我想应用map-reduce来处理python和Hadoop中的矩阵乘法。目标是计算A*B。输出应该与输入相似。输入是两个矩阵A和B甲酸盐看起来像这样:A,0,0,0.0A,0,1,1.0...A,1,3,8.0A,1,4,9.0B,0,0,0.0B,0,1,1.0...B,4,0,12.0B,4,1,13.0A,0,0,0.0表示索引为A(0,0)，值为0.0，B同理这是我的map功能:importsysimportstringimportnumpy#Splitlineintoarrayofentrydataentry=line.split(",")#Setrow,column,an

我很难使用Hadoopmapreduce来计算两个值之间的总和。例如，我想计算[1,15000]的总和。但据我所知，map-reduce处理具有共同点(标签)的数据。我设法理解了该数据的架构:doctor23doodle34doctor2doodle5那些是在给定文本中找到的单词的出现。使用mapreduce将链接给定单词的值，如下所示:doctor[(232)]doodle[(345)]然后计算这些值的总和。但是关于总和，我们从来没有像上面例子中的绳索那样的共同点。鉴于该数据集:DS1:12345.....15000是否可以使用mapreduce架构计算列表中所有totient的总和

假设我的映射器输出N个键(这些键是不同的)，并且我有K个缩减器。如何编写自定义Paritioner，以便每个reducer接收大约N/K个key？哪个key接收到哪个并不重要。示例:假设我的映射器输出10对,,,...，我有3个reducer。我想要3对进入第一个Reducer，3对进入第2个，4对进入第3个，无论哪个键进入哪个reducer。我的尝试:随机分配reducer。例如，随机分配到第一个reducer，到第二个reducer，依此类推。但是仍然有reducer比其他reducer获得更多的数据我不想修改哪些键对应哪些reducer。因为键k1,k2,...k10我的映射器根

我在HadoopMR上工作了很长一段时间，我创建并使用了自定义(扩展)Writable类，包括MapWritable。现在我需要将我用Java编写的同一个MR翻译成Python。我没有使用python的经验，现在正在探索各种库。我正在研究一些选项，例如Pydoop和Mrjob。但是，我想知道这些库是否包含创建类似自定义Writable类的选项以及如何创建它们。如果不是，有什么可能的替代方案可以做到这一点？ 最佳答案 在Pydoop中，对自定义Hadoop类型的显式支持仍然是WIP.换句话说，现在我们并没有让用户的事情变得简单，但可以

我正在尝试为Hadoop设计映射器和缩减器。我是Hadoop的新手，我对映射器和缩减器应该如何为我的特定应用程序工作感到有点困惑。我的映射器的输入是一个大的有向图的连通性。它是一个2列输入，其中每一行都是一个单独的边缘连接。第一列是起始节点ID，第二列是每条边的结束节点ID。我正在尝试将每个起始节点ID的邻居数输出到一个2列文本文件中，其中第一列按起始节点ID递增的顺序排序。我的问题是:(1)输入已经设置好，每一行都是一个键值对，其中键是起始节点id，值是结束节点id。映射器是否只是简单地读入每一行并将其写出？这似乎是多余的。(2)排序是在mapper和reducer之间进行，还是排序

为什么“set”只有一个元素，而例如前5行具有相同URL和四个不同IP的输入应该有4个元素。我还使用了“for-each”而不是“迭代器”，但不起作用。有人可以帮助我吗？映射器publicclassWordCount{publicstaticclassTokenizerMapperextendsMapper{privateTextIP=newText();privateTextword=newText();publicvoidmap(Objectkey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{Str

最近我遇到了这个问题。我在Hadoop分布式文件系统路径和相关配置单元表中有一个文件。table的两边都有30个分区。我从HDFS中删除了5个分区，然后执行了"msckrepairtable;"在hivetable上。它完成得很好但输出了"Partitionsmissingfromfilesystem:"我尝试运行selectcount(*);(在tez上)失败并出现以下错误:Causedby:java.util.concurrent.ExecutionException:java.io.FileNotFoundException:但是当我将hive.execution.engine设

我的map/reduce输出的值是一个字节可写的数组，它被写入输出文件part-00000(hadoop默认这样做)。我的下一个map函数需要这个数组，所以我想将这个数组保存在分布式缓存中。有人能告诉我如何从可能不是文本文件的输出文件(part-00000)中读取并存储在分布式缓存中吗？ 最佳答案 我的建议:创建一个具有以下属性的新Hadoop作业:输入包含所有part-...文件的目录。创建一个写入分布式缓存的自定义OutputFormat类。现在让你的工作看起来本质上是这样的:conf.setInputFormat(Sequen

我正在尝试使用map/reduce来处理大量二进制数据。该应用程序的特点如下:记录的数量可能很大，因此我真的不想将每条记录作为单独的文件存储在HDFS中(我打算将它们全部连接到单个二进制序列文件)，并且每个记录都是一个大的连贯(即不可拆分)blob，大小在一到几百MB之间。这些记录将由C++可执行文件使用和处理。如果不是为了记录的大小，HadoopPipesAPI会很好:但这似乎是基于将输入作为连续的字节block传递给map/reduce任务，这在这种情况下是不切实际的。我不确定执行此操作的最佳方法。是否存在任何类型的缓冲接口(interface)允许每个M/R任务以可管理的bloc

我试过在查询前加上:setmapred.running.reduce.limit=25;和sethive.exec.reducers.max=35;最后一个将530个reducer的工作减少到35...这让我觉得它会尝试将530个reducer的工作值(value)降低到35个。现在给setmapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum=3;尝试查看该数字是否是每个节点的某种最大值(之前在具有70个潜在reducer的集群上为7)。更新:setmapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum=3;没有效果，但值得一试。