我正在尝试使用CompositeInputFormat执行Map-sideJoin。甚至没有调用映射器函数。下面是这两个文件。文件A-KEY#VALUE1#1;11#1;21#1;31#1;52#2;22#2;23#3;23#3;35#5;25#5;2文件B-KEY#VALUE1#1;11#1;11#1;11#1;1源代码Pathleft=newPath(args[0]);Pathrigth=newPath(args[1])Stringseparator="#";Configurationconfig=newConfiguration();config.set("mapreduce.i
我的spark版本是1.2.0，场景是这样的:有两个RDD，分别是RDD_A和RDD_B，其数据结构都是RDD[(spid,the_same_spid)]。RDD_A有20,000行，而RDD_B有3,000,000,000行。我打算计算其“spid”存在于RDD_A中的RDD_B的行数。我的第一个实现相当主流，在RDD_A上应用RDD_B的join方法:valcurrentDay=args(0)valconf=newSparkConf().setAppName("Spark-MonitorPlus-LogStatistic")valsc=newSparkContext(conf)//
首先，我不确定这是否可能。如果可能的话，我仍然不确定这是否是正确的做法。我拥有的是:HDFS上的两个名为A和B的大型csv文件A有以下列:a1、a2、a3、a4B有以下列:b1、b2、b3、b4、b5我想要的是:加入两个文件，假设a1=b1我遇到的问题是:如果连接键上的两个文件之间存在多对多关系，我如何使用Java上的HadoopMapreduce执行此操作？从下图中可以看出，A有4行匹配a1=x，B有2行匹配b1=x。因此，在a1=b1=x上连接两个表会产生4*2=8行(组合)，如最后一个表所示。使用reduce侧连接，我无法做到这一点，因为这意味着增加键值对，这违背了MapRedu
以下代码存在于PROD中并且每天运行，我正在尝试对其进行优化。我看到设置hive.auto.convert.join=FALSE；正在让它执行一个Reducesidejoin，它运行2.5小时并产生2324381条记录的行数。如果我设置hive.auto.convert.join=TRUE；然后它执行Map端连接并仅运行20分钟并生成5766529条记录的行数。我需要知道为什么行数不同，这是否正确？行数不同可以吗？我的印象是，无论发生哪个连接，O/P或查询都应该保持不变。在这两种情况下，源数据都保持不变，而且对于我正在更改的配置单元设置，所有其他条件都是相同的。INSERTOVERWR
我的问题与Hadoop中的Mapsidejoin有关。前几天我正在阅读ProHadoop我不明白以下句子“map-sidejoin提供了一个框架，用于对多个排序的对象执行操作数据集。虽然连接中的单个maptask失去了数据局部性的大部分优势，由于消除减少阶段和/或大大减少了reduce所需的数据量。”如果排序后的数据集存储在HDFS上，它怎么会失去数据局部性的优势？Hadoop中的作业跟踪器不会在数据集block本地化的同一位置运行任务跟踪器吗？请纠正我的理解。 最佳答案 这个说法是正确的。您不会丢失所有数据局部性，但会丢失其中的一
能否在同一个系统上以伪分布式的方式安装不同版本的Hadoop？其实我想探索不同版本的hadoop-1.x和hadoop-2.x的特性，我已经在运行Linux的两个不同系统上配置了hadoop-1.x和hadoop-2.x。有什么方法可以在同一台机器上配置吗？ 最佳答案 是的，可以在同一台主机上并排安装多个版本的Hadoop软件。将不同版本的Hadoop软件提取到单独的子目录中。为不同的版本创建单独的配置文件(core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml等)，并将这些文件集保存在单独的目录中。确保
您可以通过ClouderaManager安装许多工具，但列表中缺少Zeppelin。将Zeppelin添加到ClouderaCDH堆栈的最佳方法是什么？我在互联网上找到了一些文档，但它们有点手动。我正在寻找托管解决方案。 最佳答案 CDH支持笔记本环境的Hue。据我所知，ClouderaManager不支持ZeppelinParcel。我不确定您所说的“托管解决方案”是什么意思，但是自动安装Zeppelin(和Spark)，配置指向外部YARNmaster以提交作业并不太复杂，并且可以写成Puppet、Chef或Ansible相当容
所以我只是在进行一些Hadoop培训，以了解这片土地的情况，并且我正在尝试进行reducesidejoin，我已经在运行，除了次要排序。所以基础知识:两个文件一个有球员，球队，薪水另一个有球员，球队，本垒打输出应该是球队，球员，薪水，本垒打纽约大都会队应该被划分到一个文件中，而所有其他蹩脚的球队应该被划分到另一个文件中。这些文件中的每一个都应按球队排序，其次按球员薪水排序。我正在使用团队keyplayerID加入并且有效，但我不知道我将如何按薪水排序，因为两个文件中只有一个有它。这是一项可能的任务还是只能通过map端连接来完成？ 最佳答案
我有一个关于在Hadoop中为多个映射器配置Map/Side内部连接的问题。假设我有两个非常大的数据集A和B，我使用相同的分区和排序算法将它们拆分成更小的部分。对于A，假设我有a(1)到a(10)，对于B，我有b(1)到b(10)。确保a(1)和b(1)包含相同的key，a(2)和b(2)具有相同的key，依此类推。我想设置10个映射器，特别是映射器(1)到映射器(10)。据我了解，Map/Sidejoin是mapper之前的预处理任务，因此，我想为mapper(1)加入a(1)和b(1)，加入a(2)和b(2)对于mapper(2)，等等。看了一些引用资料，我还是不太清楚这十个map
在用Java编写MR代码时，如何决定何时使用Map-SideJoin或Reduce-Side？ 最佳答案 Mapsidejoin在数据到达Map之前执行join。在map端加入数据之前，map功能需要一个强大的先决条件。这两种方法都有一些优点和缺点。Mapsidejoin与reduceside相比效率更高，但它需要严格的格式。先决条件:数据应以特定方式进行分区和排序。每个输入数据都应划分为相同数量的分区。必须使用相同的键排序。特定键的所有记录必须位于同一分区中。Reducesidejoin也称为Repartitionedjoin或R
