的
我的reducer是这样的publicstaticclassReduceextendsMapReduceBaseimplementsReducer{ListallRecords=newArrayList();publicvoidreduce(IntWritablekey,Iteratorvalues,OutputCollectoroutput,Reporterreporter)throwsIOException{allRecords.add(values.next());Text[]outputValues=newText[7];for(inti=1;i>=7;i++){outputV
我想通过hadoopmapreduce应用程序从顺序文件中获取所有键值对。我关注了以下帖子http://lintool.github.com/Cloud9/docs/content/staging-records.html用于读取主类中的顺序文件，但该功能有效。我想将所有键值对打印到hdfs系统中的普通文本文件，我该如何实现？我的代码如下所示。importjava.io.File;importjava.io.IOException;importjava.util.*;importjava.util.logging.Level;importjava.util.logging.Logger
我想要一个arrayList来保存对reduce函数中对象的引用。@Overridepublicvoidreduce(finalTextpKey,finalIterablepValues,finalContextpContext)throwsIOException,InterruptedException{finalArrayListbsonObjects=newArrayList();for(finalBSONWritablevalue:pValues){bsonObjects.add(value);//dosomecalculations.}for(finalBSONWritabl
