假设我有一个包含此类信息的大tsv文件:2012-09-2200:00:01.024934225834688102447268866000bo2012-09-2200:00:02.02493422609347461151344951004ot2012-09-2200:00:02.0249342261098336257346095334100ot2012-09-2200:05:02.0249342261500977152254785340010ot我想实现一个MapReduce作业，枚举五分钟的时间间隔并过滤tsv输入的一些信息。输出文件如下所示:047268866bo0134495ot
我正在使用mahout运行树冠聚类算法。这是我通过mahout命令行运行的命令。mahoutcanopy-i/mahout/o_seqsparse/tfidf-vectors-o/mahout/o_canopy-dmorg.apache.mahout.common.distance.SquaredEuclideanDistanceMeasure-ow-t1100-t250下面是map&reduce任务运行的数量:没有。maptask运行-->6没有。reducetask运行-->1但是因为一个reducer，这花费了太多时间。我想，如果我能够增加reduce任务的数量，那么我会获得更好
我想减少每个reducer的记录数，并将结果变量保留为rdd使用takeSample似乎是显而易见的选择，但是，它返回一个collection而不是SparkContext对象。我想到了这个方法:rdd=rdd.zipWithIndex().filter(lambdax:x[1]但是，这种方法很慢，效率不高。有没有更聪明的方法来获取小样本并保持数据结构为rdd？ 最佳答案 如果您想要一个小示例子集并且不能对数据做任何额外的假设，那么take结合parallelize可能是最佳解决方案:sc.parallelize(rdd.take(
我是MapReduce-hadoop世界的新手。在配置和文档中，他们指定了映射器和缩减器的数量。这到底是什么意思？我的疑问是:是否指定将完成映射/缩减的级别数。即，如果reducer的数量=2。那么reduce方法将被调用2次。是吗？是否指定并行工作的映射器/缩减器线程数，但每个线程只进行一次映射/缩减。哪个是正确的？或者它意味着别的东西。我很困惑..请回答我 最佳答案 不，你完全错了。指定maptasks的数量只是给框架一个提示，输入格式决定了输入拆分的数量，一个拆分=一个maptask。reducetasks的数量表示map输出
按照目前的情况，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter指导。关闭10年前。决定为给定数据集使用多少映射器和缩减器以实现最佳性能的因素是什么？我说的是ApacheHadoopMapReduce平台。
我有一份hadoop的工作。陈述工作后，我启动了一些映射器。每个映射器将一些文件写入磁盘，如part-m-00000、part-m-00001。据我了解，每个映射器创建一个零件文件。我有大量数据，所以必须有多个映射器，但我可以以某种方式控制此输出文件的数量吗？我的意思是，hadoop将启动，例如10个映射器，但只有三个部分文件？我找到了这篇文章Howdomultiplereducersoutputonlyonepart-fileinHadoop?但是有使用旧版本的hadoop库。我使用的类来自org.apache.hadoop.mapreduce.*而不是来自org.apache.ha
我看到我们可以设置每个tasktracker的map/reduce任务数量，但我如何设置集群中每个节点的tasktracker数量？如何关闭安全性以便我可以在每个节点上运行多个tasktracker？在hdfs-site.xml中将dfs.permissions设置为false就足够了吗？阿伦 最佳答案 为什么需要多个任务跟踪器？您可以根据您在tasktracker中设置的槽数运行多个作业。JobTracker与tasktracker对话以查找它在服务器上是否有任何空闲插槽(从数据所在的同一节点开始，如果没有则在其他地方)如果您有多
在MapReduce程序中，单个映射器可以发出的键值对数量是否有上限？我对Hadoop1.x和2.x都很感兴趣。我用谷歌搜索了它，但找不到任何答案，也根本找不到任何提及。谢谢 最佳答案 单个映射器发出的键值对数量没有限制。映射器不断生成写入缓冲区的输出。此缓冲区的大小由配置决定mapreduce.task.io.sort.mb[默认值:256MB(CDH),100MB(SourceCode)]。每当此缓冲区占用率达到容量的mapreduce.map.sort.spill.percent[Def:0.8]时，缓冲区内容就会溢出(非阻塞
最近在看hadoop:thedefinitiveguide这本书，这部分是两个集群使用distcp复制数据，看到评论:“当数据量很大时，有必要限制map数量以限制带宽和集群利用率”我不明白为什么？我认为我们应该利用尽可能宽的带宽来提高集群的效率。那么我们为什么要限制map的数量呢？ 最佳答案 当然有更多的没有。映射器的数量帮助我们实现更高的并行度，但如果它太高，它就会开始成为瓶颈。例如，如果您的映射器比没有的多得多。在你的奴隶上可用的CPU插槽中，大多数映射器将处于等待状态。同样，您可能会耗尽内存并可能面临网络拥塞。此外，创建那么多
我有一个HBase表(通过ApachePhoenix编写)，需要读取和写入一个平面文本文件。目前的瓶颈是因为我们有32个盐桶用于HBase(Phoenix)表，它只打开32个映射器来读取。当数据增长超过1000亿时，它变得非常耗时。有人能告诉我如何控制每个区域服务器读取HBase表的映射器数量吗？我也看到了在下面的URL中解释的程序，“https://gist.github.com/bbeaudreault/9788499”，但我没有完整解释的驱动程序。有人可以帮忙吗？ 最佳答案 Inmyobservation,numberofre
