我正在尝试在Hadoop2.6.0上为单节点集群运行开源kNN加入MapReducehbrj算法-我的笔记本电脑(OSX)上安装了伪分布式操作。这是代码。Mapper、reducer和主驱动:publicclassRPhase2extendsConfiguredimplementsTool{publicstaticclassMapClassextendsMapReduceBaseimplementsMapper{publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,OutputCollectoroutput,Reporterreporter)throwsIOE

${jobTracker}${nameNode}mapred.input.dir${inputDir}mapred.output.dir${outputDir}mapred.job.queue.name${queueName}mapred.reduce.tasks${numberofReducers}mapred.reducer.new-apitruemapred.mapper.new-apitrueMap/Reducefailed,errormessage[${wf:errorMessage(wf:lastErrorNode())}]我正在尝试使用Oozie运行map-reduce作

我正在尝试运行找到的SampleUploader.java代码here我正在使用HBase0.98.6-cdh5.3.0和Hadoop2.5.0-cdh5.3.0。为了编译我运行:hadoopcom.sun.tools.javac.MainSampleUploader.java但后来我遇到很多错误，例如:SampleUploader.java:24:error:packageorg.apache.hadoop.hbasedoesnotexistimportorg.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;啊哈!我从未包含hbase类路径。所以现在我尝

我有几个Hive表，其中一些是Avro格式，一些是纯文本文件。模式略有不同，但都包含我需要的某些属性。我打算编写一个mapreduce作业来处理数据。问题是我正在努力避免大量单独的工作，并尽可能地简化流程。祈祷我只需要写一份工作。是否有任何示例说明如何在一个映射器中读取不同格式的输入。例如，我在AVRO中有一个我知道的hdfs路径，我还有另一个hdfs路径，其中数据位于纯文本文件中。//Pseudocodemapper(Paths){for(PathinPaths){ifPath.containsAvro(){...readasavro}else{...readastextfile}.

这个问题在这里已经有了答案:Findingbiggestvalueforkey(1个回答)关闭7年前。我对reducer的理解是，它从sort和shuffle的中间o/p文件中处理一对键值对。我不知道如何访问具有排序和混洗键值对的中间文件。一旦无法访问中间文件，就无法在reducer模块中编写代码来选择最大的key。我不知道如何对一次接收一对K、V的reducer进行编程，以仅将最大的键及其对应的值打印到最终输出文件。假设这是来自映射器的中间文件，它也经过了排序和混洗..1个2是4这是什么我希望reducer在最终输出文件中只打印“4thiswhat”。由于reducer的内存中没有整

目前，我正在将大量数据从s3加载到我们的redshift集群中(每秒10k行左右？)。这成为尝试对数据运行任何查询的问题，因为即使在尝试汇总几个小时的数据时，我们也会遇到内存不足错误。我想做的是对数据运行mapreduce作业，然后只加载聚合。我知道这应该是一项相当容易的任务，但我是hadoop的新手，而且我有点卡在第一步中。设置EMR集群(完成)将数据加载到HDFS(我认为这是我应该做的)目前所有数据都被加载到S3gzippedJSON文件中(使其易于加载到redshift中)。我必须更改文件格式才能将其放入hadoop中吗？每个S3文件都采用类似于此形式的内容:{"timestam

我有一个4G文件，大约有16条磨线，map正在运行，15张map中有6张平行分布。生成35000个key。我正在使用MultipleTextoutput，因此每个reducer都会生成一个独立于其他reducer的输出。我已经为conf配置了25-50个reducer，但它总是一次运行1个reducer。机器-4核32Gram单机运行hortonworks堆栈如何让1个以上的reduce任务并行运行？ 最佳答案 看看hadoopMapReduceTutorialHowManyReduces?Therightnumberofreduc

我的理解:数据局部性的概念仅适用于Mapper，因为它处理输入文件。Reducers在处理时是否也会使用Datalocality概念？数据局部性:数据局部性是指通过对数据进行计算而不是从其位置请求数据来处理数据所在的位置。在计算数据时，Mappers和Reducers会工作。映射器在计算数据时使用数据局部性。Reducers将输入作为Mappers的输出。假设Mappers输出(中间数据)存储在不同的数据节点。Reducers在计算时是否使用数据局部性？ 最佳答案 不，数据局部性概念仅适用于MAPPERS。Reducer是根据par

我有以下包含5列和许多行的csv文件。但我只显示前6行。Date,Food,Vitamin,Protein,NumStudents01/01/17,Pasta,A,Yes,56001/01/17,Pizza,A,Yes,73001/01/17,Burrito,C,Yes,24002/01/17,Pizza,A,Yes,34002/01/17,Pasta,B,Yes,45002/01/17,Beef,B,Yes,450现在我想求出某一天只有Pizza和Pasta的NumStudents的总和。本质上，对于01/01/17，我只需要对Pizza和Pasta而非Burrito的NumStud

(这是对我之前就此事提出的问题进行的讨论的后续行动)我按照these设置了一个小型Hadoop集群说明，但使用Hadoop版本2.7.4。集群似乎工作正常，但我无法运行mapreduce作业。特别是，在尝试以下操作时$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.4.jarrandomwriteroutdentercodehere作业打印17/11/2716:35:21INFOclient.RMProxy:ConnectingtoResourceManageratec2-yyy.eu-central-1