我在EMR上使用Hadoop。我写了一个简单的程序，它运行一个map-reduce进程。我得到的输出不是我预期的，通过调试打印，我发现reducer实际上被调用了两次:一次是将mapper的输出作为输入，第二次是将第一个reducer的输出作为输入。最后，reducer第二次运行的输出就是我得到的输出。我在AMI3.1.1上使用Hadoop2.4.0，reduce方法签名是:@Overridepublicvoidreduce(Textkey,Iterablevalues,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException有人知道为

我正在读取一个有很多空格的文件，需要过滤掉空格。之后我们需要将其转换为数据框。下面的示例输入。2017123¦¦10¦running¦00000¦111¦-EXAMPLE我的解决方案是使用以下函数来解析所有空格并修剪文件。deftruncateRDD(fileName:String):RDD[String]={valexample=sc.textFile(fileName)example.map(lines=>lines.replaceAll("""[\t\p{Zs}]+""",""))}但是，我不确定如何将它放入数据框中。sc.textFile返回一个RDD[String]。我尝试了

我正在按照AWS上提到的步骤使用SSH使用交互式Hivesession。我使用了以下资源https://github.com/ucbtwitter/getting-started/wiki/Using-Elastic-Map-Reduce-via-Command-Linehttp://docs.amazonwebservices.com/ElasticMapReduce/latest/GettingStartedGuide/SignUp.html我最初收到此错误“错误:缺少key访问ID”，然后我修复了我的JSON文件。JSON文件的格式与上述链接中提到的格式相同。当我运行这个命令时.

是否可以在同一个hbase表上进行映射和归约？例如考虑wordcount示例，我想映射列的每一行，减少它并立即在同一行上写入worcount。有可能这样做吗？如果有，性能如何？ 最佳答案 我还没有尝试过这个，但我确实看到了陷入无限循环的风险。因此，如果你能做到这一点，那么你必须确保你用作输入的键范围不会与你作为输出产生的键重叠。 关于hadoop-HbaseMap和Reduce在同一张表上，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https:/

我通过查找映射器正在处理的当前文件(以及其他一些东西)获得了少量元数据。我需要将这个元数据发送到reducer。当然，我可以让映射器在它生成的对中发出这个，但我想避免它.另外，再多约束一点，我不想使用DistributedCahce。那么，我还有其他选择吗？更准确地说，我的问题是双重的(1)我尝试通过在映射器的configure(JobConf)中执行job.set(Prop,Value)并在reducer的中执行job.get()来设置一些参数>配置(JobConf)。可悲的是，我发现它不起作用。另外，我很想知道为什么会出现这种行为。我的主要问题是(2)如何以“干净的方式”(如果可能

运行map任务会减慢reduce任务吗？我所说的放慢速度是指它们共享公共(public)资源吗？ 最佳答案 当然，它们会以某种方式影响系统。它们都是在同一台机器上运行的java进程。然而，在当今的系统配置中，只要您不对插槽数量做一些愚蠢的事情，这就没什么大不了的。每个map任务或reduce任务本身都不是多线程或多进程的，因此它大多只使用一个CPU核心。这就是为什么一般的经验法则是每个核心1个映射或减少插槽是有道理的。因此，如果您有12个核心，则可以执行8个映射槽和4个缩减槽之类的操作。此外，这些任务将共享同一个磁盘，但这也没什么大

我在hadoop集群上运行mapreduce作业。我在浏览器中看到的job运行时间master:8088和master:19888(jobhistoryserverwebUI)如下:主人:8088大师:19888我有两个问题:为什么两张图片的耗时不同？为什么有时平均减少时间是负数？ 最佳答案 看起来AverageReduceTime是基于之前任务(洗牌/合并)完成所花费的时间，而不一定是reduce实际运行所花费的时间。看着这个sourcecode您可以看到在第300行附近发生的相关计算。if(attempt.getState()=

问题的标题解释了我的问题是什么。我一直在阅读多篇文章，遇到这条线的答案Throughuseofthecombinerandbytakingadvantageoftheabilitytopreservestateacrossmultipleinputs,itisoftenpossibletosubstantiallyreduceboththenumberandsizeofkey-valuepairsthatneedtobeshuffledfromthemapperstothereducers.我无法理解这个概念。一个详尽的答案和一个例子的解释会很有帮助。如何培养直觉来理解这些概念？

我正在尝试读取一个简单的xml文件并从中提取数据。下面是文件来源:b1b2我已经在hive中创建了src表，如下所示:Createtablesrc(linestring);然后我加载了这张表如下:loaddatalocalinpath'/home/hduser/Desktop/batch/hiveip/src'intotablesrc;我正在尝试使用以下查询提取as数据:selectxpath(line,'//@id')fromsrc;DiagnosticMessagesforthisTask:Error:java.lang.RuntimeException:org.apache.ha

要使用计数器，我需要有权访问Reporter对象。Reporter对象作为参数传递给map()和reduce()，因此我可以这样做:reporter.incrCounter(NUM_RECORDS,1);但是我需要在MultipleOutputFormat类中使用计数器(我正在使用方法生成文件名键值)问题:如何访问MultipleOutputFormat类中的Reporter对象？ 最佳答案 您可以创建自己的MultipleOutputFormat类，MyMultipleOutputFormat(这听起来有点像你在做的)并创建一个接