我的数据大约是300G。如果我使用Hadoop对其执行reduce作业，180个reduce插槽就可以了，队列中没有任务等待。如果我使用具有相同数量的reduce槽的Spark执行此操作，它会在洗牌阶段卡住，而如果我使用更多的槽(比如4000)就不会发生这种情况，但这将以低效率结束。有什么我可以做的，比如调整参数，以便我可以使用与hadoop相同的插槽？顺便说一句，我的集群有15个节点，每个节点有12个核心 最佳答案 ShuffleOperationinHadoopandSpark是关于该主题的好读物。一些引述:Eachmaptas

我有一个reducer脚本需要生成一堆xml文件。我想使用reducer键以编程方式设置文件名。我正在使用MultipleOutputs来完成如下操作。MultipleOutputsmos=newMultipleOutputs(context);mos.write(newText(key),newText(output),key+".xml");但输出文件名类似于key.xml-r-00000。如何从文件名中删除-r-*部分，以便它只是key.xml？ 最佳答案 这里的-r-0000表示它是从reducer生成的。我们不能更改它，如

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

我的映射器发出'uniqkey'-'非常大的值(value)'对。我的reducer不知道key是唯一的。因此，reducer会等待所有映射器完成。我尝试使用组合器，但这对我来说不是一个简单的解决方案，因为我的reducer非常复杂。我的问题是如何在每个map之后执行reducer？不使用组合器。 最佳答案 如果您的key是唯一的，则无需减少它们。因此只需将reducer代码复制粘贴到mapper并将reducer编号设置为零。顺便说一句，有很多mapreduce作业不需要reduce步骤，所以这并不奇怪。

我正在运行mapreduce程序，但我意识到虽然我写了一个reduce函数，但mapreduce并没有执行它。然后我尝试添加@Override，错误提示reduce函数没有覆盖任何super方法。作业配置信息如下preProcess.setJobName("GeneProcessingprogramfor100SNP");preProcess.setMapperClass(PreprocessMapper.class);preProcess.setReducerClass(PreprocessReducer.class);preProcess.setInputFormatClass(T

我注意到如果我将reducer的数量设置为0，组合器将无法工作。是否可以在没有reducer的情况下使用组合器？谢谢。 最佳答案 不，不是。即使使用指定的Reducer，也不能保证使用组合器。因此组合器是严格的优化，可以但不一定在Reducers之前调用。如果没有reducer，这些将永远不会被调用。 关于hadoop-Mapreduce作业:combinerwithoutreducer，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://

我想在一台机器上运行mapreduce任务，我想使用我机器的所有核心。哪种方法最好？如果我以伪分布式模式安装hadoop，是否可以使用所有内核？ 最佳答案 您可以使用属性ma​​pred.tasktracker.map.tasks.maximum和ma​​pred.tasktracker.reduce.tasks.maximum来增加映射器的数量/根据您的硬件规范，Reducers在TaskTracker上同时生成。默认情况下，它设置为2，因此最多2个map和2个reduce将在给定实例上运行。但是，要记住的一件事是，如果您的输入非

我现在正在学习分区器的概念。谁能给我解释一下下面的代码。我很难理解publicclassTaggedJoiningPartitionerextendsPartitioner{@覆盖publicintgetPartition(TaggedKeytaggedKey,Texttext,intnumPartitions){返回taggedKey.getJoinKey().hashCode()%numPartitions;}}这个taggedKey.getJoinKey().hashCode()%numPartitions如何确定为一个键执行哪个reducer？有人能给我解释一下吗？

您如何看待本site中提到的问题4的答案？会是吗？答案是对是错问题:4InthestandardwordcountMapReducealgorithm,whymightusingacombinerreducetheoverallJobrunningtime?A.Becausecombinersperformlocalaggregationofwordcounts,therebyallowingthemapperstoprocessinputdatafaster.B.Becausecombinersperformlocalaggregationofwordcounts,therebyre

我正在尝试制作一个mapreduce应用程序，它从Hbase表中读取并将作业结果写入文本文件。我的驱动程序代码如下所示:Configurationconf=HBaseConfiguration.create();Jobjob=Job.getInstance(conf,"mrtest");job.setJarByClass(Driverclass.class);job.setCombinerClass(reducername.class);job.setReducerClass(reducername.class);Scanscan=newScan();scan.setCaching(5