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
我决定创建自己的WritableComparable类来了解Hadoop如何使用它。因此，我创建了一个带有两个实例变量(orderNumbercliente)的Order类并实现了所需的方法。我还为getters/setters/hashCode/equals/toString使用了Eclipse生成器。在compareTo中，我决定只使用orderNumber变量。我创建了一个简单的MapReduce作业，仅用于计算数据集中订单的出现次数。我的一个测试记录错误地是Ita而不是Itá，正如你在这里看到的:123Ita123Itá123Itá345Carol345Carol345Caro
我在YARN集群上运行了一些Spark应用程序。该应用程序显示在YARNUI的“所有应用程序”页面中http://host:8088/cluster但是yarnapplication-list命令没有给出任何结果。这可能是什么原因造成的？ 最佳答案 当您使用不带“-appTypes”或“-appStates”选项的“-list”选项时，它会对“应用程序类型”和“状态”应用默认过滤(请查看下面突出显示的部分)。如果您的所有应用程序都不符合默认过滤条件，那么您将得不到任何结果。申请总数(申请类型:[]和状态:[SUBMITTED、ACC
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
开始学习HBase写数据流。我使用HTableInterface并且在性能上有问题。仅插入500行就花费了很多时间，我插入的每个批处理List将近500,000毫秒。关于使用HTableInterface批量写入HTable的任何示例或建议？我正在使用HBase0.94谢谢 最佳答案 它们本质上是一样的:batch(Listactions,Object[]results)不仅允许放置，还允许获取、删除、递增...put(Listputs)只需做一批put(它还会在客户端验证它们)。您还可以通过禁用table.setAutoFlush
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
我有这样的mapreduce输入:key1\t4.1\tmore...key1\t10.3\tmore...key2\t6.9\tmore...key2\t3\tmore...我想按第一列排序，然后按第二列排序(反向数字)。有没有办法实现这个StreamingMapReduce？我目前的尝试是这样的:hadoopjarhadoop-streaming-1.2.1.jar-Dnum.key.fields.for.partition=1-Dmapred.text.key.comparator.options='-k1,2rn'-Dmapred.output.key.comparator.c
