我最近发现自己需要确保我的list没有按顺序排列。Hibernate很好地以完美的顺序返回它。愚蠢的hibernate，不读我的心。我查看了我的JavaAPI，它告诉我它的shuffle方法是这样做的:使用默认随机源随机排列指定列表。作为好奇的乔治，我想知道这到底意味着什么。有没有我可以学习的数学类(class)？我可以看到代码吗？Java，你对我的ArrayList做了什么？!？!？更具体地说，这里使用了哪些数学概念？ 最佳答案 是的，你可以看一下代码；它基本上是一个Fisher-Yatesshuffle.在这里(感谢OpenJD
我有这个hadoopmapreduce代码，它适用于图形数据(以邻接列表形式)并且有点类似于邻接列表到邻接列表转换算法。MapReduceTask的主要代码如下:publicclassTestTaskextendsConfiguredimplementsTool{publicstaticclassTTMapperextendsMapReduceBaseimplementsMapper{@Overridepublicvoidmap(Textkey,TextArrayWritablevalue,OutputCollectoroutput,Reporterreporter)throwsIOE
我在包含多个AWS实例的集群上运行HadoopMapReduceJava应用程序。我想知道是否有可能在混洗阶段知道数据集的大小，即总共有多少数据被混洗。另外，是否可以知道每个reducer任务处理了多少数据？ 最佳答案 您应该能够从JobTrackerWebUI中找到此信息。有一个名为“Reduceshufflebytes”的计数器详细说明了被打乱的总字节数-参见https://issues.apache.org/jira/browse/HADOOP-4845以及原始链接票证以获取更多信息。对于每个reducer计数，深入到已完成的
假设我有一些数据都在同一个分区上(我之前在数据帧上执行了.coalesce(1))。我现在想对数据进行分组并对其进行聚合。如果我在数据框上使用.groupBy，这些组会被放置到不同的节点上吗？如果这是真的，我想避免这种情况，因为我想对这些组执行这些计算而不需要过多改组。 最佳答案 首先，coalesce(1)并不能保证你的所有数据都在一个节点中，要确保你必须使用repartition(1)，这将迫使您将所有数据统一在一个节点中。coalesce仅对同一节点中的分区进行分组，因此如果您的数据分布在5个节点中(每个节点中有多个分区)，它
我有一个hadoop0.20map/reduce作业，过去运行得很好。最近几天卡在reduce阶段16.66%，我在jobtracker查看reduce任务时看到如下错误；ShuffleError:Exceededtheabortfailurelimit;bailing-out.谁能告诉我这是什么意思，也许能给我指出正确的方向，这样我就能弄清楚如何解决这个问题？ 最佳答案 此错误对应于reducer在报告它并映射到属性mapreduce.reduce.shuffle.maxfetchfailures之前尝试获取映射输出的最大次数。您
我还在学习MapReduce框架，具体由Hadoop实现，我想知道是否可以修改它来执行以下任务:Map()函数将发出(key,value)对，其键是大小为2的数组，比如int[2]。我希望将包含两个共同整数中的任何一个的每一对映射到同一个reducer。例如，如果Map()发出:([2,3],4),([2,4],5),([6,5],2),([5,7],1)，那么Reduce1应该接收前两对，Reduce2接收后两对(前两对共享2，后两对共享5)。这可以看作是一个连通分量问题，其中顶点是int[]中的整数，边在同一int[]中的任意两个整数之间共享。 最佳答案
我在DefiniteGuide:Hadoopinpg206中有以下文字。在写入磁盘之前，线程首先将数据划分为对应的分区到他们最终将被发送到的reducer。在每个分区内，后台线程按键执行内存中排序，如果有组合器功能，它在排序的输出上运行。运行combiner函数可以得到更多紧凑的map输出，因此写入本地磁盘和传输到的数据较少reducer。那么有了这个理解，我可以排序为Mapper，partitioner，shuffle/sort，Combiner的顺序吗？ 最佳答案 我写了一篇关于此的好文章:http://0x0fff.com/h
据我所知，spark尝试通过网络将数据发送到另一个节点的内存缓冲区，如果它不适合内存则溢出到磁盘，为什么spark不能从任何节点可以写入的地方写入HDFS读？ 最佳答案 将其写入磁盘的传输速度要慢得多。最重要的是，您保证会产生在感兴趣的节点之间同步磁盘访问的开销。 关于hadoop-为什么Spark选择在shuffle阶段通过网络发送数据而不是写入HDFS上的某个位置？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackover
我的理解是，在mapreduce编程模型中我们有map和reduce两个阶段。完成映射阶段后，生成中间值(键、值)并将这些值传递给缩减器。我怀疑在map()阶段之后，shuffle和sort会到来。所以，我觉得shuffle和sort是reducer阶段的一部分，是这样吗？如果是这种情况，combiner()是如何工作的？ 最佳答案 其实map/reduce中有3个阶段:map随机排序减少Shuffle&sort是一个纯框架阶段(作为开发人员，您只需编写map和reduce函数)，它允许map任务和reduce阶段之间的通信。组合器
有一个非常相似的问题我想知道。HowcanImeasurethedurationofeachphase(map,shuffle/sort,reduce)inHadoop?答案是tasktracker的web/ui显示应用程序的每个持续时间。但是我的环境是hadoop-2.2.0，没有tasktracker。所以tasktrackerweb/ui"localhost:50030/tasktracker.jsp"不工作。我猜答案只适用于较低版本的hadoop(1.x.x)。我如何测量hadoop-2.x.x版本中每个阶段(map、shuffle/sort、reduce)的持续时间？是否有任
