我有2个表格文件文件1:key1value1键2值2...文件2:key1value3key2value4...我想产生一个减少输出的形式key1(value1-value3)/value1键2(值2-值4)/值2我让map写下键，值前面加上一个字符，告诉它是来自file1或file2，但不确定如何编写reduce阶段我的map方法是publicvoidmap(LongWritablekey,Textval,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{TextoutputKey=newText();TextoutputVa
我想知道如何在hadoopreducer函数中设置条件来过滤键值对。例如，在下面给出的单词计数示例中，我怎样才能得到那些计数大于某个阈值(比如3)的单词。library(rmr2)library(rhdfs)#initiaterhdfspackagehdfs.init()map 最佳答案 reduce3)keyval(word,sum(counts))} 关于r-在R中过滤hadoopreducer函数中的键值对，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
我只是Hadoop框架的初学者。我想在这里了解几个概念，我浏览了很多链接，但我想得到明确的答案1)为什么Mapreduce只适用于键值对。我还读到我可以创建一个Mapreduce作业而无需实际使用reduce2)Mapping阶段的输入key是fileoffsetkey。我可以使用显式键值吗？还是自定义输入？ 最佳答案 很好，您正在挖掘hadoop概念。1)我可以使用显式键值吗？或自定义输入？:是的，编写您自己的(覆盖)RecordReader来执行此操作。2)为什么Mapreduce只适用于键值对？:MapReduce，顾名思义，
从reducer，我得到以下输出。keyvalue1apple2apple3apple4orange5orange但是，我需要以下输出:keyvalue1apple4orange什么是正确的实现方式？ 最佳答案 此图显示了字数统计流程。您可以通过以下方式实现:1.Pig脚本(内部生成一个mapreducejob)对于非java开发者你需要安装pig。您需要在HDFS中有您的输入文件。然后在gruntshell或Hue(无论你有什么选择)中使用以下代码lines=LOAD'pathofinputfile'AS(line:chararr
我实际上正在尝试使用python为特定数据开发映射器和缩减器。我已经编写了映射器代码，它会给出商店名称和在商店完成的交易的成本。例如:耐克$45.99阿迪达斯$72.99彪马$56.99耐克$109.99阿迪达斯$85.99这里的key是店名，value是交易费用。现在我正在尝试编写reducer代码，该代码将比较每家商店的交易成本并给出每家商店的最高交易。现在我想要得到的输出是耐克$109.99阿迪达斯$85.99彪马$56.99我的问题是如何比较python中赋予键的不同值？ 最佳答案 好吧，MapReduce范例是一个键值对，
我想从行插入中检索自动生成的id，但我得到一个NullPointerException代码如下:longresult=0;finalStringSQL="INSERTINTOcompte(prenom,nom,datenaissance,numtelephone)"+"VALUES(?,?,?,?)";KeyHolderkeyHolder=newGeneratedKeyHolder();introw=this.jdbcTemplate.update(newPreparedStatementCreator(){publicPreparedStatementcreatePreparedSt
我想从行插入中检索自动生成的id，但我得到一个NullPointerException代码如下:longresult=0;finalStringSQL="INSERTINTOcompte(prenom,nom,datenaissance,numtelephone)"+"VALUES(?,?,?,?)";KeyHolderkeyHolder=newGeneratedKeyHolder();introw=this.jdbcTemplate.update(newPreparedStatementCreator(){publicPreparedStatementcreatePreparedSt
如果我从运行在2个不同数据节点上的2个不同映射器获得相同的键/值对，并且如果我使用单个reducer，我该如何消除重复的键/值对并防止它进入reducer？我是否应该使用组合器，然后检查同一个键是否有重复值，然后在组合器中消除它？但是组合器将来自单个映射器的所有键值对作为输入，对吧？ 最佳答案 这正是reducer的职责——处理这种重复。我认为正是出于这个原因，hadoop中没有办法允许它。正如您以正确的方式指出的那样-组合器在这里不会完全有帮助，而只会减少此类重复的数量 关于hadoo
我有一个非常大的表CLAIMS，其中包含以下列:p_keyc_keyclaim_type每一行由p_key,c_key唯一定义。每个p_key通常会有多个c_key。该表将如下所示:p_keyc_keyclaim_type11A12A23B25C31B我想为每个p_key找到最小的c_key。这是我的查询:SELECTp_key,min(c_key)asmin_ckeyfromCLAIMSGROUPBYp_key问题是，当我通过HIVECLI(0.13)将其作为mapreduce作业运行时，reduce部分需要30分钟才能完成5%。我不完全确定什么会导致一个简单的查询花费这么长时间。此
我需要使用MR找到得分最高的学生Paul90Ben20Cook80Joe85所以reducer的输出应该是(Paul90)谁能帮我解决这个问题？ 最佳答案 执行此操作的一个好方法是在Hadoop中进行二次排序。您的map输出键应该是(名称、标记)的组合。然后您将实现一个自定义比较器，它可以采用此键并基于标记仅比较2个给定值并根据较高标记进行排序。通常我们会实现一个分组比较器，但在这种情况下，我们希望所有的键都进入一个单一的缩减器。因此，我们将忽略分组比较器中的关键差异。在reducer中只获取第一个值并退出。二次排序详情:Secon
