从Windows向Linux提交map-reduce作业时出现以下错误。容器ID:container_1422288303092_0045_02_000001Exitcode:1Stacktrace:ExitCodeExceptionexitCode=1:atorg.apache.hadoop.util.Shell.runCommand(Shell.java:538)atorg.apache.hadoop.util.Shell.run(Shell.java:455)atorg.apache.hadoop.util.Shell$ShellCommandExecutor.execute(S
我有avro数据存在于hdfs文件系统中。我想使用pythonmapreduce读取那些avro数据。我知道如果我必须使用java那么我们可以使用AvroMapper和AvroReducer但使用python我不太确定。这里的任何人都对此进行过研究，或者任何建议都会有很大帮助。提前致谢。 最佳答案 你可以用Pydoop做到这一点>=1.0.0-rc2。这是颜色计数示例的样子:fromcollectionsimportCounterimportpydoop.mapreduce.apiasapiimportpydoop.mapreduc
我最近开始学习mapreduce编程。因此，出于这些目的，我从一个场景开始。我在哪里有样本数据，如帐号、余额和交易日期。所以我希望通过帐号进行最新交易。这是我的输入:+-------+-------+------------+|accno|bal|date|+-------+-------+------------+|13611|3360|2015-09-18||13611|1500|2015-09-19||13620|10000|2015-09-17||13620|6000|2015-09-18||13620|3000|2015-09-19||13631|5000|2015-09-1
我在AWSEMRhadoop2.2.0版本中运行了一个s3distcp作业。在3次尝试后，作业保持失败，reducer任务失败。我也都试过了:mapred.max.reduce.failures.percentmapreduce.reduce.failures.maxpercent要50到ooziehadoop操作配置和mapred-site.xml。但作业仍然失败。这是日志:2015-10-0214:42:16,001INFO[main]org.apache.hadoop.mapreduce.Job:TaskId:attempt_1443541526464_0115_r_000010
在mapreduce中，我想从程序日志中找出mappers和reducers的数量。作为输入，我将三个文件传递给程序，并将缩减器的数量明确设置为5(仅用于测试目的)。程序:publicclassWordCount{publicstaticclassMapextendsMapper{privatefinalstaticIntWritableone=newIntWritable(1);privateTextword=newText();publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,Inter
HadoopMapReduce中的Combiner逻辑和Reducer逻辑总是一样的吗？或者是否存在Combiner逻辑与Reducer逻辑不同的场景？ 最佳答案 Combiner类和Reducer类可能相同也可能不同，具体取决于您的要求。但是Combiner和Reducer都必须通过扩展Reducer来实现reduce()方法例如publicvoidreduce(Keykey,Iterablevalues,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{如果Combine
由于我是hadoop的新手，我尝试了http://www.tutorialspoint.com/map_reduce/map_reduce_partitioner.htm中的示例代码我发现该程序根据年龄组使用了3个不同的分区，并且还使用了3个reducer，这是预期的。但是在reducer代码中(这里的性别是男/女的关键)我仍然得到，我假设这个值列表创建是由散列分区程序完成的。但是正如我定义的getPartitions()，谁来创建这个列表？ 最佳答案 在上面的示例代码中，我们在运行方法中有以下驱动程序代码--Configurati
我们将一些json数据存储到HDFS中，我们正在尝试使用elasticsearch-hadoopmapreduce将数据提取到Elasticsearch中。我们使用的代码非常简单(下)publicclassTestOneFileJobextendsConfiguredimplementsTool{publicstaticclassTokenizerextendsMapReduceBaseimplementsMapper{@Overridepublicvoidmap(LongWritablearg0,Textvalue,OutputCollectoroutput,Reporterrepo
我正在尝试使用reducer类中的MAP_OUTPUT_RECORDS计数器来计算示例wordcount程序中的单词百分比。这里是reducer中setup()方法的代码:publicstaticclassIntSumReducerextendsReducer{privateFloatWritableresult=newFloatWritable();privatelongtotal=0;@Overridepublicvoidsetup(Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{total=context.getCoun
以下代码存在于PROD中并且每天运行，我正在尝试对其进行优化。我看到设置hive.auto.convert.join=FALSE；正在让它执行一个Reducesidejoin，它运行2.5小时并产生2324381条记录的行数。如果我设置hive.auto.convert.join=TRUE；然后它执行Map端连接并仅运行20分钟并生成5766529条记录的行数。我需要知道为什么行数不同，这是否正确？行数不同可以吗？我的印象是，无论发生哪个连接，O/P或查询都应该保持不变。在这两种情况下，源数据都保持不变，而且对于我正在更改的配置单元设置，所有其他条件都是相同的。INSERTOVERWR
