当reducer尝试从临时文件夹复制中间数据(由Mapper发出)时，是否会复制它们？ 最佳答案 不，映射器发出的数据将在映射器机器的本地磁盘上。reducer通过网络复制它。如果映射器节点在复制期间或复制开始之前发生故障，则会在其他节点上生成一个新的映射器任务。 关于hadoop-Hadoop中reducer级别的复制？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/36686
我正在用hadoop组合一个非常初始的编程任务，并解决经典的字数统计问题。已将示例文件放在hdfs上，并尝试在其上运行wordcount。映射器运行良好，但是，reducer卡在70%，永远不会前进。我也对本地文件系统上的文件进行了尝试，结果相同。我做错了什么？这是map和reduce函数-publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,OutputCollectoroutput,Reporterreporter)throwsIOException{//TODOAuto-generatedmethodstubStringline=value.toStri
我知道mapper总是执行几个map操作，reducer总是执行几个reduce操作。换句话说，mapper(reducer)和map(reduce)操作之间的映射是一对多的。现在有个问题，tasktracker和mapper的映射是一对一还是一对多？ 最佳答案 首先，我将向您解释什么是任务跟踪器:ATaskTrackerisanodeintheclusterthatacceptstasks-Map,ReduceandShuffleoperations-fromaJobTracker.每个TaskTracker都配置了一组插槽，这些
在我的驱动程序类中，我正在运行两个作业，我的第一个作业按预期工作，但在我的第二个作业中，reducer类没有执行。下面是我的驱动程序类(JOb2配置):if(job.waitForCompletion(true)){Configurationconf2=newConfiguration();Jobjob2=Job.getInstance(conf2);MultipleInputs.addInputPath(job2,inOutPath,TextInputFormat.class,CombinedUserRatingMapper.class);MultipleInputs.addInpu
我有一个wordCount.java程序并修改它以支持多个映射器和缩减器，如下所示:publicclassWordCountextendsConfiguredimplementsTool{publicintrun(String[]args)throwsException{JobConfconf=newJobConf(getConf(),w1_args.class);for(inti=0;i然后我编译并运行它:hadoopjarWordCount-1.0-SNAPSHOT.jarWordCount-m3-r15inputoutput它运行良好，当我检查输出目录时:$hdfsdfs-lso
我有一个简单的map-reduce程序，其中我的map和reduce基元看起来像这样map(K，V)=(文本，OutputAggregator)减少(文本，OutputAggregator)=(文本，文本)重要的一点是，从我的map函数中，我发出了一个OutputAggregator类型的对象，它是我自己的实现Writable接口(interface)的类。但是，我的reduce失败并出现以下异常。更具体地说，readFieds()函数抛出异常。任何线索为什么？我使用hadoop0.18.310/09/1904:04:59INFOjvm.JvmMetrics:InitializingJ
我在网上搜索过，但我只找到了一个声称可以做到的网站。它没有说明如何。 最佳答案 FileSystemfs=FileSystem.get(conf);Pathpath=newPath("/my/path/file")OutputStreamos=fs.create(path)//writetoosos.close() 关于java-如何在hadoopmap-reduce作业中创建文件？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://st
它会留下一个并删除其他的，还是将它们全部传递给mapper和reducer？ 最佳答案 相同的键值对映射阶段由于键值对彼此独立，因此Mapper永远不会查找/知道相同的键值对例如:keyvalue121225319map(k,v){emit(k,v)}发射:1,21,22,53,19减少阶段相同的键值对通过对Key上的值进行排序来处理，因此忽略与Key关联的值，因此每个值都被视为唯一。例如:keyvalue1{2,2}2{5}3{19} 关于hadoop-HadoopMapReduce在
无论如何，每个reducer进程都可以确定它必须处理的元素或记录的数量吗？ 最佳答案 简短回答-提前不，reducer不知道可迭代对象支持多少个值。您可以执行此操作的唯一方法是在迭代时进行计数，但您不能再对可迭代对象进行重新迭代。长答案-支持可迭代对象实际上是序列化键/值对的排序字节数组。reducer有两个比较器-一个用于按键顺序对键/值对进行排序，然后第二个用于确定键之间的边界(称为键分组器)。通常，键分组器与键排序比较器相同。当迭代特定键的值时，底层上下文检查数组中的下一个键，并使用分组比较器与前一个键进行比较。如果比较器确定
可能是一个非常蹩脚的问题。我有两个文档，我想在mapreduce中找到两个文档的重叠部分，然后比较重叠部分(可以说我有一些措施可以做到这一点)所以这就是我的想法:1)Runthenormalwordcountjobononedocument(https://sites.google.com/site/hadoopandhive/home/hadoop-how-to-count-number-of-times-a-word-appeared-in-a-file-using-map-reduce-framework)2)Butratherthansavingafile,saveeveryt
