У меня есть файл python для подсчета биграмм с использованием mrjob на Hadoop (версия 2.6.0), но я не получаю результат, на который надеюсь, и у меня возникают проблемы с расшифровкой вывода в моем терминале, где я я ошибаюсь.
Мой код:
regex_for_words = re.compile(r"\b[\w']+\b")
class BiCo(MRJob):
OUTPUT_PROTOCOL = mrjob.protocol.RawProtocol
def mapper(self, _, line):
words = regex_for_words.findall(line)
wordsinline = list()
for word in words:
wordsinline.append(word.lower())
wordscounter = 0
totalwords = len(wordsinline)
for word in wordsinline:
if wordscounter < (totalwords - 1):
nextword_pos = wordscounter+1
nextword = wordsinline[nextword_pos]
bigram = word, nextword
wordscounter +=1
yield (bigram, 1)
def combiner(self, bigram, counts):
yield (bigram, sum(counts))
def reducer(self, bigram, counts):
yield (bigram, str(sum(counts)))
if __name__ == '__main__':
BiCo.run()
Я написал код в своей функции сопоставления (в основном, все, что находится до строки «выход») на моем локальном компьютере, чтобы убедиться, что мой код захватывает биграммы, как и предполагалось, поэтому я думаю, что он должен работать нормально .... но, из конечно, что-то идет не так.
Когда я запускаю код на сервере Hadoop, я получаю следующий вывод (извините, если это больше, чем необходимо — на экран выводится тонна информации, и я еще не уверен, что будет полезно для оттачивания проблемной области). ):
HADOOP: 2015-10-25 17:00:46,992 INFO [main] mapreduce.Job (Job.java:monitorAndPrintJob(1355)) - Running job: job_1438612881113_6410
HADOOP: 2015-10-25 17:00:52,110 INFO [main] mapreduce.Job (Job.java:monitorAndPrintJob(1376)) - Job job_1438612881113_6410 running in uber mode : false
HADOOP: 2015-10-25 17:00:52,111 INFO [main] mapreduce.Job (Job.java:monitorAndPrintJob(1383)) - map 0% reduce 0%
HADOOP: 2015-10-25 17:00:58,171 INFO [main] mapreduce.Job (Job.java:monitorAndPrintJob(1383)) - map 33% reduce 0%
HADOOP: 2015-10-25 17:01:00,184 INFO [main] mapreduce.Job (Job.java:monitorAndPrintJob(1383)) - map 100% reduce 0%
HADOOP: 2015-10-25 17:01:07,222 INFO [main] mapreduce.Job (Job.java:monitorAndPrintJob(1383)) - map 100% reduce 100%
HADOOP: 2015-10-25 17:01:08,239 INFO [main] mapreduce.Job (Job.java:monitorAndPrintJob(1394)) - Job job_1438612881113_6410 completed successfully
HADOOP: 2015-10-25 17:01:08,321 INFO [main] mapreduce.Job (Job.java:monitorAndPrintJob(1401)) - Counters: 51
HADOOP: File System Counters
HADOOP: FILE: Number of bytes read=2007840
HADOOP: FILE: Number of bytes written=4485245
HADOOP: FILE: Number of read operations=0
HADOOP: FILE: Number of large read operations=0
HADOOP: FILE: Number of write operations=0
HADOOP: HDFS: Number of bytes read=1013129
HADOOP: HDFS: Number of bytes written=0
HADOOP: HDFS: Number of read operations=12
HADOOP: HDFS: Number of large read operations=0
HADOOP: HDFS: Number of write operations=2
HADOOP: Job Counters
HADOOP: Killed map tasks=1
HADOOP: Launched map tasks=4
HADOOP: Launched reduce tasks=1
HADOOP: Rack-local map tasks=4
HADOOP: Total time spent by all maps in occupied slots (ms)=33282
HADOOP: Total time spent by all reduces in occupied slots (ms)=12358
HADOOP: Total time spent by all map tasks (ms)=16641
HADOOP: Total time spent by all reduce tasks (ms)=6179
HADOOP: Total vcore-seconds taken by all map tasks=16641
HADOOP: Total vcore-seconds taken by all reduce tasks=6179
HADOOP: Total megabyte-seconds taken by all map tasks=51121152
HADOOP: Total megabyte-seconds taken by all reduce tasks=18981888
HADOOP: Map-Reduce Framework
HADOOP: Map input records=28214
HADOOP: Map output records=133627
HADOOP: Map output bytes=2613219
HADOOP: Map output materialized bytes=2007852
HADOOP: Input split bytes=304
HADOOP: Combine input records=133627
HADOOP: Combine output records=90382
HADOOP: Reduce input groups=79518
HADOOP: Reduce shuffle bytes=2007852
HADOOP: Reduce input records=90382
HADOOP: Reduce output records=0
HADOOP: Spilled Records=180764
HADOOP: Shuffled Maps =3
HADOOP: Failed Shuffles=0
HADOOP: Merged Map outputs=3
HADOOP: GC time elapsed (ms)=93
HADOOP: CPU time spent (ms)=7940
HADOOP: Physical memory (bytes) snapshot=1343377408
HADOOP: Virtual memory (bytes) snapshot=14458105856
HADOOP: Total committed heap usage (bytes)=4045406208
HADOOP: Shuffle Errors
HADOOP: BAD_ID=0
HADOOP: CONNECTION=0
HADOOP: IO_ERROR=0
HADOOP: WRONG_LENGTH=0
HADOOP: WRONG_MAP=0
HADOOP: WRONG_REDUCE=0
HADOOP: Unencodable output
HADOOP: TypeError=79518
HADOOP: File Input Format Counters
HADOOP: Bytes Read=1012825
HADOOP: File Output Format Counters
HADOOP: Bytes Written=0
HADOOP: 2015-10-25 17:01:08,321 INFO [main] streaming.StreamJob (StreamJob.java:submitAndMonitorJob(1022)) - Output directory: hdfs:///user/andersaa/si601f15lab5_output
Counters from step 1:
(no counters found)
Я сбит с толку тем, почему счетчики не были найдены с шага 1 (что я предполагаю как часть моего кода для сопоставления, что может быть ложным предположением). Если я правильно читаю какие-либо выходные данные Hadoop, похоже, что он доходит как минимум до стадии сокращения (поскольку существуют группы ввода сокращения) и не находит никаких ошибок перетасовки. Я думаю, что могут быть некоторые ответы на то, что происходит не так в «Некодируемый вывод: TypeError = 79518», но никакие поиски в Google, которые я сделал, не помогли отточить, что это за ошибка.
Любая помощь или идеи очень ценятся.
