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
我正在使用配置单元。当我使用INSERT查询编写动态分区并打开hive.optimize.sort.dynamic.partition选项(SEThive.optimize.sort.dynamic.partition=true)时，总是有单个每个分区中的文件。但是如果我关闭该选项(SEThive.optimize.sort.dynamic.partition=false)，我会遇到这样的内存不足异常。TaskAttempt3failed,info=[Error:Errorwhilerunningtask(failure):attempt_1534502930145_6994_1_01
我想知道是否可以更改每个作业的io.sort.mb值？我知道您可以在mapred-site.xml中为参数设置一个值，但我想以编程方式在不同的作业中使用不同的值。我尝试了conf.setInt("io.sort.mb",someValue)但它似乎不起作用。JVM设置有足够的内存(如2.25GB)并且没有其他作业在运行。 最佳答案 可以，提交前在Configuration(早期版本为JobConf)中设置即可。它确实有效；我在Mahout中使用它。确保在设置值之后和提交之前将conf设置到您的Job上。确保您也设置了正确的conf!
我们正在一个小表和一个大倾斜表之间进行简单的pig连接。由于另一个错误(pigskewedjoinwithabigtablecauses"Splitmetadatasizeexceeded10000000")，我们无法使用"usingskewed":(如果我们使用默认的mapred.job.shuffle.input.buffer.percent=0.70我们的一些reducer在shuffle阶段会失败:org.apache.hadoop.mapred.Task:attempt_201305151351_21567_r_000236_0:Mapoutputcopyfailure:ja
我只是hadoop.im的初学者，在执行seconday排序时得到空指针异常这是我的制图师课publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,OutputCollectoroutputCollector,Reporterreporter)throwsIOException{//TODOAuto-generatedmethodstubStringemployeeId=value.toString().split(",")[0];StringemployeeName=value.toString().split(",")[1];StringemployeeDe
我已经意识到，当使用Python代码运行Hadoop时，映射器或缩减器(不确定是哪个)在我的输出被reducer.py打印出来之前对其进行排序。目前它似乎是按字母数字排序的。我想知道是否有办法完全禁用它。我希望程序的输出基于它从mapper.py打印的顺序。我在Java中找到了答案，但没有找到Python的答案。我是否需要修改mapper.py或命令行参数？ 最佳答案 您应该阅读更多关于基本MapReduce概念的内容。尽管在某些情况下可能不需要排序，但“洗牌和排序”阶段的洗牌部分是MapReduce模型的固有部分。MapR
我有一些数据来自reducer，它们是这样的:9,235,722,301,536,304,227,11我想根据第二列的数字对它们进行排序。像这样:2,306,307,115,724,221,539,23当我在本地运行我的程序时，我使用:sort-k2,2n但我不知道如何在Hadoop上做同样的事情。我尝试了几个不起作用的选项，例如:-Dmapreduce.partition.keycomparator.options=-k2,2n而且，我希望所有具有相同key的数据都可以在同一个reducer上运行。所以在这种情况下:2,30和6,30应该由同一个reducer处理。关于我应该放在ha
我正在使用MapReduce运行RFM分析程序。OutputKeyClass是Text.class，我将以逗号分隔的R(Recency)、F(Frequency)、M(Monetory)作为Reducer的键，其中R=BigInteger、F=Binteger、M=BigDecimal，值也是一个文本代表Customer_ID。我知道Hadoop根据键对输出进行排序，但我的最终结果有点奇怪。我希望输出键首先按R排序，然后是F，然后是M。但由于未知原因，我得到以下输出排序顺序:545,1,7652100000545,23,390159.402343750100001452,13,1325
我是MapReduce的新手，只是无法理解根据每个分区中的键对映射器输出进行排序的需要。最终我们想要的只是一个reducer被提供一个由几对组成的分区。并且每一对中的键不仅对于相应的分区是唯一的，而且对于馈送到不同reducer的所有分区也是唯一的。为此需要做sort在任何阶段。我们不能使用hashtable吗？将对应于同一键的值分组？将其分解为每个阶段。在映射器阶段，对于每个输出对，我们简单地散列键以找到分区号，然后我们将相应的对附加到属于同一分区的所有此类对的链表中。所以最后，单个映射器获得的输出将是hashtable.其中对于每个分区号，我们都有一个链表没有基于键的顺序配对，即没
shuffle和sort阶段是在map任务结束之前进行，还是在map任务生成输出之后进行，以便不再回头查看map任务。这是一个让我感到困惑的“仅限maptask”案例。如果在Maponly任务中没有Shuffle和sort，谁能解释一下数据是如何写入最终输出文件的。 最佳答案 当你有一个map-only任务时，根本没有混洗，这意味着映射器会将最终输出直接写入HDFS。另一方面，当你有一个完整的Map-Reduce程序时，带有映射器和缩减器，是的，洗牌可以在缩减阶段开始之前开始。引用thisveryniceanswer所以:First
