我是大数据和hadoop的新手，我正在尝试使用hadoopcryptoledger库来做一些比特币图分析，我遵循了本教程Usingspark-scala-graphxtoanalyzeBitcointransactiongraph执行命令时sbtcleanassemblytestit:test我遇到了一个问题:/home/jnikhil/hadoopcryptoledger/examples/scala-spark-graphx-bitcointransaction/build.sbt:30:error:notfound:valueassemblyJarNameassemblyJarN
是否有任何简单、易于启动的java工具来可视化来自mapreduce作业目录的键/值数据？具体来说，我想浏览一个20个作业的mapreduceworkflow，点击单个文件并查看数据，甚至可能看到文件大小的直方图。这里有一些注意事项，例如-一些文件有序列化数据(不仅仅是文本)显然，这个系统在“云规模”上使用可能会很愚蠢，而不是一个开发工具。尽管如此，这样的工具对于开发和本地调试大型连接的m/r管道很有用。这是出于开发目的(我不是试图在真实集群中可视化分布式键/值hadoop数据)。 最佳答案 检查KarmaSphereStudioM
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
我是Piglatin的新手，我有一个看起来像这样的数据文件(消息、电子邮件、用户session、垃圾邮件类型)为了简单起见，我只使用了垃圾邮件/非垃圾邮件——这个字段的值通常是大约100种不同的变体message1user1@email12345spammessage2user1@email12345spammessage3user1@email12345not-spammessage10user2@email90879not-spammessage11user2@email90879not-spam如果来自一个用户的任何一条消息被标记为垃圾邮件，我只需要删除/过滤他的所有消息..所以
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
这听起来像是一项简单的工作，但使用MapReduce似乎并不那么简单。我有N个文件，其中每个文件只有一行文本。我希望Mapper输出键值对，如，其中'score'是根据文本行计算的整数。作为旁注，我正在使用以下代码片段来执行此操作(希望它是正确的)。FileSplitfileSplit=(FileSplit)reporter.getInputSplit();StringfileName=fileSplit.getPath().getName();假设映射器正确地完成了它的工作，它应该输出N个键值对。现在的问题是我应该如何对Reducer进行编程以输出具有最大“分数”的一对键值对？据我所
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
嗯，我想知道如何在reduce任务之后更改我的简单WordCount程序的排序顺序？我已经制作了另一个按值而不是键排序的map，但它仍然按升序排序。有没有一种简单的方法可以做到这一点(更改排序顺序)？!谢谢韦洛佐 最佳答案 如果您使用的是较旧的API(mapred.*)，则在作业conf中设置OutputKeyComparatorClass:jobConf.setOutputKeyComparatorClass(ReverseComparator.class);ReverseComparator可以是这样的:staticclassR
