当Map和Reduce类必须尊重地扩展Mapper和Reducer类时，为什么我们需要在MapReduce作业中显式设置OutputKey/InputKey类，这需要添加？一个例子:工作session:job.setOutputKeyClass(NullWritable.class);job.setOutputValueClass(Text.class);job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);reducer:publicstaticclassComputeReducerextendsReducer{如果我们已经显式设置redu
我正在尝试使用python的MRJob包编写MapReduce作业。该作业处理存储在S3中的约36,000个文件。每个文件大约2MB。当我在本地运行作业(将S3存储桶下载到我的计算机)时，运行大约需要1小时。但是，当我尝试在EMR上运行它时，它需要更长的时间(我在8小时时停止了它，它在映射器中完成了10%)。我在下面附上了我的mapper_init和mapper的代码。有谁知道什么会导致这样的问题？有谁知道如何修理它？我还应该注意，当我将输入限制为100个文件的样本时，它工作正常。defmapper_init(self):"""Setclassvariablesthatwillbeus
最近遇到一个问题WillallHivequeriesbeconvertedintomapandreducejobs?我知道Hive查询被转换为一系列MapReduce作业。我不是在谈论在Hive中调用外部脚本。是否存在不需要reduce作业且Hive可以通过Map作业本身获得结果的情况。你有什么想法？ 最佳答案 是的。这仅取决于您正在运行的作业类型。例如，如果您有一个具有架构(姓名、ID、部门)的员工表。以下查询运行仅map作业。Mapper从配置单元表中接收(Name,id,department)作为值，并发出Name和Nullw
我们创建了一个Mapreduce作业以将数据注入(inject)BigQuery。我们的工作中没有太多的过滤功能，因此我们希望将其设为仅限map的工作，以使其更快、更高效。但是，BigQuery接受的java类“com.google.gson.JsonObject”并未实现hadoopMapper接口(interface)所需的Writable接口(interface)。JsonObject也是最终的，我们不能扩展它......关于我们如何解决这个问题有什么建议吗？谢谢， 最佳答案 补充William的回复:我想自己测试一下，我创建
我有一个小于(非常小)默认block大小的文件。我的Mapper的输出是大量的>对(大于20)。我在某处读到，MR作业后生成的输出文件的数量等于reducer的数量，在我的例子中，reducer的数量大于20。但我在输出中得到了一个文件。然后我做了job.setNumReduceTasks(2)希望它会在输出中生成两个文件。但它仍然生成了一个文件。那么我可以得出输出文件数等于block数的结论吗？还有，是否将一个数据block馈送到一个Mapper？ 最佳答案 -block-物理分区:HDFS旨在保存和管理大量数据。默认block大
我正在尝试使用JavaClientAPI提交Oozie作业来自另一个Job的javaAction。集群正在使用Kerberos。这是我的代码://getaOozieClientforlocalOozieStringoozieUrl="http://hadooputl02.northamerica.xyz.net:11000/oozie/";AuthOozieClientwc=newAuthOozieClient(oozieUrl);wc.setDebugMode(1);//createaworkflowjobconfigurationandsettheworkflowapplicati
我在支持Kerberos的集群(Cloudera)上运行Spark作业，并希望能够为作业的任何给定运行记录用户的Kerberos身份。(注意这里不是启动job的本地linux用户身份，因为我们使用keytab文件，jaas.conf文件，调用kinit启动脚本。我们可以在启动脚本中记录一个身份，因为我们知道与key表一起传递给kinit的主体，但是能够在实际的Spark作业本身中登录会很好，这样即使一个作业是手动启动的，我们也能可靠地知道它在什么身份下运行)。一些答案表明如下:importjava.security.{AccessController,Principal}impor
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我现在正在关注SpringHADOOP的介绍页面http://blog.springsource.org/2012/02/29/introducing-spring-hadoop/示例配置是基于xml的。以下代码描述了wordCount示例。有没有办法用Javaconfig配置这个例子？ 最佳答案 @Configuration@EnableHadoop@PropertySource(value={"classpath:config/hadoop.properties"})publicclassHadoopConfiguratione
我正在尝试SpringData-Hadoop用于从本地计算机的IDE在远程集群上执行MR代码//Hadoop1.1.2、Spring3.2.4、Spring-Data-Hadoop1.0.0尝试过这些版本:Hadoop1.2.1、Spring4.0.1、Spring-Data-Hadoop2.0.2applicationContext.xml:WordCounter.java:packagecom.hadoop.basics;importjava.io.IOException;importjava.util.StringTokenizer;importorg.apache.hadoop
