我已经在本地环境中测试了map.py和reduce.py。
输入文件如下:
R55726rest149624640000014962753030007006483323902288110000NJ110112hoboken R55726rest149636308400014964192000007063481824780452130000NY130800hoboken R23412rest149641920000014965055650007063480924780416130000NJ130800weehawken
Map的输出如下:
R55726,1496246400000,1496275303000,70064833,23902288,Hoboken
R55726,1496289016000,1496293537000,70685312,24637310,Hoboken
R12345,1496357338000,1496357862000,70634437,24780843,Jersey city
R12345,1496357921000,1496361659000,70632989,24780983,Jersey city
然后,我想按第一列划分Map的输出数据。
最终输出将包含两个文件:part-00000,part-00001
run.sh:
-D stream.map.output.field.separator=, \
-D stream.num.map.output.key.fields=2 \
-D map.output.key.field.separator=, \
-D num.key.fields.for.partition=1 \
-numReduceTasks 1 \
但这行不通。
您能告诉我如何修改程序吗?非常感谢你!
最佳答案
hadoop jar hadoop-streaming-2.7.3.jar \
-D stream.map.output.field.separator=. \
-D stream.num.map.output.key.fields=4 \
-D map.output.key.field.separator=. \
-D mapreduce.partition.keypartitioner.options=-k1,2 \
-D mapreduce.job.reduces=12 \
-input myInputDirs \
-output myOutputDir \
-mapper /bin/cat \
-reducer /bin/cat \
-partitioner org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedPartitioner
您要查找的属性是
mapreduce.partition.keypartitioner.options
。您还需要指定分区程序。在您的情况下,默认值之一
KeyFieldBasedPartitioner
可以使用。关于python - Hadoop Mapreduce:如何将数据从映射器分区到reducer,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/45161245/