Mapreduce多个map和reducer答案

【问题标题】：Mapreduce multiple map and reducerMapreduce多个map和reducer
【发布时间】：2014-03-10 12:01:28
【问题描述】：

我有csv文件，数据如下

lat,lng
18.1234,77.3443
18.345,77.335
18.356,77.345

所以基本上包含纬度和经度，每个CSV文件最大为1mb，我需要从CSV的第一条记录和第二条记录计算纬度和经度的距离。

i.e 18.1234, 77.3443 and 18.345, 77.335.

但是从映射器它会一次读取一行，所以我想在行之间添加分隔符（'|'），所以上面的 CSV 文件记录将变成一行并输入映射器

Key->Filename
values-> All csv records as one line (all records seprated by delimetr) as text.

filename  18.1234,77.3443|18.345,77.335|18.356,77.345....

在 Reducer 中，我将按分隔符分割并计算后续记录[第一和第二坐标]之间的距离。

所以如果我有 30 个 CSV 文件，我想要 30 个映射器和 30 个减速器来处理这个 CSV 文件。我还需要将此数据存储在 MySql 中。如纬度、经度、距离

【问题讨论】：

如果mapper和reducer之间存在1对1的映射，我看不出有reducer的原因。你最好只做一个 map 工作，因为在 mapper 和 reducer 之间没有数据混洗，所以效率更高。
csv 文件中的数据是相互关联的[上一条记录与下一条记录有关]，所以我想像 OneFile->Map1->Readucer1.... 那样制作 mapreduce。我在做什么正确吗
我认为@PraveenSripati 是对的。您能描述一下您要解决的问题吗？也许它可以用另一种方式解决，而不是你想象的那样。
感谢您的回复，我也在主线程中描述了我的问题陈述。

标签： hadoop mapreduce

【解决方案1】：

如果每个 csv 文件小于默认块大小，只需获取当前映射器的 id 并将其作为键发出即可。

我相信您可以从映射器的配置中使用conf.get("mapred.tip.id") 获取此 id。

【讨论】：

谢谢.. 只是想知道 csv 文件是否大于块大小，是否有可能。
一个简单的解决方案是增加默认块大小，将其设置为大于最大的 csv 文件。否则，您可以获取输入文件的文件名并相应地设置地图输出键。