从OpenMP4.0开始，支持用户定义的缩减。所以我在C++中完全从here定义了对std::vector的归约。.它适用于GNU/5.4.0和GNU/6.4.0，但它返回随机值以减少intel/2018.1.163。这是例子:#include#include#include#include"omp.h"#pragmaompdeclarereduction(vec_double_plus:std::vector:\std::transform(omp_out.begin(),omp_out.end(),omp_in.begin(),omp_out.begin(),std::plus()
我是Hadoop的新手，正在尝试运行Mapreduce程序，即WordCount，我收到以下错误java.lang.RuntimeException:java.lang.ClassNotFoundException:wordcount_classes.WordCount$MapandWordCount.javaimportjava.io.IOException;importjava.util.*;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.conf.*;importorg.apache.hadoop.io.*;impo
我有一组并行运行的oozie作业，有没有办法找到特定oozie作业使用的映射器和缩减器的总数？谢谢 最佳答案 您可以检查您的mapred-site.xmlmapreduce.job.reduces和mapreduce.job.maps属性。如果您没有看到，则将使用mapred-default.xml中此属性的默认值。如果在mapred-site.xml中找不到，您可以设置这些属性 关于hadoop-如何找出用于oozie作业的映射器和缩减器的数量？，我们在StackOverflow上找到
我想构建一个UI工具，用户可以在其中提交他们的表达式，并基于该表达式在Hadoop集群的后端触发MR作业。MR作业完成后，需要发送一封电子邮件，在电子邮件正文中包含结果摘要。我以前从未以这种方式执行过MR作业，我对如何实现这一点感到很困惑。有什么框架可以帮助我吗？或者关于如何自行实现它的任何想法？谢谢 最佳答案 hadoop中有一个叫做Oozie的组件，它是一个工作流系统。这将安排或自动化MapReduce作业。您的应用程序需要与HadoopAPI协调，我认为更好的开始方式是探索OozieAPI并对您的项目进行可行性研究。这是个好主
如果我将reduce任务的数量设置为类似100并且当我运行该作业时，假设reduce任务数量超过(根据我的理解，reduce任务的数量取决于关键-我们从映射器获得的值。假设我将(1,abc)和(2,bcd)设置为映射器中的键值，reduce任务的数量将为2)MapReduce将如何处理它？ 最佳答案 aspermyunderstandingthenumberofreducetasksdependsonthekey-valuewegetfromthemapper你的理解好像是错误的。reduce任务的数量不依赖于我们从mapper得到
我们使用mapper或reducer获取文件路径FileSplitfileSplit=(FileSplit)reporter.getInputSplit();Stringfilename=fileSplit.getPath().getName();System.out.println("Filename"+filename);System.out.println("DirectoryandFilename"+fileSplit.getPath().toString());process(key,value);但是在输入文件夹中，我有五种不同类型的文件，因此需要获取文件名，以便我可以为不
在我的hadoop代码中，我需要定义一个Arraylist，Mapper和Reducer都可以访问它。对于其他变量，我可以使用参数。但我不知道arrayList!我该怎么做？ 最佳答案 您可以使用conf.setStrings(name,values...)将字符串数组作为参数传递Configurationconf=getConf();ArrayListlist=newArrayList();String[]arr=list.toArray(newString[list.size()]);conf.setStrings("my-ar
在mapreduce中，我知道映射器不会相互通信。但是是否所有映射器都需要与所有reducer进行通信？ 最佳答案 这取决于映射器生成的键集。如果它不产生任何需要由特定reducer处理的键，它可能根本不需要与该reducer通信。但是mapper生成的键通常取决于它的输入，并且输入可能因作业而异，因此对于某些作业，每个mapper可能(甚至可能)需要将数据发送到每个reducer。 关于hadoop-在Hadoopmapreduce中，是否所有映射器都需要与所有缩减器进行通信？，我们在
我想将列表作为值从映射器传递到缩减器阶段。目前，缩减器将列表作为字符串读取。有没有一种方法可以确保python可以将其解释为列表。 最佳答案 Hadoop流使用stdin和stdout进行通信；因此，进入每个后续作业的所有内容都将是一个字符串。您可以在表示中使用某种分隔符，例如逗号:the,items,in,my,list然后将它们拆分到你的reducer中:forlineinsys.stdin:data=line.split(',')如果你想让它成为一本字典:importastforlineinsys.stdin:dict=ast
当我们select*table_namewhereid=10;时运行了多少映射器和缩减器；在hive？它是基于输入分割还是文件大小？在这种情况下如何确定映射器和缩减器的数量？有什么建议吗？ 最佳答案 对于输入表的每个输入拆分，将调度一个映射器，其中输入拆分的默认大小将是block大小。您可以通过修改mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize来改变映射器的数量和mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize属性。谈到Hive中的reducer数
