多台主机可以运行一个mapreduce任务吗

是的，多台主机可以同时运行一个MapReduce任务。在一个分布式环境中，MapReduce框架可以将任务分发给多台主机进行并行处理。这样可以提高任务的处理速度和整体的数据处理能力。每个主机上的任务可以独立地执行map和reduce阶段，并通过网络进行通信和数据交换。集群中的主机可以同时处理不同的数据切片或处理相同数据的不同部分，从而实现并行计算。因此，多台主机可以协同工作，同时运行一个MapReduce任务。

相关问题

一个主机只能执行一个mapreduce吗

不，一个主机可以同时执行多个MapReduce任务。在一个集群中，有多台主机可以同时运行MapReduce任务。每个主机可以运行一个或多个任务，具体取决于集群的资源和配置。MapReduce框架会根据集群中的可用资源和任务的调度策略来分配和管理任务的执行。这样可以实现并行处理，提高整体的数据处理能力和效率。因此，一个主机可以同时执行多个MapReduce任务。

请基于华为云的云主机服务实验环境，回答以下问题：是否可以修改MapReduce任务，使之完成多个文档的TF-iDF计算？若是，请提交修改后的程序并说明计算步骤。若否，请说明原因

是的，可以修改MapReduce任务，使之完成多个文档的TF-iDF计算。

以下是修改后的程序：

Mapper：

public static class TFIDFMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {

    private final static Text word = new Text();
    private final static Text document = new Text();

    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String line = value.toString();
        String[] tokens = line.split(",");
        String documentName = tokens[0];
        String wordValue = tokens[1];
        String wordCount = tokens[2];
        word.set(wordValue);
        document.set(documentName + "=" + wordCount);
        context.write(word, document);
    }
}

Reducer：

public static class TFIDFReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {

    private final static Text word = new Text();

    public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int numberOfDocumentsInCorpus = context.getConfiguration().getInt("numberOfDocumentsInCorpus", 1);
        int numberOfDocumentsContainingKey = 0;
        Map<String, Integer> documents = new HashMap<String, Integer>();
        for (Text value : values) {
            String[] documentAndCount = value.toString().split("=");
            String documentName = documentAndCount[0];
            int count = Integer.parseInt(documentAndCount[1]);
            numberOfDocumentsContainingKey++;
            documents.put(documentName, count);
        }
        double idf = Math.log10((double) numberOfDocumentsInCorpus / (double) numberOfDocumentsContainingKey);
        StringBuilder documentAndTFIDF = new StringBuilder();
        for (String documentName : documents.keySet()) {
            int count = documents.get(documentName);
            double tf = (double) count / (double) getTotalNumberOfWordsInDocument(documentName, context);
            double tfidf = tf * idf;
            documentAndTFIDF.append(documentName).append("=").append(tfidf).append("\t");
        }
        word.set(key);
        context.write(word, new Text(documentAndTFIDF.toString()));
    }

    private int getTotalNumberOfWordsInDocument(String documentName, Context context) throws IOException {
        Path[] inputPaths = context.getInputPaths();
        for (Path inputPath : inputPaths) {
            FileSystem fileSystem = inputPath.getFileSystem(context.getConfiguration());
            Path filePath = new Path(inputPath, documentName);
            if (fileSystem.exists(filePath)) {
                FSDataInputStream inputStream = fileSystem.open(filePath);
                BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(inputStream));
                String line;
                int count = 0;
                while ((line = reader.readLine()) != null) {
                    count += line.split(" ").length;
                }
                reader.close();
                return count;
            }
        }
        return 1;
    }
}

在修改后的程序中，Mapper将每个文档中的单词与其出现次数映射到键值对中，键为单词，值为文档名和出现次数。Reducer计算TF-IDF，将每个文档及其TF-IDF值作为字符串追加到StringBuilder中，最后以单词为键，文档名和TF-IDF字符串为值写入输出。

需要注意的是，需要在运行作业之前将所有文档存储在HDFS中，并在作业运行时将它们作为输入路径提供给作业。

修改后的程序计算步骤如下：

1. Mapper将每个文档中的单词与其出现次数映射到键值对中，键为单词，值为文档名和出现次数。
2. Reducer遍历每个键，并计算TF-IDF值。
3. 对于每个键，Reducer遍历其所有值，并将每个值解析为文档名和出现次数。
4. Reducer计算文档中每个单词的TF-IDF值，并将文档名和TF-IDF值作为字符串追加到StringBuilder中。
5. 对于每个键，Reducer以单词为键，文档名和TF-IDF字符串为值写入输出。