我有一个如下所示的自定义分区器:importjava.util.*;importorg.apache.hadoop.mapreduce.*;publicstaticclassSignaturePartitionerextendsPartitioner{@OverridepublicintgetPartition(Textkey,Textvalue,intnumReduceTasks){return(key.toString().Split('')[0].hashCode()&Integer.MAX_VALUE)%numReduceTasks;}}我像下面这样设置hadoop流参数-fi
我还在学习MapReduce框架，具体由Hadoop实现，我想知道是否可以修改它来执行以下任务:Map()函数将发出(key,value)对，其键是大小为2的数组，比如int[2]。我希望将包含两个共同整数中的任何一个的每一对映射到同一个reducer。例如，如果Map()发出:([2,3],4),([2,4],5),([6,5],2),([5,7],1)，那么Reduce1应该接收前两对，Reduce2接收后两对(前两对共享2，后两对共享5)。这可以看作是一个连通分量问题，其中顶点是int[]中的整数，边在同一int[]中的任意两个整数之间共享。 最佳答案
我有一些数据由0到200之间的id键控-大约一百万，我需要将它分成0-500万、500万-1000万等范围的美元。我正在尝试在Hadoop上为最后一部分使用自定义分区程序，以便我的代码的最后一部分看起来像这样:Conns=FOREACHConnsGroupedGENERATEgroupasmemberId,$1.companyIdascompanyIds;ConnsPartitioned=DISTINCTConnsPARTITIONBYcom.mypackage.SearchNodePartitionerPARALLEL50;rmf$connections_fileStoreConns
您好，我正在学习hadoop，我想要一个关于如何使用自定义partioner解决字数统计问题的示例。我希望将缩减器设置为26，以便所有以“A”开头的字符都将转到第一个缩减器，所有字符“B”将转到第二个缩减器，依此类推....公共(public)类PersonPartitioner扩展了Partitioner{@OverridepublicintgetPartition(Textkey,IntWritableVal,intnumOfReducer){Stringline=key.toString();String[]splits=line.trim().replaceAll("[0-9]
开始运行hamaBSP作业时遇到以下问题。当hama在实际运行我自己的代码之前尝试加载和分区输入数据时，会发生此异常。这是一些网站中讨论的已知问题，但不幸的是没有已知原因(例如，参见here)。当我只运行部分数据集时，我的BSP工作完全正常。但是，当我运行完整的数据集时，问题出现了:(我能知道如何解决或避免这个问题吗？13/11/1801:19:30INFObsp.FileInputFormat:Totalinputpathstoprocess:3213/11/1801:19:30INFObsp.FileInputFormat:Totalinputpathstoprocess:3213
如果我们有12个分区键而我们只有8个Reducer，将创建多少个op部分文件？创建的零件文件数量是否为12，即使4个reducer可以用于2个键。IE。1个reducer是否会发出2个部分文件，因为它使用2个键(对于4个Reducer)或者两个键的数据(给1个Reducer)将合并到一个部分文件中，因此只生成8个部分文件？ 最佳答案 如果4个reducer为2个键工作，则创建的部分文件的数量将为8。一个reduce任务将只生成一个部分文件，即使它需要多个键。一个reduce任务分区可能包含多个键，并且它们是排序的。减少Reducer
sql查询是相当标准的内部连接类型。例如，比较n个表以查看所有n个表中存在哪些customerId将是一个基本的WHERE...AND类型查询。问题是表的大小超过1000万条记录。数据库是非规范化的。规范化不是一种选择。查询要么需要很长时间才能完成，要么永远不会完成。我不确定它是否相关，但我们正在将springxd作业模块用于其他类型的查询。我不确定如何划分此类作业，以便它可以并行运行，从而花费更少的时间，因此如果步骤/子部分失败，它可以从中断的地方继续。具有类似问题的其他帖子建议使用数据库引擎之外的替代方法，例如在代码中实现LOOPJOIN或使用MapReduce或Hadoop，我从
我正在运行一项大型工作，将两年内不定期的大约55个样本流(标签)(每条记录一个样本)合并为15分钟的平均值。原始数据集中的23k条流中大约有11亿条记录，这55条流约占这些记录的3300万条。我计算了一个15分钟的索引并按它分组以获得平均值，但是尽管将它提高到20k，我似乎已经超过了我的配置单元作业的最大动态分区。我想我可以进一步增加它，但它已经需要一段时间才能失败(大约6小时，虽然我通过减少要考虑的流的数量将它减少到2)，而且我实际上不知道如何计算我真正有多少需要。代码如下:SEThive.exec.dynamic.partition=true;SEThive.exec.dynami
我正在尝试使用Pig从Hive表中读取数据。详情如下:hive版本1.1pig0.12Hadoop2.6.0Cloudera发行版5.4.4Hive表架构:mapyyyyintmmintddintPartitionsareyyyy(int),mm(int),dd(int)pig代码:input_data=LOAD‘dbname.tablename'USINGorg.apache.hive.hcatalog.pig.HCatLoader();input_data_f=FILTERinput_dataBYyyyy==2016ANDmm==7ANDdd==19;rmfinput_data_d
我是hadoop和mapreduce分区程序的新手。我想编写自己的分区程序，我需要读取分区程序中的文件。我搜索了很多次，我知道我应该使用分布式缓存。这是我的问题，我如何在我的hadoop分区程序中使用分布式缓存？我应该在我的分区程序中写什么？publicstaticclassCaderPartitionerextendsPartitioner{@OverridepublicintgetPartition(Textkey,IntWritablevalue,intnumReduceTasks){return0;}}谢谢 最佳答案 解决这
