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sorting - Hadoop 在单节点集群上运行排序示例

我正在尝试在Hadoop单节点集群上运行排序示例。首先,我启动守护进程:hadoop@ubuntu:/home/user/hadoop$bin/start-all.sh然后我运行随机编写器示例以生成顺序文件作为输入文件。hadoop@ubuntu:/home/user/hadoop$bin/hadoopjarhadoop-*-examples.jarrandomwriterrandhadoop@ubuntu:/home/user/hadoop$bin/hadoopjarhadoop-*-examples.jarrandomwriterrand正在运行0个map。Jobstarted:T

hadoop - 在 Hive 中导入带有 key=value 对的平面文件

我在HDFS中有格式为原始文件name=ABCage=10Location=QWERTYname=DEFage=15Location=IWIORS如何将这些平面文件中的数据导入到仅包含“名称”和“位置”列的Hive表中。 最佳答案 您可以执行以下操作。在表声明中,使用:ROWFORMATDELIMITED        FIELDSTERMINATEDBY''--space        MAPKEYSTERMINATEDBY'='此外,您的表将有一个数据类型为Map的列。因此,当您可以使用键从单个列中删除数据时。其他选项:编写自己

hadoop - 解释 "There can be many keys (and their associated values) in each partition, but the records for any given key are all in a single partition"

“每个分区中可以有许多键(及其相关值),但任何给定键的记录都在一个分区中。”这是一本著名的hadoop教科书的一行。我没有理解它的第二部分的全部含义,即“但是任何给定键的记录都在一个分区中。”这是否意味着单个键的所有记录都应该在单个分区或其他地方。 最佳答案 buttherecordsforanygivenkeyareallinasinglepartition如果您有一个键,则该键及其相关联的值必须位于单个分区上。有时该值可能相当大。但这是对值大小的限制。它必须足够小以适合单个分区。请注意,键和值上可能还有其他常量,具体取决于您用于

hadoop - 如何使用 Hive、Pig 或 MapReduce 处理 "insert into values"?

我是hadoop和大数据概念的新手。我正在使用Hortonworks沙箱并尝试操作csv文件的值。所以我使用文件浏览器导入文件并在配置单元中创建一个表来做一些查询。实际上我想要一个“插入值”查询来选择一些行,更改列的值(例如将字符串更改为二进制0或1)并将其插入到新表中。SQLLIKE查询可能是这样的:Insertintotable1(id,name,'01')selectid,name,graduatedfromtable2whereuniversity='aaa'不幸的是,hive无法插入(常量)值(不从文件导入),我不知道如何使用hive、pig甚至mapreduce脚本来解决这

sorting - mapreduce 分区内的数据是否已排序,如果是,它是如何发生的?

mapreduce分区内的数据是否已排序,如果是,如何排序?AFAIK,它是根据key分组的。如果它在内部排序,那么对所有分区内的所有数据进行排序不是一种开销吗? 最佳答案 如果您谈论的是映射器作为输入接收的输入拆分,那么不是;它们没有排序,因为这确实会产生不必要的开销。排序在map阶段结束之前开始(仅当使用reducer时),因此reduce函数的输入已排序。Partitioner定义了指定哪个reducer将处理映射器输出的标准。HashPartitioner(默认使用的Partitioner的实现)对映射器的输出键进行哈希处理

hadoop - Hadoop 中的 (key,value) 对总是 ('text' ,1) 吗?

我是Hadoop新手。你能说说(键/值)对吗?值总是一个吗?reduce步骤的输出总是一个(键/值)对吗?如果是,该(键/值)数据将如何进一步使用?请帮帮我。 最佳答案 我猜你问的是由于wordcount导致的(key,values)对的“一个”值Hadoop教程中的示例。所以,答案是否定的,它并不总是“一个”。MapReduce的Hadoop实现通过在整个工作流中传递(键,值)对来工作,从输入到输出:映射步骤:一般来说(还有其他特殊情况,取决于输入格式),映射器逐行处理分配给它们的拆分内的数据;这些行作为(key,value)对传

sorting - Hive 分配方式与不分配方式

这听起来很基础,但这个问题困扰了我一段时间。假设我有以下查询SELECTs.ymd,s.symbol,s.price_closeFROMstockssSORTBYs.symbolASC;在这种情况下,如果数据在符号列上分布良好,那么基于符号列进行分布是有意义的,这样所有reducer都能很好地共享数据;将查询更改为以下内容会提供更好的性能SELECTs.ymd,s.symbol,s.price_closeFROMstockssDISTRIBUTEBYs.symbolSORTBYs.symbolASC,s.ymdASC;如果我不指定distributeby子句会有什么影响?在第一个查询中

hadoop - MapReduce shuffle 和 sort 阶段的复制操作

我很困惑,在Shuffle和Sort阶段,具有m个映射器和r个缩减器的作业涉及最多mr个复制操作。复制操作在什么情况下会达到最大值m*r?谁能解释一下? 最佳答案 假设您有3个映射器和1个缩减器。每个映射器任务输出1个文件(按键排序),该文件被写入map函数运行的本地文件系统。因此,我们将有3个这样的输出文件分布在集群中。由于reducer没有利用数据局部性优化,并且由于我们只有1个reducer-它需要复制每个映射器任务在网络上生成的3个不同的输出文件。因此,此场景中涉及mxn=3x1=3复制操作。

Hadoop MapReduce : Two values as key in Mapper-Reducer

如何使用两个组件构建key?这样做的原因是我有一个无向图。如果A和B通过通信关联(方向无关),则两个节点A和B之间存在边。此通信有一个数字参数。所以我想实现的是有一个将A和B组合在一起作为一个集合的key,这样A到B和B到A的通信就可以被认为是等价的,并且可以被加起来得到统计数据说:AB5BA10键在语义上应该是“A或B在一起”,这样包含A和B作为键的集合的值应该是5+10=15。wordcount示例将特定单词作为关键字。就我而言,我想将包含两个组件的集合作为关键。在map和reduce阶段,只要满足AtoB或BtoA就求和。谢谢! 最佳答案

java - 多重就业和全局值(value)

我正在处理多个作业,我需要使用一个全局数组值。我在函数设置(Mapper)中使用了数组,我需要在函数清理(Reducer)中更改它。在创建作业之前,我读取了一个包含此值的序列文件,然后我使用了conf.setInt()。在Cleanup(Reducer)中,我用新数组编写了一个序列文件。我面临这个问题:13/11/1910:58:23INFOmapred.JobClient:TaskId:attempt_201311190929_0005_m_000015_0,Status:FAILEDjava.lang.Throwable:ChildErroratorg.apache.hadoop.