我有一个问题，我基本上想做这样的事情:publicvoidreduce(Textkey,IterableiterValues,Contextcontext){for(Textval:iterValues){//dosomething}iterValues.reset()for(Textval:iterValues){//dosomethingelse}}我知道最好避免这些情况，或者简单地在内存中实例化对象，但我遇到了一个问题，我可能有太多的东西要保存在内存中，并且在结构上会变得更加复杂以破坏这变成了更多的减少步骤。看起来我不是唯一一个在寻找这个功能的人，事实上，这是一个很久以前实现的功
在我的MapReduce程序中，我有一个reducer函数，它计算文本值迭代器中的项目数，然后对于迭代器中的每个项目，将项目输出为键，将计数输出为值。因此我需要使用迭代器两次。但是一旦迭代器到达终点，我就无法从第一个迭代器开始迭代。我该如何解决这个问题？我为我的reduce函数尝试了以下代码:publicstaticclassReduceAextendsMapReduceBaseimplementsReducer{publicvoidreduce(Textkey,Iteratorvalues,OutputCollectoroutput,Reporterreporter)throwsIO
我正在构建一个应用程序以将数据从MYSQL数据库提取到配置单元表。应用程序将被安排每天执行。第一个Action是读取Hive表以加载导入表信息，例如名称、类型等，并在要导入的文件中创建表列表。接下来是一个SqoopAction，按顺序为每个表传输数据。是否可以创建一个shell脚本Oozie操作，它将遍历表列表并按顺序为每个表启动oozie子工作流Sqoop操作？你能提供一些引用吗？还有任何更好方法的建议! 最佳答案 我想出了以下包含Sqoop操作的shell脚本。通过一些环境变量调整，它可以正常工作。hdfs_path='hdfs
我有一个MapReduce程序，在Reducer类中，我的方法在第一次迭代中没有被调用。我想要实现的是在迭代器的每2个连续值之间生成一些新行。(对像:(1,2)，(2,3)，(3,4)......)。我错过了什么？而且我还测试了我有我需要的对，看起来不错，但似乎第一对没有调用我的方法..generate()-将在每2个连续行之间生成新行(填补时间间隔)输入:X、Y、00:00:00、908X、Y、00:00:05、122X、Y、00:00:07、123期望的输出:X、Y、00:00:00、908X、Y、00:00:01、908X、Y、00:00:02、908X、Y、00:00:03、9
我在HDFS中有一个名为file1的文件，其中包含以下几行:(每一行都是一个目录路径)this/is/path1this/is/path2this/is/path3...this/is/path1000ormore我有一个ScalaSpark函数如下:valresultset=sc.hadoopFile(inputpath,classOf[TextInputFormat],classOf[LongWritable],classOf[Text]).flatMap{case(k,v)=>if(k.get==0)Seq(v.toString)elseSeq.empty[String]}我想传
在我的代码的某个时刻，我有两个不同类型的数据集。我需要一个数据来过滤另一个数据。假设没有办法从此时开始更改代码，有没有办法在不从report2Ds收集所有数据并在Spark函数中使用它的情况下执行我在下面的评论中描述的内容？Datasetreport1Ds...Datasetreport2Ds...report1Ds.map((MapFunction)report->{Stringcompany=report.getCompany();//getdatafromreport2Dswherereport2.getEmployeer().equals(company);},kryo(Rep
我有如下要求:我正在尝试将MSAccess表宏循环转换为适用于配置单元表。名为trip_details的表包含有关卡车进行的特定行程的详细信息。卡车可以在多个位置parking，parking类型由名为type_of_trip的标志指示。此列包含arrival、departure、loading等值。最终目的是计算每辆卡车的停留时间(卡车在开始另一趟行程之前需要多长时间)。为了计算这个，我们必须逐行迭代表并检查行程类型。一个典型的例子是这样的:在文件末尾执行:将第一行存储在一个变量中。移到第二行。如果type_of_trip=到达:移到第三行如果type_of_trip=结束行程:存储
我知道对于迭代算法，Hadoopmapreduce表现不佳，因为它为每次迭代执行完整的磁盘读/写。但是为什么呢？是为了系统的健壮性吗？ 最佳答案 你的问题有点宽泛，但我还是会尽力回答。Hadoop做任何算法的磁盘读/写操作都是因为Hadoop做的是面向磁盘的处理，它就是建立在这个原理上的。这也是开发spark的原因之一，将计算从磁盘转移到内存，以便它可以减少面向磁盘的计算的延迟开销。现在，对于每次MapReduce迭代，这种从/到磁盘的读/写操作有助于系统的健壮性和可靠性。考虑一个最简单的例子，一个工作节点有2个容器，这意味着两个独
我在集群中工作。我需要为HDFS中包含的每个文本文件运行相同的spark操作。但是我想在不从shell命令行为每个文件提交sparkjobshell-command的情况下这样做，因为文件数是90。我该怎么做？我的一个文件的代码结构如下:objectSparkGraphGen{defmain(args:Array[String]){valconf=newSparkConf().setMaster("yarn").setAppName("dataset")valsc=newSparkContext(conf)valsqlContext=neworg.apache.spark.sql.SQ
所以我正在实现mapreduce作业，这意味着我正在处理键值对。我有变量IterablevaluesFreqDataWritable是一个包含信息片段的对象，但现在我只关心它包含的一条信息，即getFilename()访问的字符串。我有以下循环:ArrayListfilenames=newArrayList();for(FreqDataWritablei:values){filenames.add(i.getFilename());}现在我要做的就是打印数组列表文件名中的值。for(inti=0;i但是，当我这样做时，文件名中的所有内容都是相同的。唯一打印出来的是多次打印的单个文件名。
