我正在从事一个NLP项目，该项目可以创建实体集并计算大型语料库的成对相似性。目前我正在使用hadoopstreaming并在Python中实现了所有映射器和缩减器。由于算法需要多轮map-reduce，我使用Shell脚本来链接作业。现在这是我的顾虑和我接下来想做的事情:[问题1]。作业链和作业控制。链接hadoop流作业是有问题的。如果作业序列(job1-job2-job3)中的作业2失败，我必须手动删除输出文件夹，调整启Action业的脚本文件并从中间重新运行作业序列。我真的希望找到一种更聪明的方法来做到这一点。由于我需要经常调整算法的参数和逻辑，我不想一次又一次地重复这些步骤。[
我有一个要求，我们需要自定义使用avrostorage在pig中加载文件的方式:例如，我有一个具有以下架构的avro文件:{"namespace":"avroColorCount","type":"record","name":"User2","fields":[{"name":"name","type":"string"},{"name":"content","type":"bytes"}]}现在如果我使用下面的命令它工作正常:x=load'sample.avro'USINGAvroStorage()AS(name:chararray,content:bytearray);但是，如果
我正在尝试探索ApacheSpark，作为其中的一部分，我想自定义InputFormat。就我而言，我想阅读xml文件并转换每次出现的到新记录。我确实写了定制TextInputFormat(XMLRecordInputFormat.java)返回自定义**XMLRecordReaderextendsorg.apache.hadoop.mapreduce.RecordReader**但我不明白为什么Sparkmaster不调用自定义输入格式(XMLRecordInputFormat.class)？由于某种原因，它继续表现得像普通的分线器。代码如下:importjava.util.Iter
我是hadoop的新手，正在尝试运行书中的示例程序。我面临错误错误:java.io.IOException:映射中的键类型不匹配:预期的org.apache.hadoop.io.Text，收到org.apache.hadoop.io.LongWritable下面是我的代码packagecom.hadoop.employee.salary;importjava.io.IOException;importorg.apache.hadoop.io.FloatWritable;importorg.apache.hadoop.io.LongWritable;importorg.apache.ha
我的MapReduce程序如下:importjava.io.IOException;importjava.util.Iterator;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Job;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;impo
我正在尝试熟悉Hadoop/HbaseMapReduce作业，以便能够正确编写它们。现在我有一个Hbase实例，其中包含一个名为dns的表，其中包含一些DNS记录。我试图制作一个简单的唯一域计数器来输出文件并且它有效。现在，我只使用IntWritable或Text，我想知道是否可以为我的Mapper/Reducer使用自定义对象。我试着自己做，但我得到了Error:java.io.IOException:Initializationofallthecollectorsfailed.Errorinlastcollectorwas:nullatorg.apache.hadoop.mapre
我相信以下所有命令都可用于将hdfs文件复制到本地文件系统。有什么区别/情境利弊。(这里是Hadoop新手)。hadoopfs-text/hdfs_dir/*>>/local_dir/localfile.txthadoopfs-cat/hdfs_dir/*>>/local_dir/localfile.txthadoopfs-get/hdfs_dir/*>>/local_dir/我的经验法则是避免对大文件使用“text”和“cat”。(我用它来复制我的MR作业的输出，这在我的用例中通常较小)。 最佳答案 -cat和-text之间的主要
在其中一个mapreduce程序中，我在context.write期间使用了newText()。context.write(key,newText(outputRecord.toDelimitedString("|")));当我使用上面的语句时，我想知道Text对象是如何存储的以及内存管理是如何处理的。还想知道一个对象值在没有被任何对象引用后是否存在。请让我知道这件事。 最佳答案 Hadoop中的Text不是不可变的。不可能，因为Hadoop的序列化过程隐含地禁止不变性。在这种特殊情况下，context.write将直接在调用内将T
在我的应用程序中，我需要使用年份作为键值。我认为Text更适合key，因为我们通常按年份对特定度量进行分组，而IntWritable用于我们求和或平均的值。但我也认为我们可以使用IntWritable作为年份的类型，因为我们可以将年份表示为int，没有什么可以阻止它，对吗？我想了解哪个更适合一年作为关键-是Text还是IntWritable？ 最佳答案 两者都适用，但在效率方面存在重要差异。首先，如果您的记录数量“较少”，那么我将要讨论的内容可能微不足道，不值得担心。但是，如果您计划处理TB的数据，那么节省的周期可能加起来长达几分钟
我的程序如下:publicstaticclassMapClassextendsMapper{publicvoidmap(Textkey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{//yourmapcodegoeshereString[]fields=value.toString().split(",");for(Stringstr:fields){context.write(newText(str),newLongWritable(1L));}}}publicintrun(Stringargs[])t
