我是Hadoop新手，既然map节点和reduce节点之间的数据传递可能会降低MapReduce的效率，为什么不把maptask和reducetask放在同一个节点？ 最佳答案 实际上，如果数据太“小”，您可以在同一个JVM中运行map和reduce。这在Hadoop2.0(又名YARN)和现在称为Ubertask中是可能的。来自伟大的“Hadoop:权威指南”一书:Ifthejobissmall,theapplicationmastermaychoosetorunthetasksinthesameJVMasitself.Thish
我写了一个只有Map的作业，其中数据在经过一些处理后从一个HBase表写入另一个表。但是在我的映射器的setup方法中，我从一个文件加载数据，这比我的mapred.task.timeout配置花费更多的时间。我阅读了给出的解释here.我的问题是，1)在设置阶段的中间任务和任务跟踪器之间是否没有通信？2)如何更新状态字符串？？ 最佳答案 只要有进度Job就不会超时进度报告很重要，因为Hadoop不会让正在取得进展的任务失败。以下所有操作都构成进度:•读取输入记录(在映射器或缩减器中)•编写输出记录(在映射器或缩减器中)•设置报告者的
有没有一种使用终端模拟MapReduce作业的简单方法？我想知道是否有一种简单的方法可以在编写代码时调试它。 最佳答案 我习惯于使用Python进行Hadoop流式处理，但我相信该解决方案也可以复制到其他语言。所以，这就是我的解决方案:catinput_folder/*|pythonmap.py|排序|pythonreduce.py同样值得一提的是，您可以通过简单地运行来查看reducer接收到的值作为输入:catinput_folder/*|pythonmap.py|排序 关于hado
将下发的ds_db01.sql数据库文件放置mysql中12、编写Scala代码，使用Spark将MySQL的ds_db01库中表user_info的全量数据抽取到Hive的ods库中表user_info。字段名称、类型不变，同时添加静态分区，分区字段为etl_date，类型为String，且值为当前日期的前一天日期（分区字段格式为yyyyMMdd）。使用hivecli执行showpartitionsods.user_info命令，将结果截图粘贴至答案表.docx中对应的任务序号下；13、 编写Scala代码，使用Spark将MySQL的ds_db01库中表sku_info的全量数据抽取到H
在一个3节点的hadoop集群中。我希望主人是1个节点。Map任务发生在一个节点，Reduce任务发生在1个节点。Map和reduce任务应该分开。可能吗？据我所知，两者一起运行。如果你能阐明一些观点，那就太好了。谢谢!-塞图 最佳答案 这不是最优的，因为必须始终将map输出复制到另一台服务器。但是您可以简单地在服务器上修改您的mapred-site.xml。mapred.tasktracker.map.tasks.maximum4Themaximumnumberofmaptasksthatwillberunsimultaneous
我有一个mapReduce任务(https://github.com/flopezluis/testing-hadoop)，它读取文件夹中的文件并将它们附加到zip。我需要永远运行这个任务，所以当它完成处理它们时，它应该再次运行。我正在阅读有关oozie的信息，但我不确定它是否最合适，因为它可能对我的问题来说太大了。如果oozie是最好的解决方案。如果我编写一个协调器每10分钟运行一次，如果任务耗时超过10分钟，协调器等待再次运行该任务会怎样？任务说明文件夹总是一样的。有不同的zip文件，一个是关键。这个想法是逐步创建zip文件。我认为这比处理完所有文件后创建zip文件要快。这些文件包
使用Hadoop的PIG-Latin从搜索引擎日志文件中查找唯一搜索字符串的出现次数。(clickheretoviewthesamplelogfile)请帮帮我。提前致谢。pig脚本excitelog=load'/user/hadoop/input/excite-small.log'usingPigStorage()AS(encryptcode:chararray,numericid:int,searchstring:chararray);GroupBySearchString=GROUPexcitelogbysearchstring;searchStrFrq=foreachGroup
我正在尝试使用Python进行Hadoop流式处理。我在here的帮助下编写了简单的map和减少脚本。map脚本如下:#!/usr/bin/envpythonimportsys,urllib,retitle_re=re.compile("(.*?)",re.MULTILINE|re.DOTALL|re.IGNORECASE)forlineinsys.stdin:url=line.strip()match=title_re.search(urllib.urlopen(url).read())ifmatch:printurl,"\t",match.group(1).strip()和redu
在将mapreduce作业提交到hadoop时，我试图以编程方式确定哪些任务尝试在我的集群中的哪个tasktracker上运行。我发现我可以像这样从JobClient获取大部分任务数据:jobClient.getMapTaskReports(jobID)但不是任务尝试成功的机器的主机名。有人知道如何从任务尝试ID中获取主机名吗？ 最佳答案 JobClient给你一个所谓的NetworkedJob提交时。它有一个名为getTaskCompletionEvents的方法。这会返回一个发生的TaskCompletionEvent数组，那些
在HadoopMapReduce中，在所有映射器完成之前，没有缩减器启动。有人可以解释一下这个逻辑是在哪个部分/类/代码行实现的吗？我说的是HadoopMapReduce版本1(不是Yarn)。我已经搜索了mapreduce框架，但是类太多了，我不太了解方法调用及其顺序。换句话说，我需要(首先用于测试目的)让reducers开始减少，即使仍然有工作的映射器。我知道这样我得到的工作结果是错误的，但我知道这是更改框架部分的一些工作的开始。那么我应该从哪里开始查看并进行更改？ 最佳答案 这是在洗牌阶段完成的。对于Hadoop1.x，请查看
