我看了hadoop-1.0.4源码中的SequenceFile.java。我找到了sync(long)方法它用于在将SequenceFile拆分为MapReduce中的文件拆分时在SequenceFile中查找“同步标记”(在文件创建时生成时为16字节的MD5)。/**Seektothenextsyncmarkpastagivenposition.*/publicsynchronizedvoidsync(longposition)throwsIOException{if(position+SYNC_SIZE>=end){seek(end);return;}try{seek(positi
我正在尝试使用SequenceFile在两个mapReduce程序之间传递数据。我要传递的数据格式为>。由于某种原因，map中的某些条目似乎没有从一个程序传递到另一个程序。这是我的代码，首先是生成deSequenceFileOutput的reducer，然后是从中读取的映射器。公共(public)静态类IntSumReducer扩展Reducer{publicvoidreduce(Textkey,Iterablevalues,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{MapWritablevector=newMapWri
有什么方法可以将序列文件转换为.txt文件吗？sequencefile是在hadoop作业之后生成的，当我尝试使用SequenceFileReader读取它时给我一个EOFException，尽管作业成功完成。所以我虽然可以将序列文件复制到我的本地系统，然后在可能的情况下将其转换为txt格式。 最佳答案 将文件从seq更改为text不是一个合适的解决方案..试着看看这个问题..你可以尝试这样的事情来读取键/值对-publicclassSequenceFileReader{publicstaticvoidmain(Stringargs
我有一个SequenceFile格式的HDFS文件。键是Text，值是自定义可序列化类(例如)MyCustomClass。我想通过hadoopfs-text命令读取此文件，但它失败了，因为hadoop不知道MyCustomClass定义是什么。我也尝试了hdfsdfs-text命令，但得到了相同的响应。使用hadoop2。有没有一种方法可以指定类(例如通过jar，如-cpmyjar.jar选项)？ 最佳答案 您可以使用-libjars添加包含自定义可写类的jar.例如:hadoopfs-libjars.jar-text
我正在运行在此站点找到的MapReduceMatrixMultiplication.java程序http://www.norstad.org/matrix-multiply/index.html.(源码见文末)当我执行它时，它说输入不是一个序列文件我的输入文件最近是inputA.txt，它看起来像这样A,0,1,1.0A,0,2,2.0A,0,3,3.0A,0,4,4.0A,1,0,5.0A,1,1,6.0A,1,2,7.0A,1,3,8.0A,1,4,9.0格式为:MatrixName,row,col,element当然，它没有用。我真的很想运行这个源代码，因为它的算法。那么在这种情
我有一个mapreduce程序正在运行以读取HDFS文件，如下所示:hadoopjar/opt/mapr/hadoop/hadoop-0.20.2/contrib/streaming/hadoop-0.20.2-dev-streaming.jar-Dmapred.reduce.tasks=1000-file$homedir/mapper.py-mapper$homedir/mapper.py-file$homedir/reducer.py-reducer$homedir/reducer.py-input/user/data/*-output/output/2>output.text有什
我有一个小程序，每秒将10条记录写入HDFS上的block压缩SequenceFile，然后每5分钟运行一次sync()以确保超过5分钟的所有内容都可用于处理。由于我的代码比较多，所以我只提取了重要的部分://initializeConfigurationhdfsConfig=newConfiguration();CompressionCodecFactorycodecFactory=newCompressionCodecFactory(hdfsConfig);CompressionCodeccompressionCodec=codecFactory.getCodecByName("d
我们正在选择存储原始日志的文件格式，主要要求是压缩和可拆分。block压缩(以编解码器为准)SequenceFiles和Hadoop-LZO到目前为止看起来最合适。哪一个被Map-Reduce处理起来效率更高，整体上更容易处理？ 最佳答案 对于原始日志，建议使用像SequenceFileFormat这样的容器文件格式，它支持压缩和拆分。要使用这种格式存储日志，您必须选择时间戳作为键并选择记录的行作为值。在我们的团队中，我们广泛使用SequenceFiles。对于可拆分的LZO，需要对文件进行预处理，生成索引。如果没有索引，MapRe
目前我使用以下代码附加到现有的SequenceFile://initializesequencewriterWriterwriter=SequenceFile.createWriter(FileContext.getFileContext(this.conf),this.conf,newPath("/tmp/sequencefile"),Text.class,BytesWritable.class,CompressionType.NONE,null,newMetadata(),EnumSet.of(CreateFlag.CREATE,CreateFlag.APPEND),CreateO
有一个hive内表，存储为sequencefile，第一列类型为string，字段分隔符为'\1'，想直接用Mapreduce处理，发现输入key为字节可写。我的问题是hive如何在序列文件中存储数据？我得到bytesWritable键的原因是第一列类型是字符串吗？我没有配置map的key分隔符为'\1'，所以对第二个问题很疑惑 最佳答案 Hive不会将第一列视为SequenceFile的键。相反，key被完全忽略。[1][2].因此，当您编写Mapper以在HiveSequenceFile上进行操作时，您还应该忽略Key。您的所有
