我有一个5节点的Hadoop集群，其中2个节点专用于数据节点并且还运行tasktracker。我像这样运行我的hadoop作业sudo-uhdfshadoopjar/tmp/MyHadoopJob2.jarcom.abhi.MyHadoopJob2-Dmapred.reduce.tasks=2/sample/cite75_99.txt/output3作业成功运行，我可以看到正确的输出...但是现在当我转到门户网站时http://jt1.abhi.com:50030我能看见因此只有1个reduce作业正在运行。我之所以特别关注运行多个reduce作业，是因为我想确认即使在不同机器上运行不
我在执行我的mapreduce作业时遇到问题。作为我的mapreduce任务的一部分，我正在使用mapreduce连接，其中包括多个map方法和单个reducer方法。我的两个map方法都被执行了，但是我的reducer没有被我的驱动程序类执行/调用。因此，最终输出只有在我的map阶段收集的数据。我是否在reduce阶段使用了错误的输入和输出值？map和reduce阶段是否存在输入输出不匹配？在这方面帮助我。这是我的代码..publicclassCompareInputTestextendsConfiguredimplementsTool{publicstaticclassFirstF
众所周知，Hadoop倾向于在运行相应映射器的机器上启动reducer。如果我们有100个映射器和1个缩减器怎么办？我们知道mapper是将数据存储在本地磁盘上，会不会将所有映射后的数据都传输到单个reducer中？ 最佳答案 是的，如果reducer只有一个，所有的数据都会传输到那个reducer。每个映射器最初将其输出存储在其本地缓冲区中(默认为100mb)，当缓冲区填充到io.sort.spill.percent定义的特定百分比时，结果将被溢出在mapred.local.dir定义的磁盘上。这些文件在复制阶段期间被复制到r
我想在我的mapper和reduce函数中注入(inject)一个类。有什么方法可以用来传递对象的实例并在mapper/reduce内部获得相同的实例吗？可能使用配置... 最佳答案 如果您使用guice，那很容易。否则我认为您可能不走运，因为hadoop使用反射来构建映射器和缩减器。Mapper和Reducer类有一个空的setup()方法；这是我注入(inject)依赖项的地方。/***Calledonceatthebeginningofthetask.*/protectedvoidsetup(Contextcontext)th
我正在Hive的HDFS上尝试一些简单的方法。问题是当我运行“where子句”时查询未在运行map减少。但是，它为count(*)甚至mapby子句运行mapreduce。以下是数据和查询结果:创建外部表:创建外部表testtab1(IDSTRING，组织STRING)行格式定界以“，”结尾的字段存储为文本文件位置'/usr/ankuchak/testtable1';简单选择*查询:0:jdbc:hive2://>从testtab1选择*;15/07/0107:32:46[main]:错误hdfs.KeyProviderCache:找不到具有密钥[dfs.encryption.key.
Combiners是使用与reducer相同的类和大部分相同的代码制作的。但是问题是什么时候在sort和shuffle之前或reduce之前调用它？如果在排序和洗牌之前i.即，在mapper之后它将如何获得输入[key,list]？因为这是由排序和随机播放给出的。现在，如果它在sortandshufflei之后被调用。即，就在reducer之前，然后输出到组合器是[key,value]像reducer那么reducer如何将输入作为[key,list]？ 最佳答案 组合器的输出类型必须与映射器的输出类型匹配。Hadoop不保证组合器
我在reducer中使用MultipleOutputs。多重输出会将文件写入名为NewIdentities的文件夹。代码如下所示:privateMultipleOutputsmos;@Overridepublicvoidreduce(TextinputKey,Iterablevalues,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{......//outputtochangereportif(ischangereport.equals("TRUE")){mos.write(newText(e.getHID()),newTe
我想问问不同的键是否可以在同一个reducer中结束。如果我基于键相同的假设构建我的reducer，那将是一种有效的方法。假设每个作业配置的reducer数量是5，我有来自map输出的唯一键是10，理想情况下它应该需要10个reducer，同一个reducer方法现在会接收2个不同类型的键。考虑Hashpartitioning，这意味着reducers较少的场景。 最佳答案 一般来说，您不能假设1个reducer只会收到一个key。例如，如果您的映射器输出N键，其中N>1，并且如果您正好设置1个reducer，那么唯一的reduce
这个问题与我的另一个问题有点相关Hadoophandlingdataskewinreducer.但是，我想问一下是否有一些可用的配置设置，以便如果说达到最大reducer内存然后在另一个数据节点上产生一个新的reducer，其余数据在上下文中？或者甚至可能在同一个数据节点上，这样说在reduce方法中读取上下文中的一些x记录直到达到某个限制，然后在新的reducer中读取剩余的记录？ 最佳答案 您可以尝试一个组合器，它可以通过在数据传递到reducer之前进行可能的聚合来减少处理更多键值对的单个reducer的工作负载。如果您正在进
我应该在哪个文件中设置reducer的数量和设置mapred.reduce.tasks参数？我的conf文件夹中只有以下文件，没有一个有这个参数:ubuntu@group-3-vm1:~/conf$lscapacity-scheduler.xmlhdfs-site.xmlmapred-site.xmlyarn-site.xmlcore-site.xmlhive-site.xmltez-site.xml 最佳答案 所有Hadoop配置属性都分为以下几组。Hadoop-1.X.X:核心-core-site.xmlhdfs-hdfs-si
