风声

在 mapreduce streaming 程序中向标准错误输出日志语句是一个很好的习惯. 输出到标准错误的信息将以报告形式输出.这样可以在网页中查看job运行过程中的中间信息.并且 mapreduce 程序默认在一段时间中没有任何输出(stdout, stderr) 时会将 job kill, 这可以避免此类问题.例如: python 中的 print >>s

本文主要讲解三个问题：      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, Python)时，如何

实现每个Map或Reduce任务只执行一次map或reduce方法    默认情况下map和reduce方法是针对每一个对执行一次，但是用户可以书写让map或reduce task只执行一次map或者reduce方法的应用程序。书写这样的程序之前，请先弄清MapReduce框架中map、reduce方法的运行方式。    实际上只需要在用户程序的map类和reduce类中重载run方法，把循环遍历每个输入的对放到map函数和reduce函数中处理就行了。    将代码打包成jar后，在集群中运行。    h

输入是GBK文件, 输出也是 GBK 文件的示例代码:Hadoop处理GBK文本时,发现输出出现了乱码,原来HADOOP在涉及编码时都是写死的UTF-8，如果文件编码格式是其它类型（如GBK)，则会出现乱码。此时只需在mapper或reducer程序中读取Text时，使用transformTextToUTF8(text, "GBK");进行一下转码，以确保都是以UTF-8的

不使用 eclipse 这些工具，直接使用 java 命令在命令行下编译 mapreduce 程序。首先需要设置CLASSPATH环境变量:将/root/hadoop/hadoop-0.20.1/hadoop-0.20.1/hadoop-0.20.1-core.jar和lib下的commons-cli-1.2.jar添加进入环境变量，export CLASSPA

MapReduce程序中的map和reduce方法是重载Mapper类和Reducer类的map和reduce方法。MapReduce程序中的map和reduce方法在框架中默认是如下运行方式:针对一个对运行一次map方法或者reduce方法，其具体实现见package org.apache.hadoop.mapreduce包下的Mapper类和Reducer类。实现机制: Mapper类和Reducer类的run方法中将针对输入的所有对,循环执行map方法和reduce方法。请见代码Mapper类:pac

将 hadoop 主目录下的 conf 下的配置文件全部置空.此时运行 hadoop 命令将使用本地文件系统, 可以在本地运行 mapreduce 程序, 操作磁盘上的文件.例如：kentHadoopUnit jar NewsProcessMR.jar view.txt out view 这将在本地执行 mapreduce 程序, 这可以方便本地做调试.