我有一个包含大约10亿个数据点的数据集。我想从中提取大约4600万个独特的数据点。我想使用Hadoop提取唯一值，但在Hadoop上不断出现“内存不足”和Java堆大小错误-同时，我能够使用Python在单个机器上相当轻松地运行它设置(哈希表，如果你愿意的话。)我正在使用一种相当简单的算法来提取这些唯一值:我正在解析map中的10亿行并输出如下所示的行:UniqValueCount:IaUniqValueCount:IaUniqValueCount:IbUniqValueCount:IcUniqValueCount:IcUniqValueCount:Id然后运行“聚合”reducer得

我正在尝试使用PigStorage从hdfs加载一个csv文件，限制输出bt一条记录并转储。我的hdfs快照:我在一台从机上运行一个2节点集群，其中有1个主节点(NN和SecNN)和1个数据节点和作业跟踪器。我的pig脚本在数据节点上运行。使用根用户grunt>x=load'/user/hadoop/input/myfile.csv'usingPigStorage(',')as(colA:chararray);grunt>y=limitx1;grunt>dumpy;控制台日志:>HadoopVersionPigVersionUserIdStartedAtFinishedAt>Featu

我正在做一个需要路径导航图的项目。问题描述:为了提供项目上下文，示例UI应类似于:http://bl.ocks.org/mbostock/4063570.区别在于它将用于站点导航。我的问题是在后端处理数据。对于用户路径A->B->C->D->E我预先计算的数据格式如下所示:Origin:Start:End:LevelAABL1ABCL2ACDL3ADEL4现在，假设我有数百万条这样的记录，其中有100个起源，我可以将它们分组，聚合大小并按大小desc排序并取前10个。因此对于每个起源、开始和级别，我应该有10个记录每一个。因此，对于4个级别的图表，对于图表中给定的起始节点，我将有10.

我有一个包含3个节点的集群，我想增加mapper和reducer的数量，以便每个节点有5个mapper和reducer。我使用了下面的代码，但它对我不起作用。有帮助吗？ma​​pred-site.xmlmapred.job.trackervhost2456:9001ThehostandportthattheMapReducejobtrackerrunsat.mapred.tasktracker.map.tasks.maximum15mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum15mapred.map.tasks5reduce.map.tasks5

我正在尝试编写一个MapReduce作业来解析CSV文件，将数据存储在HBase中，并一次性执行reduce函数。理想情况下我想要Mapper输出好的记录到HBaseTableGOODMapper输出坏记录到HBase表BADMapper使用key将所有好的数据发送到reducer还想更新第三个表以指示存在新数据。该表将包含有关数据和日期的基本信息。每个CSV文件很可能只有一两条记录。我知道如何使用HBaseMultiTableOutputFormat执行1和2，但不确定如何执行3和4。非常感谢任何有关如何执行此操作的指示。我对如何做到这一点有一些想法:对于1和2，我将Immutabl

现在我想创建一个全局双变量(成员)，它可以被MapReduce作业中的每个映射器/缩减器访问和更改。起初我试图在我的主java文件中声明一个静态double成员，但这似乎有问题，因为每个映射器/缩减器都在单独的JVM上运行，并且可以正确更改和访问该成员。我知道对于int变量有counter机制。但是，如果我想创建一个全局double变量，我该怎么做呢？我的最终目标是总结所有映射器/缩减器中的双重格式。如果我不能或不应该创建全局变量，是否有任何其他方法可以实现该目标？ 最佳答案 这些double来自哪里？如果它们在输入数据中，您可以将

我已经建立了一个双节点hadoop集群。我启动了hadoop文件系统和mapreduceddaemons没有错误，并验证它们正在主从上运行。我可以使用命令bin/hadoopdfs-getmergehdfs://my.domain.com:54310/user/wordcount/sunzi.txt/tmp/wordcount从主节点和从节点读取输入文件。当我运行mapreduce作业时，我在输出中看到错误。作业最终完成，但reduce部分花费了很长时间，并且每次打印错误时它都会继续返回map任务。我的站点配置文件引用了master的dns名称，所以我不知道为什么作业要尝试从“loca

我正在使用Hadoop的MapReduce。我有一个文件作为map函数的输入，map函数做了一些事情(与问题无关)。我希望我的reducer获取map的输出并写入两个不同的文件。在我看来(我想要一个高效的解决方案)，我的想法有两种:1个reducer知道识别不同的情况并写入2个不同的上下文。2个并行化简器，每个化简器都知道识别其相关输入，忽略另一个化简器，这样每个化简器都会写入一个文件(每个化简器将写入不同的文件)。我更喜欢第一个解决方案，因为它意味着我将只检查map的输出一次而不是并行两次-但如果第一个在某种程度上不受支持-我会很高兴听到第二个建议的解决方案。*注意:这两个最终文件应

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。