我们可以像这样结合OpenMP和MapReduce吗:Map/Reducecanbeusedtodistributethedatasetamongdifferentcomputers.Theneachcomputerrunsmapper/reducerfunctionthattakeadvantageofmultiprocessingusingOpenMP.这可能吗？(我在谷歌搜索中找不到任何实质性内容)。如果可能的话，这样做会有什么好处吗？附言我正在使用HadoopStreamingUtility。 最佳答案 Hadoop的重点是

出于某些测试目的，我想要一个最多运行1小时至少50分钟的mapreduce作业。实际处理完全无关紧要。我想知道是否有任何API可以帮助我实现这一目标。理想情况下，我希望在超过时间限制之前生成一些虚假数据。附言:这个问题只是为了学术兴趣。我完全知道MapReduce可能不是为这类用例设计的。 最佳答案 您可以使用配置对象设置作业的最大时间限制conf.set("mapreduce.task.timeout",3600000);//changethetimelimitto1h作业将在指定时间结束后被终止。

我们希望将我们的应用程序日志打印到本地节点上的文件中。我们正在使用Log4j的RollingFileAppender。我们的log4j.properties文件如下:ODS.LOG.DIR=/var/log/appLogsODS.LOG.INFO.FILE=application.logODS.LOG.ERROR.FILE=application_error.log#Rootloggeroptionlog4j.rootLogger=ERROR,consolelog4j.logger.com.ournamespace=ERROR,APP_APPENDER,ERROR_APPENDER##

我正在尝试使用JaspersoftiReport使用Hive运行一些报告，它运行良好，除了我尝试为Hive查询设置缩减器数量的情况。我认为这个问题可能适用于使用HiveJDBC设置reducer数量的一般情况。我该怎么做？ 最佳答案 您不能将2个SQL语句(或HiveQL语句)放入报表查询中。这意味着您不能使用这样的查询字符串:setmapred.running.reduce.limit=25;SELECTname,phone_office,billing_address_city,billing_address_street,bi

我想从映射器外部向hadoop计数器添加一些内容。所以，我想像这样访问上下文对象上的getCounter:context.getCounter(counter,key).increment(amount)我无法从我开始作业的地方获取上下文对象。我只能做job.getCounters().findCounter()这不允许我向hadoop计数器添加内容。 最佳答案 您只能在映射器/缩减器任务中使用/写入计数器。作业跟踪器具有与计数器交互的内置功能，您真的不想干扰已经很复杂的设置。几个月前我遇到了这个问题，试图使用计数器来存储临时信息，

我开始学习Hadoop，对MapReduce有点困惑。对于结果本身是键值对列表的任务，一切似乎都很清楚。但我不明白我应该如何解决结果为单个值的任务(例如，输入小数的平方和，或输入点的质心)。一方面，我可以将映射器的所有结果放入同一个键。但据我所知，在这种情况下，唯一的reducer将管理整个数据集(计算总和或平均坐标)。这看起来不是一个好的解决方案。我可以成像的另一个方法是对映射器结果进行分组。比如说，处理示例0-999的映射器将生成等于0的键，1000-1999将生成等于1的键，依此类推。至于reducers仍然会有多个结果，则有必要构建reducers链(将重复减少直到只剩下一个结

假设我有一个在11节点集群上运行的EMR作业:m1.small主节点和10个m1.xlarge从节点。现在一个m1.xlarge节点有15GB的RAM。然后如何确定可以设置的并行映射器和缩减器的数量？我的工作是内存密集型的，我希望有越来越多的堆分配给JVM。另一个相关问题:如果我们设置以下参数:mapred.child.java.opts-Xmx4096mmapred.job.reuse.jvm.num.tasks1mapred.tasktracker.map.tasks.maximum2mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum2那么这4GB是由4

我是Hadoop和MapReduce的新手。我在其中有一些目录和文件(每个文件10MB大，N可能是100。文件可能被压缩或未压缩)，例如:我的目录1/文件1我的目录1/文件2...我的目录1/文件NMyDir2/文件1我的目录2/文件2...我的目录3/文件N我想设计一个MapReduce应用程序，其中一个映射器或缩减器将处理整个MyDir1，即我不希望MyDir1被拆分到多个映射器。同样，我希望MyDir2完全由其他映射器/缩减器处理而无需拆分。关于如何解决这个问题的任何想法？我是否需要编写自己的InputFormat并读取输入文件？ 最佳答案

我一直在研究MapReduce程序，但遇到了障碍，需要一些帮助。我有一个运行3个作业的程序(作业#2在一个for循环中运行了5次)，似乎我的一些映射器和缩减器没有正确定义。编译时，我不断收到“方法未覆盖或实现父类(superclass)型的方法”错误。这是我的程序的基本结构:作业1:第一个映射器无reducer作业2:第二个映射器第一个reducer作业3:最终映射器最终reducer下面是我定义映射器和缩减器的方式:publicstaticclassFirstMapperextendsMapper{@Overridepublicvoidmap(Objectkey,Textvalue,

如何在Hadoop中找到每个mapper和reducer花费的时间以及在代码内(而不是在web界面中)洗牌(排序)的时间？所有映射器(或缩减器)的总时间如何？ 最佳答案 JobTracker有一个API，如here所述它为您提供了有关集群本身的大量信息以及所有作业的详细信息。特别是，如果您知道作业ID并且想为每个单独的map和reduce任务找到指标，您可以调用getMapTaskReports，它将返回一个TaskReport实例详细here这使您可以访问getFinishTime或getStartTime等方法。例如:TaskR