mapreduce运行wordcount卡住
时间: 2023-04-21 07:02:22 浏览: 129
可能是以下几个原因导致mapreduce运行wordcount卡住:
1. 数据量过大,导致mapreduce任务无法处理完毕。可以尝试增加集群的计算资源或者优化代码逻辑,减少数据处理量。
2. 网络或者磁盘IO问题,导致数据传输速度过慢。可以尝试优化网络或者磁盘IO的配置,或者更换更高效的硬件设备。
3. 程序逻辑问题,导致mapreduce任务死循环或者无法正常结束。可以检查代码逻辑,排除程序错误。
希望以上信息能够帮助您解决问题。
相关问题
编写并运行MapReduce程序WordCount
WordCount是MapReduce中最基本的程序之一,它用于计算文本中每个单词的出现次数。下面是WordCount的Java代码:
```java
import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
public class WordCount {
public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{
private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();
public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
while (itr.hasMoreTokens()) {
word.set(itr.nextToken());
context.write(word, one);
}
}
}
public static class IntSumReducer extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
private IntWritable result = new IntWritable();
public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable val : values) {
sum += val.get();
}
result.set(sum);
context.write(key, result);
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
job.setJarByClass(WordCount.class);
job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}
```
这个程序的输入是一个文本文件,输出是每个单词出现的次数。在运行之前,你需要安装Hadoop并将输入文件放入HDFS。运行MapReduce程序的命令如下:
```
hadoop jar WordCount.jar WordCount /input /output
```
其中,WordCount.jar是你打包好的Java程序,input是输入文件的路径,output是输出目录的路径。执行这个命令后,MapReduce作业就会在Hadoop集群上运行。
运行mapreduce wordcount
运行MapReduce WordCount需要以下步骤:
1. 准备Hadoop环境,包括安装Hadoop和配置Hadoop环境变量。
2. 准备输入数据,可以是文本文件、CSV文件或其他格式的文件。
3. 编写MapReduce程序,包括Mapper和Reducer。
4. 将MapReduce程序打包成JAR文件。
5. 将输入数据上传到Hadoop集群中的HDFS。
6. 运行MapReduce程序,使用hadoop jar命令运行JAR文件,并指定输入和输出路径。
7. 等待MapReduce程序运行完成,查看输出结果。
以上是运行MapReduce WordCount的基本步骤。需要注意的是,MapReduce程序的编写需要掌握Java编程语言和Hadoop框架的相关知识。