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mapreduce的输出文件名为什么一定要加
如题所述
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推荐答案 2017-07-19
1 使用Java编写 MapReduce 程序时,如何向map、reduce函数传递参数。 2 使用Streaming编写MapReduce程序(C/C++, Shell, Python)时,如何向map、reduce脚本传递参数。 3 使用Streaming编写MapReduce程序(C/C++, Shell, Py..
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mapreduce
可以不
输出
吗
答:
-jobconf suffix.multiple.outputformat.filesuffix=a,c,f,abc,cde \ # 指定
输出文件名
的前缀,所有
需要输出的
文件名
必须
通过该参数配置,否则job会失败 -jobconf suffix.multiple.outputformat.separator="#"\ # 设置value与文件名的分割符,默认为“#”,如果value本身含有“#”,则可以通过该...
mapreduce的
实现方式mapreduce的过程
答:
然后在
reduce中
统计了word 的数量,最终
输出
到输出结果;但是初看遇到的问题:一、
map
的输入参数是个 Text之类的 对象,并不是 file对象二、reduce中并没有if-else之类的判断语句 ,来说明 这个word 数量 加 一次,那个word 加一次。2、那么这个判断到底只是在 map中已经区分了 还是在
reduce的
时候...
MapReduce
执行过程
答:
1 每个map task都有一个内存缓冲区,存储着
map的输出
结果,当缓冲区快满的时候需要将缓冲区的数据以一个临时文件的方式存放到磁盘,当整个map task结束后在对磁盘中这个map task产生的所有临时文件做一个合并,生成最终的正式
输出文件
,然后等待
reduce
task来拉数据。 2 在map task执行时,它的输入数据来源于HDFS的bloc...
MapReduce
知识
答:
那么
为什么
呢?因为map任务输出的是中间结果,一旦map任务完成即会被删除,如果把它存入HDFS中并实现备份容错,未免有点大题小做。如果一个map任务失败,hadoop会再另一个节点重启map一个map任务。 而
reduce
任务并不具备数据本地化优势——单个reduce任务的输入通常来自所有mapper输出。一般排序过的
map输出需要
通过 网络传输...
Hadoop
中
mapred包和
mapreduce
包的区别
答:
JobConf和JobClient在新的API中已经荡然无存。这就是上面提到的,
为什么
只有在
mapred
中才有Jobconf的原因。6.
输出文件
的命名也略有不同,map的输出命名为part-m-nnnnn,而
reduce的输出命名
为part-r-nnnnn,这里nnnnn指的是从0开始的部分编号。这样了解了二者的区别就可以通过程序的引用包来判别新旧...
mapreduce 的
map
输出文件
在哪
答:
因为map
的输出
是中间结果,所谓中间结果,就是要经过reduce之后才会是最终结果,而且整个mapreduce执行完之后,这个结果就要被干掉了。所以,把它放在HDFS中并实现备份,这就有点大题小做了。当你执行
mapreduce的
时候,你可以在shell中用命令 df -lh 来查看硬盘的使用率,要想办法把这个使用率控制在90%...
MapReduce
之金庸的江湖人物分析项目
答:
标签由数字表示,
Map
过程由1开始,为每一个人物名赋予一个独特的标签。为了便于后面的可视化分析,我们需要把PageRank值和标签整合在一起,所以LPAInit的输入文件直接采用PageRank过程
的输出文件
,格式如下: 5.3.2 LPAIteration类 LPAIteration类完成标签的更新过程,其格式与LPAInit的输出格式一致,包含一个Map和
Reduce
过程...
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打印需要输出文件名
dir输出文件名
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打印pdf提示输出文件名
打印时跳出输出文件名
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