在HadoopSrc2.7.1的Reduce阶段，哪个函数对Map任务的输出进行排序，排序阶段何时开始？我想知道，Hadoop中的哪个函数负责对Map输出进行排序，使用的排序算法是什么？ 最佳答案 在从Map任务生成的中间KV(键值)对溢出期间，使用Quicksort技术对map输出进行排序，并将其转到特定的Reducer。在Reducer端，KV对再次使用合并排序技术进行排序并形成组。Reducer端需要排序，因为相同的中间KV对可能来自n-no.ofMap任务。 关于hadoop-H
最近在带有ubuntu14.04LTS的8核、28GBRAMVM上使用Yarn在伪分布式模式下安装了hadoop2.7.1。我们的文件通常为20-40GB，因此尝试为单个VM找到最佳配置。我们在mapred-site.xml(如下)中设置了配置，以允许运行多个映射器和缩减器(使用slowstart=1顺序运行它们)。我看到多个映射器，但只有1个缩减器。我们之前的hadoop(2.2.0)集群位于2-4个节点上，因此下面的许多配置都来自该设置。mapred-site.xml:mapreduce.framework.nameyarnmapreduce.task.io.sort.factor
我有两个数据集。两者都在下面给出第一个数据集1A2B3C4D5E第二个数据集1ALPHA2BRAVO3CHARLIE4DELTA5ECHO我想使用reducesidejoin来加入这个数据集最终数据应该是这样的AALPHABBRAVOCCHARLIEDDELTAEECHO我写了以下代码Mapper(从第一个数据集中提取数据)publicclassindMapperextendsMapper{privateStringtokens[];publicvoidmap(Objectkey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,Interrupte
我想打印一个文件中的内容，下面的代码是我如何做到的。importorg.apache.spark.SparkContextimportorg.apache.spark.SparkContext._importorg.apache.spark.SparkConfimportorg.apache.spark.rdd.RDDobjectSimpleSpark{defmain(arg:Array[String])={valdistFile=sc.textFile("/a/path/to/a/file")valaClass:MyClass=newMyClass()valmappedRDD=aCl
我想在reduce函数中访问不同的文件(除了要映射的输入文件)。这可能吗？ 最佳答案 看看分布式缓存。您可以将一个小文件发送到mapper或reducer。(如果你使用Java)在您的主/驱动程序中，为作业设置文件:job.addCacheFile(newURI("path/to/file/inHadoop/file.txt#var"));注意:var是一个变量名，用于在mapper/reducer中访问您的文件，即下面代码中的fn[1]。在mapper或reducer中，从上下文中获取文件:publicvoidsetup(Cont
我对mapreduce有一个简单的疑问。为什么我们必须在mapreduce驱动类中设置numofreducers。如果我们不设置，默认值将是1。如果我设置100,100个reduce任务将运行。这样做有什么好处。是为了减少单个节点的工作量。(如果reduce任务为1，则任务将在1个节点中运行)。还有其他优势吗？谢谢你的帮助 最佳答案 正确的reduce数量似乎是:0.95or1.75multipliedby(*).在0.95中，所有的reduce都可以立即启动并在map完成时开始传输map输出。在1.75中，更快的节点将完成第一轮减
在实时生产系统中，通常提供给mapreduce程序的文件(和记录数)的大小是多少？我们如何测试代码，比如单元测试和QA测试？是记录少吗？ 最佳答案 根据我的经验，我们使用hadoop来处理至少100GB的每日负载(根据包含1000多个字段的大约10亿条记录)。对于单元测试MR程序，您可以使用少量记录或MRUnit。 关于hadoop-MapReduce编程和代码QA测试的文件大小，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stac
您好，我有一个mapreduce应用程序可以将数据批量加载到HBase中。我总共有142个文本文件，总大小为200gb。我的映射器在5分钟内完成，除了最后一个之外，所有reducer都卡在100%。它需要很长时间，并且从过去24小时开始运行。我有一个专栏家庭。我的行键如下所示。48433197315|1972-03-31T00:00:00Z|448433197315|1972-03-31T00:00:00Z|3848433197315|1972-03-31T00:00:00Z|4148433197315|3-1972T-00|197200:00Z|2348433197315|1972-
我在Mapper中做HBase扫描，然后Reducer将结果写入HDFS。mapper输出的记录数大约为1,000,000,000条。问题是reducer的数量总是一个，尽管我设置了-Dmapred.reduce.tasks=100。reduce过程非常缓慢。//祝方泽编辑于2016-12-04我的主类代码:publicclassGetUrlNotSent2SpiderFromHbaseextendsConfiguredimplementsTool{publicintrun(String[]arg0)throwsException{Configurationconf=getConf()
我需要使用MR找到得分最高的学生Paul90Ben20Cook80Joe85所以reducer的输出应该是(Paul90)谁能帮我解决这个问题？ 最佳答案 执行此操作的一个好方法是在Hadoop中进行二次排序。您的map输出键应该是(名称、标记)的组合。然后您将实现一个自定义比较器，它可以采用此键并基于标记仅比较2个给定值并根据较高标记进行排序。通常我们会实现一个分组比较器，但在这种情况下，我们希望所有的键都进入一个单一的缩减器。因此，我们将忽略分组比较器中的关键差异。在reducer中只获取第一个值并退出。二次排序详情:Secon
