这似乎是我在网上找到的一个问题。根据我的回答应该正好是k/r而不是大约k/r？你怎么看？我知道它将是r个文件作为输出。IfyourunthewordcountMapReduceprogramwithmmappersandrreducers,howmanyoutputfileswillyougetattheendofthejob?Andhowmanykey-valuepairswilltherebeineachfile?Assumekisthenumberofuniquewordsintheinputfiles.A.Therewillberfiles,eachwithexactlyk/r
我知道映射器在将数据洗牌到reducer之前将其输出写入节点本地磁盘。但是，为什么他们不能将数据直接发送到相应的reducer(即时洗牌)并让reducer进行排序和休息。我一直在思考本地商店的优点。第一个数据保存在磁盘上，但即使一个映射器失败，已经保存的中间键值将被清除，另一个映射器将从头开始。其次是带宽考虑，但数据最终还是会被发送到reducer。我们可以逐block发送以减少网络开销。也许关键原因在于归并排序过程。如果数据在发送到reducer之前没有排序，它们可能会成为瓶颈。 最佳答案 whycan'ttheysenddat
我刚开始使用Hadoop，我发现在job.set*()中设置映射器、reducer和其他任何东西时，它总是要求提供类名。为什么不是那个类的对象？我相信这样做一定是有原因的。有人愿意提及原因吗？ 最佳答案 您可能已经观察到，Hadoop中的作业是由map-reduce框架以分布式方式执行的。因此，实际的作业将通过将工作分配给多个映射器和缩减器来执行，其中每个映射/缩减作业实际上是一个Java进程，将由集群中许多随机节点上的任务容器执行。我们在作业配置中提到的设置只是关于作业的规范。根据此设置，将在随机JVM任务容器上创建所需的Mapp
我正在尝试在mapper和reducer之间传递一个复杂的可写对象，更具体地说是ObjectWritables的ArrayWritable。publicclassObjectArrayWritableextendsArrayWritable{publicObjectArrayWritable(){super(ObjectWritable.class);}}我的映射器:Mapper我的reducer:Reducerreducer在readfields()上崩溃可写接口(interface)的方法并抛出以下异常:java.lang.NullPointerExceptionatorg.apa
我写了一个hadoop程序，在单机上运行，效果很好。但是当我将它迁移到一个集群(一个名称节点，12个数据节点)时遇到了以下问题(作业没有启动并在map启动后立即完成)命令在终端上运行:hadoopjarVOConeSearch.jarinputoutput142.82-3.321(这里input是hdfs中的一个目录用于输入，output是程序写入的hdfs目录，执行前hdfs中没有输出目录，142.82,-3.32,1是三个额外的参数)集群信息当我运行程序时，输入目录包含167537个文件11/06/1109:33:49INFOsecurity.Groups:Groupmappi
我正在尝试使用流式处理运行hadoop。我有两个文件。一个是mapper的java文件，另一个是reducer的python脚本。MerkleMapper.javaMerkleMapper类扩展了MapREduceBase并定义了map()函数。对于输入拆分的每条记录，它读取传入的key(byte_offset)和value(line)对并输出byte_offset和散列行。Reducer是一个python脚本，它结合了所有的哈希值并生成一个顶级哈希值。是否可以将两者结合起来(java和python)。我如何使用Streaming将我的java文件指定为映射器。
我有两个阶段的map-reducehadoop程序。(映射器1、reducer1、映射器2、reducer2)。我可以将一些mapper1键值直接传递给reducer1并将其他一些键值直接传递给mapper2吗？ 最佳答案 您可以让mapper为您希望reducer1处理的那些设置键值，而让那些转到mapper2的键值有一些任意的键名(让我们在类Text.class中任意说“TO_MAPPER_2”).然后你的reducer代码在if语句中，这样它只在键不是“TO_MAPPER_2”时执行。这将确保您的值不会被reducer处理，并
我正在从事一个需要限制映射器和缩减器访问的安全项目。以wordcount为例，我有5个文件。我将文件中的3个分组为第1组，将剩余的2个文件分组为第2组。所有第1组文件都应该转到集群中的同一个节点，所有第2组文件都应该转到同一个节点。我怎样才能做到这一点？我开始查看源代码，但不知道从哪里开始。有关如何执行此操作或从哪里开始的任何建议都会非常有帮助。 最佳答案 你可以使用MultipleInputs.对于第1组，您可以执行类似的操作。MultipleInputs.addInputPath(job,'file/path',FileInpu
根据AmazonElasticMapReduce上使用/可用的实例，计算要使用的正确hadoop映射器和缩减器数量的最佳方法是什么？(使用mahout-core-0.7发行版的RecommenderJob) 最佳答案 通用的Hadoop答案适用:让Hadoop选择映射器的数量将reducer的数量设置为等于集群中reduce插槽的数量对于EMR，查看在您使用的实例类型上默认运行的reducer数量:http://docs.aws.amazon.com/ElasticMapReduce/latest/DeveloperGuide/Ha
我们在大约5TB的表/View上运行一个简单的查询。我们正在执行ETL，最后通过添加分区将数据添加到核心表中。但是由于我们正在处理的数据量很大，查询产生了4000多个映射器和1000多个缩减器。查询也运行了40多分钟。如何提高/降低资源利用率？查询:insertoverwritetabledss.prblm_mtrcpartition(LOAD_DT)select*,'2019-01-02'asLOAD_DTfromdss.v_prblm_mtrc_stg_etl 最佳答案 使用静态分区，如果目标表中已经有很多分区，Hive将在最终
