我有一个数据集，它使用双冒号(::)作为分隔符。如何在Hive中使用正则表达式serde解析数据以便将其导入表中？数据结构如下:userId::movieId::rating::time目前我正在使用这个查询，但它为选择语句提供空值:createtablerating_regex(userIdstring,movieIdstring,ratingstring,timestring)rowformatserde'org.apache.hadoop.hive.contrib.serde2.RegexSerDe'withserdeproperties("input.regex"="::")s

前言不知道你有没有和我一样的情况。自己之前辛辛苦苦写的代码，过了一段时间自己再去读，发现写的很是一言难尽。要不是因为知道是自己写的，非得大骂**，简直就是垃圾，自己更是悔不当初。因此，今天我想跟你分享10个关于JavaScript的小技巧，希望可以帮助你避免编写我曾经写过的垃圾代码。1.Promise回调地狱Promise提供了一种优雅的方式来处理JavaScript中的异步操作。这也是避免“回调地狱”的解决方案之一。但我不太明白这是什么意思，所以我写了这段代码。我做了这些事情：首先获取用户的基本信息。按用户信息获取所有文章的简要摘要。通过文章简要了解文章详情。//❌getUserInfo()

我想将一个JSON字符串作为命令行参数传递给我的reducer.py文件，但我无法这样做。我执行的命令是:hadoopjarcontrib/streaming/hadoop-streaming.jar-file/home/hadoop/mapper.py-mapper'mapper.py'-file/home/hadoop/reducer.py-reducer'reducer.py{"abc":"123"}'-input/user/abc.txt-output/user/output/当我在reducer.py中打印argv数组时，它显示输出为:['/mnt/var/lib/hadoo

这是我想做的。现在我有一些这样的文本文件:xxx.example.comxxxabcdefyyy.example.comyyyabcdef...我想读取映射器中的文件拆分并将它们转换为键值对，其中每个值都是一个中的内容>标签。我的问题是关于key的。我可以使用url作为键，因为它们是全局唯一的。但是，由于我的工作背景，我想为每个键值对生成一个全局唯一编号作为键。我知道这在某种程度上违背了Hadoop的水平可扩展性。但是有什么解决办法吗？ 最佳答案 如果您要通过MapReduce处理此类文件，我会采取以下策略:逐行使用通用文本输入格式

我将时间序列数据存储在HBase中。rowkey由user_id和timestamp组成，像这样:{"userid1-1428364800":{"columnFamily1":{"val":"1"}}}"userid1-1428364803":{"columnFamily1":{"val":"2"}}}"userid2-1428364812":{"columnFamily1":{"val":"abc"}}}}现在我需要执行每个用户的分析。这是hbase_rdd的初始化(来自here)sc=SparkContext(appName="HBaseInputFormat")conf={"hb

我是Pig的新手，所以可能有一个简单的解决方案，但我无法弄清楚。问题:我有一个以!作为分隔符的平面文件，所以文件的结构看起来像这样!id!value!value2!1!100!200当我尝试使用pigstorage('\t')加载此文件时，所有内容都加载到第一个变量中。foo=load'bar.txt'usingPigstorage('\t')asId:chararray,value:chararray,value3:chararray;这不起作用，因为所有文件都被读取到ID列中。我想拆分负载，以便在其正确的列中读取每个值。到目前为止，我尝试了在howtoloadfileswithdi

我已经在带有JDK1.7.0_80的CentOS上成功安装了HadoopCDH5.2。进程启动并成功运行。但是，当我尝试使用jps以root身份显示java进程列表时，它只返回ID而没有描述:[root@elephant~]#jps11478Jps2871--processinformationunavailable2972--processinformationunavailable3146--processinformationunavailable3611--processinformationunavailable2796--processinformationunavaila

我正在尝试利用hadoop来训练多个模型。我的数据足够小，可以放入内存，所以我想在每个maptask中训练一个模型。我的问题是，当我完成模型训练后，我需要将它发送到reducer。我正在使用Weka来训练模型。我不想开始寻找如何在Weka类中实现Writable接口(interface)，因为它需要很多努力。我正在寻找一种简单的方法来做到这一点。Weka中的Classifier类实现了Serializable接口(interface)。我怎样才能将这个对象发送到reducer？edits这是提到weka对象序列化的链接:http://weka.wikispaces.com/Serial

有没有人尝试过使用GlusterFS或Ceph作为Hadoop的后端？我不是在谈论只使用插件来缝合东西。性能比HDFS本身好吗？是否适合生产使用。此外，将对象存储、hadoophdfs存储合并为一个存储真的是个好主意吗？或者最好将它们分开。 最佳答案 我以前用过GlusterFS，它有一些不错的特性，但最后我选择使用HDFS作为Hadoop中的分布式文件系统。GlusterFS的优点在于它不需要主客户端节点。集群中的每个节点都是平等的，所以GlusterFS没有单点故障。我在GlusterFS中发现的另一件事是它有glusterfs

我们目前正在使用elasticsearch对大约1000万份文档进行索引和搜索。它运行良好，我们对其性能感到满意。我发起使用elasticsearch的同事确信它可以用作中央数据存储库，其他数据系统(例如SQLServer、Hadoop/Hive)可以将数据推送给它们。我没有任何反对意见，因为我对两者的了解都太有限了。但是，我很担心。我知道elasticsearch中的数据以一种对文本搜索有效的方式存储。Hadoop就像文件系统一样存储数据，但其方式可以有效地在多个数据节点上扩展/复制block。因此，在我看来，使用Hadoop(因为它对数据的看法更不可知)作为中央数据存储库似乎更有益