我们知道，在hadoop的复制阶段，每个reduceworker进程从所有mapper节点读取数据并对已经排序的数据执行合并(在mapper端的内存排序期间排序)和研究他们的key份额和他们的值(value)。现在，我们也知道，所有对应于一个特定的数据只会去到一个reducer。我的问题是:数据拆分如何传输到reducer，即分区大小是如何决定的，以及它是由什么过程决定的，因为数据是使用拉机制而不是推机制传输的。一个有趣的挑战是确定数据的总体大小，因为数据驻留在多个节点上(我猜作业跟踪器/主进程可能知道所有节点的数据大小和位置，但我也不确定)。如果数据高度倾斜并且其中大部分属于有10个
我们知道hive在排序作业开始之前不做采样，它只是利用MapReduce的排序机制，在reduce端进行merge-sort，只使用一个reduce，因为reduce收集mapper输出的所有数据在这种情况下，假设一台运行reduce的机器只有100GB的磁盘，如果数据太大而无法放入磁盘怎么办？ 最佳答案 Hive的并行排序机制还在开发中，见here.设计良好的数据仓库或数据库应用程序将避免这种全局排序。如果需要，请尝试使用Pig或Terasort(http://hadoop.apache.org/common/docs/curre
当我尝试连接到MapReduce位置时，我的笔记本电脑(我有我的eclipse和mapreduce插件)是一个namenode和datanode的集群，我得到错误:服务器IPC版本7无法与客户端版本3通信。我试图在谷歌上找到一些信息，但找不到太多。是不是因为我的mapreduceeclipse插件使用旧版本的IPC而hadoop集群有更新的版本。所以只是我使用的是过时的插件？如何找到我的eclipse插件使用的IPC版本？有什么想法吗？ 最佳答案 是的，这听起来像是版本不兼容。假设您的hadoop发行版有源代码，您可以为该版本重新编
任何人都可以帮助解决这个hadoop流式排序问题吗？感谢您提前提出任何建议。我是Hadoop新手，需要对500GB制表符分隔的文本文件实现排序功能。下面是一个示例输入，一行中有3个字段，如READA14chr1450989。这里我需要按第2列和第3列进行数字排序，除非我将reducers的数量设置为1，否则我永远不会得到正确的排序结果。示例输入:READA14chr1450989READB18chr18517043READC22chr2288345READD10chr10994183READE19chr19232453READF20chr2042912READF9chr9767396R
在Mac10.7.5上安装Hadoop2.6.0的单节点安装程序时，手册http://hadoop.apache.org/docs/r1.2.1/single_node_setup.html需要更新java_home。即，在准备启动Hadoop集群部分，它说:“在发行版中，编辑文件conf/hadoop-env.sh以至少将JAVA_HOME定义为Java安装的根目录。”我使用终端查询'/usr/libexec/java_home'的结果，它是/System/Library/Java/JavaVirtualMachines/1.6.0.jdk/Contents/Home,对于java_
我在使用MLUtilssaveAsLibSVMFile时遇到了上述错误。尝试了如下各种方法，但没有任何效果。 /* conf.set("spark.io.compression.codec","org.apache.spark.io.LZFCompressionCodec") */ /* conf.set("spark.executor.extraClassPath","/usr/hdp/current/hadoop-client/lib/snappy-java-*.jar") conf.set("spark.driver.extraClassPath","/usr/hdp
我尝试运行一个针对thrift0.9.0构建的thriftJava客户端您可以在此处找到代码:https://github.com/apache/hbase/blob/master/hbase-examples/src/main/java/org/apache/hadoop/hbase/thrift/DemoClient.javaclasspath下有libthrift-0.9.0.jar我得到以下信息:scanningtables...Exceptioninthread"main"java.security.PrivilegedActionException:org.apache.t
HbaseRESTAPI，此接口(interface)get'version/cluster'，当我使用headerAccept:application/json时，响应不是JSON而是纯文本。curl-XGET\-H"Accept:application/json"\"http://localhost:8888/version/cluster"#"1.2.2"但是当我使用Accept:text/xml时，响应是正确的XML。curl-XGET\-H"Accept:text/xml"\"http://localhost:8888/version/cluster"#1.2.2
我是新手。我正在尝试运行将数据加载到elasticsearch的spark作业。我用我的代码构建了一个fatjar，并在spark-submit期间使用了它。spark-submit\--classCLASS_NAME\--masteryarn\--deploy-modecluster\--num-executors20\--executor-cores5\--executor-memory32G\--jarsEXTERNAL_JAR_FILES\PATH_TO_FAT_JARelasticsearch-hadoop依赖的maven依赖为:org.elasticsearchelasti
我正在阅读MapRedcue的源代码，以更深入地了解MapReduce的内部机制。当我试图了解如何合并映射阶段产生的数据并将其发送到减少功能以进行进一步处理时，我遇到了问题。源代码看起来太复杂了，我只想知道它的概念。我想知道的是在传递给reduce()函数之前如何对值(作为参数Iterator)进行排序。在MapTask.runOldReducer()中，它将通过传递RawKeyValueIterator创建ReduceValuesIterator，其中将调用Merger.merge()并执行许多操作(例如收集段)。阅读代码后，在我看来它只尝试按键排序，并且与该键相关的值将被聚合/收集
