这是sourcecode对于映射器publicvoidrun(Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{setup(context);while(context.nextKeyValue()){map(context.getCurrentKey(),context.getCurrentValue(),context);}cleanup(context);}}如您所见，context用于read和write。这怎么可能？即context.getCurrentKey()和context.getCurrentValue()用于
假设我想为MR作业设置这些配置:mapred.map.tasksmapred.reduce.tasksmapred.tasktracker.map.tasks.maximummapred.tasktracker.reduce.tasks.maximummapred.reduce.slowstart.completed.maps我可以通过哪些方式进行设置？我可以在mapred-site.xml中设置。但这适用于我运行的所有作业。如果我想专门为个别工作设置这些，这是否有效:conf.set("mapred.tasktracker.map.tasks.maximum",10)(我没在任何地方
我刚刚开始学习hadoop，并使用自定义分区器和比较器运行hadoopmap-reduce程序(首先在单节点环境中尝试，稍后将部署在集群上)，奇怪的行为(因为我不知道到底是什么正在进行)我观察到根据我的分区器和比较器，调用了五次reduce方法，因为我也从日志中对它进行了交叉检查。但是在控制台上，已启动的reduce任务的计数仍然是“1”。我非常怀疑这五个函数调用是否并行运行？如果不是，那么我将如何为这些reduce函数调用实现分布式计算的优势，因为这些reduce函数调用收集的数据会很大。请澄清，我缺少什么概念？ 最佳答案 red
在HadoopMapReduce中，中间输出(map输出)保存在本地磁盘中。我想知道是否可以只在reduce阶段启动一个作业，从本地磁盘读取mapoutput，对数据进行分区并执行reduce任务？ 最佳答案 Mapper有一个基本实现，称为IdentityMapper，它基本上将所有键值对传递给Reducer。Reducer成对读取不同映射器生成的输出并发出键值对。Reducer的工作是处理来自映射器的数据。如果MapReduce程序员不使用JobConf.setMapperClass设置Mapper类，则IdentityMapp
只有在所有map运行后，我才需要在单台计算机上发送我的map绘制器的输出。例如:如果计算机#1运行他的map功能1000次，我希望在所有1000次map发生后发送输出。有什么办法吗？编辑-解释我为什么要这样做:我正在实现算法树冠。我的计划是在我拥有的每台机器上运行canopy并找到它的本地数据的质心。一旦找到本地质心，我想将本地质心以及与它们相关的点数发送到reducer。例如:机器#1找到了3个质心，每个质心都有30个View。我想提交减少(质心，View)。但问题是只有在机器的所有map功能运行后我才会知道View。这就是为什么我想在所有运行后发送机器映射器的输出以减少。
在experimentingwith2reducers之后,阅读HowManyMapsAndReduces来自HadoopWiki，hadoop:numberofreducersremainsaconstant4,Hadoop:Numberofmappersandreducers和Settingthenumberofmaptasksandreducetasks我得出的结论是:如果我有1个map(我知道这个数字实际上是由Hadoop决定的)和2个reducer(我实际上只提供了1个带有reducer代码的文件，例如-reducer/bin/wc),那么接下来会发生什么呢？Hadoop会将
在Spark中，我们可以随时将数据保存在内存中，但我想知道在HadoopMapReduce的Map和Reduce阶段之间数据保存在哪里。它是保存在HDFS、磁盘还是RAM中？我的意思是，当数据被洗牌时(即在Map/Combiner之后和Reduce之前)，它保存在哪里？ 最佳答案 根据我在HadoopMapreduce方面的知识。1)Map任务输出写入本地磁盘。(在Map/Combiner之后和Reduce任务之前)2)Reducer任务输出写入HDFS。如果Mapreduce作业只有Mapper任务输出写在HDFS中希望这有帮助!
我尝试在Mapreduce中实现简单的分组依据。我的输入文件如下:7369,SMITH,CLERK,800,207499,ALLEN,SALESMAN,1600,307521,WARD,SALESMAN,1250,307566,JONES,MANAGER,2975,207654,MARTIN,SALESMAN,1250,307698,BLAKE,MANAGER,2850,307782,CLARK,MANAGER,2450,107788,SCOTT,ANALYST,3000,207839,KING,PRESIDENT,5000,107844,TURNER,SALESMAN,1500,30
我试图理解在MR作业中运行多个reducer的概念，并了解到它是分区器决定哪个(键，值)对进入哪个reducer。我的问题是:我们可以在不运行partitioner的情况下运行多个reducer吗？那是一个有效的场景吗？ 最佳答案 将分区器视为决定哪个化简器(桶)将处理映射器的特定键值(元素)输出的实体。默认的分区器使用键的散列函数在reducer中划分元素。打个比方，核心javamapcollection是如何使用hash函数来决定元素(key-value)的bucket(reducer)。在此过程中，它保证将相同键发送到单个re
我正在尝试将Amazons3存储与EMR结合使用。但是，当我当前运行我的代码时，出现多个错误，例如java.lang.IllegalArgumentException:Thisfilesystemobject(hdfs://10.254.37.109:9000)doesnotsupportaccesstotherequestpath's3n://energydata/input/centers_200_10k_norm.csv'YoupossiblycalledFileSystem.get(conf)whenyoushouldhavecalledFileSystem.get(uri,c
