我知道与Key关联的所有值都发送到单个Reducer。Reducer是否可以通过其标准输入一次获得多个键？我的用例是我将行拆分为键值对，然后我想将与某个键关联的所有行发送到API。我看到多个key同时发送到API。这是我的作业正在运行的一些示例代码映射器defmain():forlineinsys.stdinpart1=get_part1(line)part2=get_part2(line)key='%s-%s'%(part1,part2)print'%s\t%s'%(key,line)reducerdefmain():my_module.sent_to_api(sys.stdin)
我必须在hadoop1.0.4中运行许多(也许12个)作业。我希望这五个首先并行运行，当所有完成后并行运行其他4个作业，最后再次运行最后3个并行运行。我如何在hadoop1.0.4中设置它，因为我看到所有作业都相互运行而不是并行运行。 最佳答案 JobControlAPI可用于MR作业依赖。对于复杂的工作流程，Oozie或Azkaban被推荐。Here是OozievsAzkaban， 关于hadoop-Hadoop中的并行MapReduce作业，我们在StackOverflow上找到一个
有没有公式可以告诉我们mapreduce算法的并行效率？(换句话说，我如何在数学上证明MR算法A优于MR算法B)我用谷歌搜索，但我只能在wiki上找到并行算法的加速和效率的定义。但如果有人能展示这些公式如何应用于MR算法，那就太好了 最佳答案 看看维基forBulkSynchronousParallelinshortBSP.RobBisselings的论文中包含另一个复杂度计算ParallelScientificComputation:AStructuredApproachUsingBSPandMPIBSP是对MapReduce的抽
我正在尝试使用JAR文件在AWSElasticMapReduce上运行hadoop作业。我正在使用一个名为EJMLhttps://code.google.com/p/efficient-java-matrix-library/wiki/EjmlManual的库.我使用project-->BuildPath-->ConfigureBuildPath-->AddExtrenalJarsinEclipse将它作为外部库包含在我的项目中。当我在本地计算机上运行该项目时，一切都很好。但是在AWS上我得到了错误，Exceptioninthread"main"java.lang.NoClassDef
我正在尝试运行map-reduce程序，但它在运行时出错。importjava.io.IOException;importjava.util.*;importjavax.naming.Context;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.*;importorg.apache.hadoop.mapred.*;importorg.apache.hadoop.util.*;publicclassWordCount{publicstaticclassMapextendsMapReduceBaseimplements
我是HadoopMap-reduce的新手。我的输入是许多文本文件，我想编写map-reduce程序，这样它将在一个输出文件中写入所有文件名和与文件名相关的句子，其中我只想从映射器发出文件名(键)和关联的句子(值)，缩减器将收集键和所有值，并在输出中写入文件名及其关联的句子。映射器和缩减器:publicvoidmap(Textkey,Textvalue,OutputCollectoroutput,Reporterreporter)throwsIOException{StringTokenizeritr=newStringTokenizer(value.toString(),",");S
我对MapReduce仅有较高的理解，但对实现中允许的内容有一个具体的问题。我想知道Mapper在reducer之间均匀分布给定的键值对是否容易(或可能)。可能是这样的(k,v)->(proc_id,(k,v))其中proc_id是处理器的唯一标识符(假设每个键k都是唯一的)。核心问题是，如果reducer的数量不固定(根据输入的大小动态确定；这在实践中是如何完成的吗？)，那么映射器如何生成合理的ID？一种方法是让映射器知道键值对的总数。MapReduce是否允许映射器获得此信息？另一种方法是执行一些少量的额外计算。执行此操作的适当方法是什么？ 最佳答案
我编写了一个MapReduce应用程序，其中映射器以下列形式生成输出:key1value1key2value2keynvaluen我想做的是对我的reducer中所有键的所有值求和。基本上:sum=value1+value2+value3这可能吗？据我了解，目前为每个键/值对单独调用reducer。我想到的一个解决方案是拥有一个私有(private)总和变量，用于维护迄今为止在其中的值过程的总和。然而，在那种情况下，我怎么知道所有对都已处理，以便可以将总和写出到收集器？ 最佳答案 如果您不需要key，则使用单个常量key。如果必须有
通过mapper我制作了多个键，然后将它们传递给reducer以执行一些功能。有没有办法可以一次将多个key发送到同一个reducer？实际上，我一次需要与单个reducer中的键关联的值。提前致谢! 最佳答案 如果你想要的只是将多个键分区到同一个reducer，那么你只需编写一个定制的Partitioner并为要一起分区的键生成相同的int。因为您会意识到分区是不够的，并且您还希望将多个key发送到您的reduce(Kk,Iterator)同时，你可能还需要实现一个比较器，让比较的多键相等，将比较器设置为job.setGroupi
考虑这个类:(来自Hadoop:权威指南第3版):importjava.io.*;importorg.apache.hadoop.io.*;publicclassTextPairimplementsWritableComparable{privateTextfirst;privateTextsecond;publicTextPair(){set(newText(),newText());}publicTextPair(Stringfirst,Stringsecond){set(newText(first),newText(second));}publicTextPair(Textfir
