我目前正在练习Map-reduce(Hadoop2.2)，需要您在其中一个概念上的帮助。我有一个用例，我想使用两个作业来完成。我希望将job1的输出写入分布式缓存，并将其作为输入传递给第二个作业。基本上我想避免将第一个作业的输出写入文件，从而导致开销。用例输入:歌曲文件-|编号|歌曲|输入||s1|歌曲1|古典||s2|歌曲2|爵士乐||s2|歌曲3|经典|.用户评分文件-|用户ID|歌曲编号|评分||u1|s1|7||u2|s2|5||u3|s2|9||u4|s1|7||u5|s5|5||u6|s1|9|注意:这两个文件都包含非常大的数据。用例描述:找出每首古典类型歌曲的平均评分。我

我正在运行一个hadoop流式mapreduce作业，它总共有26895个映射任务。但是，处理特定输入的任务总是失败。所以我设置了mapreduce.map.failures.maxpercent=1，想跳过失败的任务，但是作业还是没有成功。Kind%CompleteNumTasksPendingRunningCompleteKilledFailed/KilledTaskAttemptsmap100.00%26895002689418/44reduce100.00%100010/1我怎样才能跳过这个？ 最佳答案 同样有一个配置可用。

目前我使用的是clouderahadoop单节点集群(启用了kerberos。)在客户端模式下我使用以下命令kinitspark-submit--masteryarn-client--proxy-userclouderaexamples/src/main/python/pi.py这很好用。在集群模式下，我使用以下命令(没有完成kinit并且缓存中没有TGT)spark-submit--principal--keytab--masteryarn-clusterexamples/src/main/python/pi.py也很好用。但是当我在集群模式下使用以下命令时(没有完成kinit并且缓

我发现Windows上的Hadoop有点令人沮丧:我想知道是否有适合Win32用户的Hadoop的任何重要替代品。我最看重的功能是:在小型网络上易于初始设置和部署(如果我们为这个项目分配了超过20台工作PC，我会感到惊讶)易于管理-理想的框架应该具有基于Web/GUI的管理系统，这样我就不必自己编写一个。流行且稳定的东西。奖金取决于我们能否及时交付该项目。背景:我工作的公司想要构建一个新的网格系统来运行一些财务计算。我一直在评估的第一个框架是Hadoop。这似乎完全符合预期，只是它非常面向UNIX。我能够在UbuntuVirtualBox上启动并运行所有教程。不幸的是，在Win32上似

1.问题描述情况一：Navicat连接远程mysql数据库，创建数据库时出现错误：情况二：在linux中命令创建数据库出现如下报错：2.原因分析root权限不够，先使用“SELECThost,user,Grant_priv,Super_privFROMmysql.user;”查询，发现已经是Y了。通过SELECT*FROMmysql.user;命令查询权限信息，可以看到root对应的很多权限都是N，如下图所示：至于为什么会出现root权限不够，可能是安装mysql的时候MySQL权限配置不正确，或者修改了相关的配置文件等。3.解决方案将root权限全部修改为Y，执行如下代码（记得退出mysql

我链接了两个Mapreduce作业。Job1将只有一个reducer，我正在计算一个浮点值。我想在Job2的reducer中使用这个值。这是我的主要方法设置。publicstaticStringGlobalVriable;publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{intruns=0;for(;runs{publicvoidreduce(Textkey,Iterablevalues,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{floats=0;for(FloatWri

如何在使用pythonMRJob库运行mapreduce程序时在终端上显示中间值(即打印变量或列表)？ 最佳答案 您可以使用sys.stderr.write()将结果输出到标准错误。这是一个例子:frommrjob.jobimportMRJobimportsysclassMRWordCounter(MRJob):defmapper(self,key,line):sys.stderr.write("MAPPERINPUT:({0},{1})\n".format(key,line))forwordinline.split():yield

我正在准备考试，这是讲义中的一个问题:WhyMaptasksoutputsarewrittentothelocaldiskandnottoHDFS?这是我的想法:减少网络流量的使用，因为reducer可能与输出在同一台机器上运行，因此不需要复制。不需要HDFS的容错能力。如果作业中途终止，我们总是可以重新运行maptask。还有哪些可能的原因？我的回答合理吗？ 最佳答案 你的推理是正确的。但是我想补充几点:如果map输出写入hdfs会怎么样。现在，写入hdfs不像写入本地磁盘。这是一个更复杂的过程，namenode确保至少将dfs.

我正在学习HadoopMapReduce框架。我正在努力寻找为什么我们不能在MapReduce中使用Java原始数据类型。 最佳答案 Java序列化要求类的散列以序列化格式在对象的每个实例之前加上前缀。因此，要读取对象，您不需要指定类名。这会导致读取对象的开销，因为每个对象都可以是不同类的实例。在Hadoop序列化中，我们在检索时指定类名。因此，不需要前缀，因为我们已经知道要检索的内容。因此我们设置了InputFormat。这提高了RPC过程中各方面的速度和性能。 关于java-为什么我

我正在尝试使用在Oozie工作流中执行Map-Reduce任务行动。O'Reilley的ApacheOozie(IslamandSrinivasan2015)指出:Whileit’snotrecommended,JavaactioncanbeusedtorunHadoopMapReducejobsbecauseMapReducejobsarenothingbutJavaprogramsafterall.ThemainclassinvokedcanbeaHadoopMapReducedriverandcancallHadoopAPIstorunaMapReducejob.Inthatmo