我设置了一个有4个节点的hadoop集群，当运行map-reduce任务时，map任务很快完成，而reduce任务卡在27%的百分比。我查看了日志，是reduce任务无法从map节点获取map输出。master的作业跟踪器日志显示如下消息:---------------------------------2011-06-2719:55:14,748INFOorg.apache.hadoop.mapred.JobTracker:Addingtask(REDUCE)'attempt_201106271953_0001_r_000000_0'totiptask_201106271953_00
有没有办法限制hadoop中每个用户的并发reduce槽数？我们希望确保任何时候都没有单个用户用完所有可用的reduce插槽。 最佳答案 这可以使用FairSchedulerinthecurrentversionofHadoop.您可以为每个用户分配一个池，然后设置maxReduces。但是，此选项在FairSchedulerwith0.20.203中不可用。.此版本方便地具有minReduces而没有maxReduces。 关于hadoop-限制每个用户的并发reducer数量，我们在
我有一个包含以下示例记录的csv文件。|publisher|site|adclicks|adviews||============|====================|===========|==========||publisher1|www.sampleSite.com|50|75||publisher1|www.sampleSite2.com|10|40||publisher2|www.newSite1.com|100|175||publisher2|www.newSite2.com|50|65|在java中使用map/reduce，我试图汇总每个发布商的所有广告点击次数和
我的问题是:我应该自己关心映射器中的多重处理(从标准输入读取任务，然后将它们分配给工作进程，在主进程中组合结果并输出到标准输出)还是Hadoop会自动处理它？我在HadoopStreaming文档和AmazonElasticMapReduce常见问题解答中都没有找到答案。 最佳答案 Hadoop有一个“槽”的概念。Slot是mapper进程运行的地方。您配置每个tasktracker节点的槽数。它是映射进程的理论最大值，它将在每个节点上并行运行。如果没有足够的输入数据的单独poprtions(称为FileSplits)，它可能会更少
我有一个基于C++的MapReduce作业，我正在使用Hadoop流。然而，即使我在命令行配置中将它们设置为18作为mapred.tasktracker.reduce，每个节点的最大reducer数量最终还是7.tasks.maximum=18;还有什么可以阻止reducer发出更多的reduce任务吗？ 最佳答案 修改mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum属性后，您是否重新启动集群中的任务跟踪器？您应该能够转到JobTrackerwebui页面并确认每个任务跟踪器现在配置了18个reduce
如何将Mapper中收集的少量元数据传递给Reducer？在我的特定问题中，我只想传递两个long值，所以我不会为这些使用MultipleOutputFormat或MultipleOutputs。我尝试过的一些变体:(1)映射器context.getCounter("Countergroup","Counter").increment(1);reducercounter=context.getCounter("Countergroup","Counter").getValue();计数器不会定期更新，因此Reducer中的函数调用结果为0值。(2)映射器context.getConfi
是否有任何.xml文件或类似文件明确指定是我要运行Map任务或Reduce任务的节点。如果这是依赖于hadoop体系结构的，那么如何指定节点。 最佳答案 不，没有这样的功能。我怀疑是否会创建这样的功能，因为这会破坏可扩展性和容错性。 关于java-如何在Hadoop中显式指定map节点或reduce节点，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/10781968/
我正在使用mongo-hadoop适配器来运行map/reduce作业。除了启动时间和工作所花费的时间外，一切都很好。即使数据集非常小，map时间也为13秒，reduce时间为12秒。事实上，我已经更改了mapred-site.xml和core-site.xml中的设置。但是map/reduce花费的时间似乎是恒定的。有什么办法可以减少它。我还从hanborq探索了优化的hadoop分布.他们使用工作池来更快地启动/设置作业。由于hanborq分布不是很活跃，是否有其他地方可用的等效项。它是4个月前更新的，基于旧版本的hadoop。我的一些设置如下:mapred-site.xml:ma
我想在reducer1的内存中保存文件A，在reducer2的内存中保存文件B。在hadoop中使用分布式缓存技术可能吗？或者，还有其他方法可以实现吗？谢谢 最佳答案 是的，如果文件相当小，您可以将这些文件设置在分布式缓存中。点击此链接http://developer.yahoo.com/hadoop/tutorial/module5.html#auxdata.它可能对你有用。如果您考虑这部分代码，则由您决定要在哪个reducer中处理哪个文件。Path[]cacheFiles=DistributedCache.getLocalCa
我目前正在使用Solr作为NoSQL数据库。我已经为各种类型的文档编制了索引，这些文档有时之间存在关联。对于新用例，我必须执行Solr不支持的等效连接。我想知道是否有一种方法可以将map-reduce作业提交到hadoop，然后hadoop可以从Solr中提取数据并执行连接。我正在寻找:讨论执行此操作的现有开源项目示例代码或批评告诉我这既不容易完成，也不能在一般情况下完成。提前致谢。注意:我在这里看到了一些关于相关或类似主题的问题:here,here和here但我没有得到我要找的东西。 最佳答案 您有两个基本选项。1)使用SOLRR
