在我的映射器中，我需要确定一条记录是否是提供给该映射器的最后一条记录。有什么办法吗？也就是说，假设一个映射器有1000条记录。映射器一个一个地处理它们。如何确定映射器何时处理最后一条记录？ 最佳答案 在map()方法中是不可能的，但是您可以保存所有输入记录并在cleanup()方法中处理它们。像这样:publicstaticclassLastRecordMapperextendsMapper{privateList>data=newArrayList>();@Overridepublicvoidmap(LongWritablekey
我编写了一个带有两个输入参数的驱动程序代码:args[0]和args[1]。我想使用args[0]即输入文件路径，作为我在映射器代码中的文件路径之一，这样我的缓冲区读取器就可以读取文件，如下所示:{publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,Contextcontext)throwsjava.io.IOException,InterruptedException{ArrayListal=newArrayList();ArrayListnl=newArrayList();Stringline=null;StringfilePath=args[0];St
这是ExtractingrowscontainingspecificvalueusingmapReduceandhadoop的后续问题映射函数publicstaticclassMapForWordCountextendsMapper{privateIntWritablesaleValue=newIntWritable();privateTextrangeValue=newText();publicvoidmap(Objectkey,Textvalue,Contextcon)throwsIOException,InterruptedException{Stringline=value.t
我有一个小的sqlite数据库(邮政编码->美国城市名称)，我有一个很大的用户S3文件。我想将每个用户映射到与其邮政编码关联的城市名称。我遵循著名的WordCount.java示例，但我不确定mapReduce的内部工作方式:我的映射器是否为每个s3输入文件创建一次？我应该在创建映射器时连接到sqlite数据库吗？我应该在映射器的构造函数中这样做吗？ 最佳答案 MapReduce是一个框架，用于编写应用程序以可靠和容错的方式在大型商用硬件集群上并行处理大数据。MapReduce在HDFS(Hadoop分布式文件系统)之上以两个不同的
https://hadoop.apache.org/docs/current/api/org/apache/hadoop/mapreduce/Mapper.html#method.summaryrun(Context)org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper方法a).ExpertuserscanoverridethismethodformorecompletecontrolovertheexecutionoftheMapper.目前run(Context)方法的默认行为是什么。如果我重写run(Context)，根据文档会得到什么样的特殊控制？是否有人在您的
当执行Hive查询时，执行了多少个映射器/缩减器或当执行一个Hive查询时，如何确定将如何执行映射器和缩减器？ 最佳答案 映射器的数量取决于作业客户端计算的输入分割数。Hive查询就像一系列Mapreduce作业。如果您编写一个简单的查询，例如selectCount(*)fromEmployee，则只会执行一个Mapreduce程序。如果你给出一个包含大量聚合和连接等的复杂查询，将执行一系列MapReduce程序，这些程序使用早期MR阶段的输出作为下一个MR阶段的输入，最终结果将转储到HDFS。reducer的数量可以由开发人员在H
我想查看logmapper或者reducer输出？在containerfoler下的syslog中找不到？那么log输出到哪里呢？publicclassSkipStat{privatestaticLoglog=LogFactory.getLog(SkipStat.class);privatestaticBlockWorkerRepositoryblockWorkerRepository;static{blockWorkerRepository=newBlockWorkerRepositoryImpl();}privatestaticclassSkipInfoMapperextendsM
我有一个托管的Hive表，它只包含一个150MB的文件。然后我对它执行“selectcount(*)fromtbl”，它使用了2个映射器。我想将它设置为更大的数字。首先我尝试了“setmapred.max.split.size=8388608;”，希望它能使用19个映射器。但它只使用3。不知何故，它仍然将输入分成64MB。我还使用了“setdfs.block.size=8388608;”，也没有用。然后我尝试了一个普通的map-reduce作业来做同样的事情。它最初使用3个映射器，当我设置mapred.max.split.size时，它使用19个。所以我想问题出在Hive上。我看了
我正在运行一个具有M个核心实例和N个任务实例的AmazonEMR集群。我的作业每天运行多次并且对时间敏感，因此我保持M核心实例24/7全天候运行，这样我就没有与S3之间的数据传输开销。N个任务节点正在根据需要动态启动和终止。M个核心节点为c1.mediums，N个任务节点为m2.xlarge。有没有办法为每个实例配置mapred.tasktracker.map.tasks.maximum和mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum？对于我想要的核心节点:mapred.tasktracker.map.tasks.maximum=2mapred.task
对于某个HadoopMapReducemapper任务，我已经有了mapper任务的完整执行时间。一般来说，映射器有三个步骤:(1)从HDFS或其他来源(如AmazonS3)读取输入；(2)处理输入数据；(3)将中间结果写入本地磁盘。现在，我想知道是否有可能知道每一步花费的时间。我的目的是得到(1)映射器从HDFS或S3读取输入需要多长时间的结果。结果仅表明映射器的读取速度。它更像是映射器的I/O性能；(2)mapper处理这些数据需要多长时间，更像是task的计算能力。有人知道如何获得这些结果吗？谢谢。 最佳答案 只需实现一个不发
