我正在为Avro使用.Net库我有下一节C#课namespaceTest.Avro.Model{[DataContract(Name="SensorDataValue",Namespace="Sensors")]publicclassTestNm{[DataMember(Name="name")]publicstringname{get;set;}[DataMember(Name="surname",IsRequired=true)]//testtoseeifIsRequiredworkspublicstringsurname{get;set;}[DataMember(Name="co

我有复杂的对象，其中包含需要存储到Hadoop的集合字段。我不想遍历整个对象树并显式存储每个字段。所以我就想着把复杂的字段序列化，作为一个大块存储起来。而不是在读取对象时将其反序列化。那么最好的方法是什么？我考虑过为此使用某种序列化，但我希望Hadoop有办法处理这种情况。要存储的示例对象的类:classComplexClass{Listcollection;} 最佳答案 HBase只处理字节数组，所以你可以用你认为合适的任何方式序列化你的对象。序列化对象的标准Hadoop方法是实现org.apache.hadoop.io.Writ

我在Hadoop中定义了一个自定义的Writable类，但是Hadoop在运行我的程序时给出了以下错误消息。java.lang.RuntimeException:java.lang.NullPointerExceptionatorg.apache.hadoop.util.ReflectionUtils.newInstance(ReflectionUtils.java:115)atorg.apache.hadoop.io.SortedMapWritable.readFields(SortedMapWritable.java:180)atEquivalenceClsAggValue.rea

如果我不指定映射器的数量，如何确定该数量？是否有从配置文件(例如mapred-site.xml)中读取的默认设置？ 最佳答案 在Chris上面添加的内容上添加更多内容:映射的数量通常由输入文件中的DFSblock数量决定。虽然这会导致人们调整他们的DFSblock大小来调整map的数量。map的正确并行级别似乎是大约10-100个map/节点，尽管对于非常cpu-lightmaptask，这可以达到300左右。任务设置需要一段时间，因此最好至少花一分钟时间执行map。您可以通过修改JobConf的conf.setNumMapTask

我可以通过在生成缩减器的语句中使用PARALLEL子句来控制缩减器的数量。我想控制映射器的数量。数据源已经创建，我无法减少数据源中的部件数。是否可以控制我的pig语句生成的map数量？我可以对生成的map数量设置上下限吗？控制这个是个好主意吗？我尝试使用pig.maxCombinedSplitSize、mapred.min.split.size、mapred.tasktracker.map.tasks.maximum等，但它们似乎没有帮助。有人可以帮助我了解如何控制map的数量并可能分享一个工作示例吗？ 最佳答案 映射器的数量有一个

我是Hadoop的新手，我已经设法运行了wordCount示例:http://hadoop.apache.org/common/docs/r0.18.2/mapred_tutorial.html假设我们有一个包含3个文件的文件夹。我希望每个文件都有一个映射器，这个映射器将只计算行数并将其返回给缩减器。然后，reducer会将每个映射器的行数作为输入，并将所有3个文件中存在的总行数作为输出。所以如果我们有以下3个文件input1.txtinput2.txtinput3.txt映射器返回:mapper1->[input1.txt,3]mapper2->[input2.txt,4]mappe

为了实现Writable接口(interface)，对象可以在Hadoop中序列化。那么HadoopWritable和java.io.serialization有什么联系和区别呢？ 最佳答案 底层存储差异:Java可序列化Serializable不假定存储值的类是已知的，并使用其类标记实例，即。它写入有关对象的元数据，其中包括类名、字段名和类型及其父类(superclass)。ObjectOutputStream和ObjectInputStream对此进行了一些优化，以便在第一个之后为类的实例写入5个字节的句柄。但是带有句柄的对象序

我正在使用排序基准对Spark进行简单的扩展测试——从1个核心到8个核心。我注意到8核比1核慢。//runsparkusing1corespark-submit--masterlocal[1]--classjohn.sortsort.jardata_800MB.txtdata_800MB_output//runsparkusing8coresspark-submit--masterlocal[8]--classjohn.sortsort.jardata_800MB.txtdata_800MB_output每种情况下的输入和输出目录都在HDFS中。1core:80secs8cores:1

当我执行describeformattedtable_name时，我得到了表table_name的详细描述。我对表格的两个属性感兴趣，如下所示:field.delimserialization.formatfield.delim是表中两列字段之间文件中的字段分隔符。但是表属性的serialization.format字段是什么意思呢？ 最佳答案 hive表的两个属性:field.delim是文件中表格两列字段之间的字段分隔符。其中serialization.format是当文件被序列化时表的两个列字段之间的文件中的字段分隔符。

在MapReduce框架中，一个reducer用于映射器生成的每个键。因此您会认为在HadoopMapReduce中指定Reducers的数量没有任何意义，因为它取决于程序。但是，Hadoop允许您指定要使用的reducer的数量(-Dmapred.reduce.tasks=#ofreducers)。这是什么意思？reducer数量的参数值是否指定有多少机器资源进入reducer，而不是实际使用的reducer的数量？ 最佳答案 onereducerisusedforeachkeygeneratedbythemapper此评论不正确