我有1节点Hadoop测试设置和MapReduce作业，它启动96个映射器和6个缩减器。在迁移到YARN之前，这项工作表现稳定但正常。使用YARN，它开始100%挂起，大多数映射器处于“挂起”状态。作业实际上是6个子作业(每个16个映射器+1个缩减器)。此配置反射(reflect)了生产过程顺序。所有这些都在单个JobControl下。与集群大小相比，节点数量少且作业相对较大的情况下，是否需要检查任何配置或最佳实践？当然，我关心的不是性能，而是开发人员完成这项工作的能力。最坏的情况是我可以通过分组子作业来“减少作业”，但我不想这样做，因为在生产中没有理由这样做，我希望测试和生产顺序相同
这是一个关于Hadoop的非常基本的问题:假设我有3个mappers和2个reducers。映射器产生了以下输出:Mapper1output:{1->"a1",2->"b1"},Mapper2output:{2->"b2",3->"c2"},Mapper3output:{1->"a3",3->"c3"}现在，据我所知，框架将输出分成两部分(每个reducer一个部分)。框架是否在分区之前对所有输出进行排序？reducers是否有可能获得以下输入？Reducer1input:{1->"a1",2->"b1","b2"}Reducer2input:{1->"a3",3->"c2","c3"
我浏览了很多关于stackoverflow和apachewiki的博客，以了解映射器在Hadoop中的设置方式。我还经历了[hadoop-howtotalmappersaredetermined[这个帖子。有人说它基于InputFormat，而一些帖子说它基于输入文件ID分成的block数。一些我对默认设置感到困惑的地方。当我运行一个wordcount示例时，我看到映射器低至2。设置中到底发生了什么？还有这篇文章[http://svn.apache.org/repos/asf/hadoop/common/trunk/hadoop-mapreduce-project/hadoop-map
在Reduce侧连接算法中，使用了两个映射器类。但是在我的代码的驱动类中都没有设置，只设置了reducer。作业如何知道要使用哪个映射器类？我们如何为一个作业设置多个映射器类？我正在使用hadoop2.2感谢和问候，迪拉吉PS:我只是从发给我导师的电子邮件中复制粘贴了问题，所以你们中的一些人可能已经看到问题中出现了他的名字。对此表示歉意。 最佳答案 找到答案..对于它设置的多个映射器MultipleInputs.addInputPath(); 关于hadoop-如何在ReduceJoin
映射器和映射任务有什么区别？同样，reducer和reduce任务？此外，在执行mapreduce任务期间如何确定映射器、maptasks、reducer、reducetasks的数量？如果有的话，给出它们之间的相互关系。 最佳答案 简单来说maptask就是Mapper的一个实例。Mapper和reducer是mapreduce作业中的方法。当我们运行mapreduce作业时，生成的map任务数取决于输入中的block数(block数取决于输入拆分)。然而，reduce任务的数量可以在mapreduce驱动程序代码中指定。可以通过
我遇到这样一种情况，文件的整个block位于一台机器上，默认复制因子为1。在这种情况下，如果我在我的集群上启动hadoop，我觉得我所有的映射任务将只在一台机器上运行，因为block只存在于那台机器上。这样对吗？本地映射器任务执行是一个约束还是只是一个优先级？如果是，是否可以通过将block复制到本地磁盘来配置映射器任务也在其他机器上运行？第二个问题是，即使mapper任务只在一台机器上运行，通过复制mapper的中间数据在所有其他机器上启动reducer是否正确？ 最佳答案 数据本地执行只是一个优先级，而不是约束条件。如果其他
我有一个要求，我必须根据每个数据集的不同标准过滤3个不同的数据集，最后将它们联合起来并将它们聚合到一个reducer中。我有一个执行作业的Pig脚本，其中数据集的过滤按顺序发生。我想知道是否有可能为每个数据集并行运行Mappers，并将输出发送到1个reducer类。 最佳答案 尝试使用MultipleInputs和3个映射器来处理3个数据集。请参阅此链接以获取MultipleInputs的API-https://hadoop.apache.org/docs/stable/api/org/apache/hadoop/mapreduc
如何使用映射器在我的reducer中进行概率聚合；我正在尝试在Hadoop上为以下任务实现“strip”方法和“对”方法，但我想知道如何在多个映射器之间进行通信以及如何在内部进行面向概率的聚合我的reducer。每对item的共现，Count(A,B)=#oftransactionscontainsbothAandB,andtheconditionalprobabilityProb(B|A)=Count(A,B)/Count(A).每个三元组项目的共现，Count(A,B,C)=#oftransactionscontainsbothAandB,andtheconditionalprob
我对Hadoop框架用于将映射器输出(本地存储在映射器节点上)复制到缩减器任务(不在同一节点上运行)的传输协议(protocol)有一些疑问。-阅读一些它在Shuffle阶段使用HTTP的博客-另请阅读HDFS数据传输(由mapreduce作业使用)是直接使用TCP/IP套接字完成的。-阅读Hadoop权威指南中的RPC。任何指针/引用都会有很大帮助。 最佳答案 Hadoop使用HTTPServlets用于中间数据混洗。参见下图(摘自Wang等人的JVM-BypassforEfficientHadoopShuffling):要仔细对
我正在尝试在mapreduce作业提交期间为mapper/reducer内存配置内存，如下所示:hadoopjarWord-0.0.1-SNAPSHOT.jar-Dmapreduce.map.memory.mb=5120com.test.Word.App/tmp/ilango/input/tmp/ilango/output/上面的命令有没有错误？我收到以下异常。看起来我们需要放置JAR文件还是需要配置在Hadoop中使用-D选项的内容。提前致谢。Exceptioninthread"main"java.lang.ClassNotFoundException:-Dmapreduce.map
