在MapReduce作业流程步骤的“系统日志”中，我看到以下内容:JobCountersLaunchedreducetasks=4Launchedmaptasks=39启动的maptask数是否包含失败的任务？我使用NLineInputFormat类作为输入格式来管理maptask的数量。但是，对于完全相同的输入，我偶尔会得到略有不同的数字，或者取决于实例的数量(10、15和20)。谁能告诉我为什么我看到启动的任务数量不同？ 最佳答案 这很可能是推测性执行的启动。当Hadoop有可用资源时，它可能会选择同时运行同一任务的两次尝试。启
我的要求是编写自定义分区程序。例如，我有N个来自映射器的键('jsa'、'msa'、'jbac')。长度不固定。事实上，它可以是任何词。我的要求是以这样一种方式编写自定义分区程序，它将所有相同的key数据收集到同一个文件中。键数不固定。在此先感谢您。谢谢，萨提斯。 最佳答案 因此，您有多个映射器正在输出的键，并且您希望每个键都有不同的缩减器，并且每个键都有一个单独的文件。因此，首先编写Partitioner可能是实现该目标的一种方式。默认情况下，hadoop有自己的内部逻辑，它在键上执行，并根据它调用reducer。因此，如果您想编
我在查询中得到一个java.lang.IllegalArgumentException:UnrecognizedHadoopmajorversionnumber:3.1.0exception。这是查询:WITHt1as(select*frombrowserdatajoincitydataoncityid=id),t2as(selectuap.deviceasdevice,uap.osasos,uap.browserasbrowser,nameascitynamefromt1lateralviewParseUserAgentUDTF(UserAgent)uapasdevice,os,br
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
如何将Kryo设置为我的序列化框架来代替Writable？子问题:如何设置要序列化/反序列化的对象，就像我们对Writable所做的那样？ 最佳答案 将io.serializations属性设置为逗号分隔的类名列表以注册序列化实现。它的默认值是org.apache.hadoop.io.serializer.WritableSerialization，这意味着只有Writable对象可以开箱即用地序列化或反序列化。引用-http://my.safaribooksonline.com/book/databases/hadoop/9780
请看下面的代码Map.javapublicclassMapextendsMapper{privatefinalstaticIntWritableone=newIntWritable(1);privateTextword=newText();@Overridepublicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{Stringline=value.toString();StringTokenizertokenizer=newStringTokenizer(l
我有一个包含许多重复ID的数据集。我只想做一个row_number()并取第一个。如果我让table1离开与table2的连接并且只使用table2.rownumber=1，它就可以工作。但是，如果我在没有表连接的情况下进行独立操作，则不会。我有以下代码:选择ID，姓名，身份证，ROW_NUMBER()OVER(PARTITIONBYIDORDERBYID)作为RNK从表1其中RNK=1;错误消息显示RNK不是有效的表列或别名等。如有任何帮助，我们将不胜感激。谢谢。 最佳答案 您必须使用子查询或CTE来引用用于过滤的列别名:SELE
您好，我正在学习hadoop，我想要一个关于如何使用自定义partioner解决字数统计问题的示例。我希望将缩减器设置为26，以便所有以“A”开头的字符都将转到第一个缩减器，所有字符“B”将转到第二个缩减器，依此类推....公共(public)类PersonPartitioner扩展了Partitioner{@OverridepublicintgetPartition(Textkey,IntWritableVal,intnumOfReducer){Stringline=key.toString();String[]splits=line.trim().replaceAll("[0-9]
我有一个场景，我不确定减少处理器的位置。i)我有一个输入文本文件，它有1到4之间平衡范围内的1000个整数。ii)让我们假设有一个4节点集群，每个节点有12个槽，其中4个分配为reducer-总共有16个reduce槽iii)我在驱动程序中设置了reducer的数量:jobConf.setNumReduceTasks(4);iii)最后我有一个分区方法是publicclassMyPartitionerextendsPartitioner{@OverridepublicintgetPartition(Textkey,Textvalue,intnumPartitions){returnIn
我正在尝试将java对RDD存储为Hadoop序列文件，如下所示:JavaPairRDDputRdd=...config.set("io.serializations","org.apache.hadoop.io.serializer.JavaSerialization,org.apache.hadoop.io.serializer.WritableSerialization");putRdd.saveAsNewAPIHadoopFile(outputPath,ImmutableBytesWritable.class,Put.class,SequenceFileOutputFormat
