我试图将批量加载map-reduce定制到HBase中,我遇到了reducer的问题。起初我认为我没有写好reducer,但是在reducer中抛出运行时异常并看到代码工作时,我意识到reducer根本没有运行。到目前为止,我看不出这个问题的一些常见答案有什么问题;
这是我的代码:
司机
public int run(String[] args) throws Exception {
int result=0;
String outputPath = args[1];
Configuration configuration = getConf();
configuration.set("data.seperator", DATA_SEPERATOR);
configuration.set("hbase.table.name",TABLE_NAME);
configuration.set("COLUMN_FAMILY_1",COLUMN_FAMILY_1);
Job job = new Job(configuration);
job.setJarByClass(HBaseBulkLoadDriver.class);
job.setJobName("Bulk Loading HBase Table::"+TABLE_NAME);
job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
job.setMapOutputKeyClass(ImmutableBytesWritable.class);
job.setMapperClass(HBaseBulkLoadMapper.class);
job.setReducerClass(HBaseBulkLoadReducer.class);
job.setOutputKeyClass(ImmutableBytesWritable.class);
job.setOutputValueClass(Put.class);
FileInputFormat.addInputPaths(job, args[0]);
FileSystem.getLocal(getConf()).delete(new Path(outputPath), true);
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(outputPath));
job.setMapOutputValueClass(Put.class);
job.setNumReduceTasks(1);
HFileOutputFormat.configureIncrementalLoad(job, new HTable(configuration,TABLE_NAME));
job.waitForCompletion(true);
制图员
public class HBaseBulkLoadMapper extends Mapper<LongWritable, Text, ImmutableBytesWritable, Put> {
private String hbaseTable;
private String dataSeperator;
private String columnFamily1;
private ImmutableBytesWritable hbaseTableName;
public void setup(Context context) {
Configuration configuration = context.getConfiguration();
hbaseTable = configuration.get("hbase.table.name");
dataSeperator = configuration.get("data.seperator");
columnFamily1 = configuration.get("COLUMN_FAMILY_1");
hbaseTableName = new ImmutableBytesWritable(Bytes.toBytes(hbaseTable));
}
@Override
public void map(LongWritable key, Text value, Context context) {
try {
String[] values = value.toString().split(dataSeperator);
String rowKey = values[0];
Put put = new Put(Bytes.toBytes(rowKey));
BUNCH OF ADDS;
context.write(new ImmutableBytesWritable(Bytes.toBytes(rowKey)), put);
} catch(Exception exception) {
exception.printStackTrace();
}
}
}
减速机
public class HBaseBulkLoadReducer extends Reducer<ImmutableBytesWritable, Put, ImmutableBytesWritable, Put> {
@Override
protected void reduce(
ImmutableBytesWritable row,
Iterable<Put> puts,
Reducer<ImmutableBytesWritable, Put,
ImmutableBytesWritable, Put>.Context context)
throws java.io.IOException, InterruptedException
{
TreeMap<String,KeyValue> map = new TreeMap<String,KeyValue>();
int count =0;
Append nkv;
byte[] tmp= "".getBytes();
Put pp = new Put(tmp);
try{
for (Put p : puts) {
byte[] r = "".getBytes();
//KeyValue kv = new KeyValue(r);
if (count!=0){
r = p.getRow();
pp.add(new KeyValue(r));
//KeyValue k = map.get(row.toString());
//nkv = new Append(k.getRowArray());
//nkv=nkv.add(kv);
//map.put(row.toString(), k.clone());
//context.write(row,nkv);
//tmp=ArrayUtils.addAll(tmp,kv.getValueArray());
//map.put(row.toString(),new KeyValue(kv.getRowArray(),kv.getFamilyArray(),kv.getQualifierArray(),tmp));
count++;
throw new RuntimeException();
}
else{
r = p.getRow();
pp = new Put(row.toString().getBytes());
pp.add(new KeyValue(r));
//tmp=kv.clone().getValueArray();
//nkv = new Append(kv.getRowArray());
//map.put(row.toString(), kv.clone());
count++;
throw new RuntimeException();
}
}
context.write(row,pp);
}catch(Exception e) { e.printStackTrace();}
}
}
我知道reducer有点混乱,但问题是,正如您所看到的,它在if和else子句上都有runtimeException,并且批量加载成功,所以我很确定reducer没有运行-我不确定为什么。所有三个文件都被maven打包在同一个目录中,仅供参考。
弄清楚了哪里出了问题。配置增量加载根据输出值将化简器类设置为 putort 或键值排序,因此,如果我想使用自定义化简器类,则必须在配置增量加载后进行设置。在那之后,我可以看到减速器在运行。只是回答我自己的问题,这样它可能有助于遇到相同问题的人。
HFileOutputFormat.configureIncrementalLoad(job, new HTable(configuration,TABLE_NAME));
job.setReducerClass(HBaseBulkLoadReducer.class);
job.waitForCompletion(true);
减速器 自定义可写类
我试图运行WordCount示例的一个变体,这个变体是,映射器输出文本作为键和文本作为值,而还原器输出文本作为键和NullWritable作为值。 除了地图,减少签名,我把主要的方法是这样的:
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作为核心概念, Redux 真的是一种十分简单的设计模式:所有你“写”的逻辑都集中在一个单独的函数中,并且执行这些逻辑的唯一方式就是传给 Redux 一个能够描述当时情景的普通对象(plain object)。Redux store 调用这些逻辑函数,并传入当前的 state tree 以及这些描述对象,返回新的 state tree,接着 Redux store 便开始通知这些订阅者(subsc
我只是使用3机器集群测试单词计数示例。我的代码与此示例相同,但以下代码除外: