我想使用Hadoop作为管理网格作业的简单系统。(我之前使用SGE和pbs/Torque执行此操作，但我们正在转向Hadoop。)我有1000个ZIP文件，每个文件包含1000个文件，总共1M个文件。我想将它们全部上传到AmazonS3。理想情况下，我想在不将文件放入HDFS的情况下执行此操作。所有文件都可以在WWW上访问。我想做的是:有一个从0..999开始的迭代器对于每个map作业，获取迭代器并:获取ZIP文件(大约500MB，因此它将被写入临时存储)阅读ZIP目录。提取每个文件并将其上传到AmazonS3。我知道如何在Java和Python中施展ZIP文件魔法。我的问题是:如何创

我只是在使用3机集群测试字数统计示例。我的代码与thisexample相同除了以下内容:我在“output.collect(key,newIntWritable(sum))”行之前的reducer代码中添加了两行代码:System.out.println(key);key.set(key+"-KeyinReducer");然后我检查我的reducer日志(最后8K，我发现了这个:3M3WI-KeyinReducer-KeyinReducer3M3WIG-KeyinReducer-KeyinReducer3M3WL-KeyinReducer-KeyinReducer3M3WNWPLG-K

我对pagerank算法如何与mapreduce模型一起工作感到困惑。主要的困惑是，在phaseII之后，val是inlinks到关键URL(而不是outlinks)，那么它如何在下一次迭代中工作？请参阅下面的示例:txt:A->BA->CB->AC->BWORKER1WORKER2LOADA->BB->AA->CC->BMAP(A,B)(B,A)(A,C)(C,B)SHUFFLEANDDISTRIBUTE(A,[B,C])(B,[A])(C,[B])REDUCE(A,(PR(A),[B,C],2))(B,(PR(B),[A],1))(C,(PR(C),[B],1))MAP(PHASE

我正在将多行记录文本文件读入RDD。底层数据是这样的TimeMHist::852-YF-0072016-05-1000:00:0002016-05-0923:59:0002016-05-0923:58:000TimeMHist::852-YF-0082016-05-1000:00:0002016-05-0923:59:0002016-05-0923:58:000不，我想转换RDD，以便获得键映射(时间戳、值)。这可以分几个步骤完成。但我只想在一次调用中提取该信息(但在Python2.7中不是3)。RDD是这样的:[(0,u''),(12,u'852-YF-007\t\r\n2016-0

我试图实现小型Google地图。我有一个JSON对象：{“app_title”：“是否，“用户”：{“iv001”：{“lat”：“17.85”，“lng”：“18.45”}}}}。如何迭代LAT和LNG值。请帮我。{"app_title":"whether","users":{"iv001":{"lat":"17.85","lng":"18.45"}}}varlatitude=???;//在这里我们需要latvaluevarvartitude=???;//在这里我们需要液化天然气价值看答案使用点符号访问对象值。data.users.iv001.lat;给你拉特。data.users.iv00

我的功能可以获取“启动”，“完成”值，并且需要创建一个SpinBox小部件。值可能是十六进制或整数，增量为1。当我获取整数（例如：start=1，完成=6）时，它效果很好。但是，当我获得十六进制值（ex：start=0x0，完成=0xF）时，我会收到以下错误：_tkinter.TclError:badspinboxformatspecifier"%.2x"在十六进制值上进行迭代的正确格式是什么？我使用此链接作为参考nmt.eduspinbox代码：defcreate_spinbox(self,min_value,max_value):self.current_value=StringVar()

请帮助我，我是spark的新手。下面是我的数据框typecol1col2col3104101270011001183022null002null100301260320134003500下面应该是我的输出typecol1col2col3result1041001270014110013118302-1682null002null1003012600320112534001213500116挑战在于必须对每一组类型的列进行计算，公式类似于prev(col2)-col1+col3我尝试在col2上使用window和lag函数来填充结果列，但它没有用。下面是我的代码part=Window()

我有一个针对单个文件迭代运行的hadoop作业。现在，如果我必须为目录中的每个文件并行运行多个作业，那么在HADOOP中休假的最佳实践是什么。 最佳答案 可以引用项目haloop它解决了迭代映射减少。然后，如果文件很大，那么继续使用haloop，否则你可能会合并小文件以获得更好的性能。 关于hadoop-如何在HADOOP中并行运行多个迭代作业，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/ques

我正在Hadoop中编写一个Reducer，我正在使用它的输入值来构建一个编码元素列表的字节数组。我写入数据的缓冲区大小取决于reducer接收到的值的数量。提前在内存中分配它的大小会很有效，但如果不使用“foreach”语句对其进行迭代，我不知道有多少值。Hadoop输出是一个HBase表。更新:使用映射器处理我的数据后，reducer键具有幂律分布。这意味着只有少数键具有很多值(最多9000)，但大多数键只有几个值。我注意到通过分配一个4096字节的缓冲区，97.73%的值都适合它。对于其余的，我可以尝试重新分配一个双倍容量的缓冲区，直到所有值都适合它。对于我的测试用例，这可以通过

在Python中，有这两个概念容易让人混淆。第一个是可迭代对象（Iterable），第二个是迭代器（Iterator），第三个是生成器（Generator），这里暂且不谈生成器。可迭代对象列表、元组、字符串、字典等都是可迭代对象，可以使用for循环遍历出所有元素的都可以称为可迭代对象（Iterable）。在Python的内置数据结构中定义了Iterable这个类，在collections.abc模块中，我们可以用这个来检测是否为可迭代对象。>>> from collections import Iterable>>> a = [1,2,3]>>> isinstance(a, Iterable)