我需要在Scala中使用我自己的类作为键/值对中的键。特别是，我有一个包含两个变量id1和id2的简单类，我希望元素仅根据id2和不是id1。我在网上找不到任何关于如何以及在何处可以重写reduceByKey()方法的比较方法的信息，以便它可以根据我的自定义compare()方法。感谢任何帮助。谢谢你。 最佳答案 您不能覆盖reduceByKey的比较，因为它无法利用这样一个事实，即您的数据通常在整个集群中的不同执行程序上按key进行混洗。不过，您可以更改key(请注意，根据您使用的转换/操作，这可能会重新洗牌周围的数据)。RDD中

 1/*2*Thiscreatesanewprocessasacopyoftheoldone,3*butdoesnotactuallystartityet.4*5*Itcopiestheregisters,andalltheappropriate6*partsoftheprocessenvironment(aspertheclone7*flags).Theactualkick-offislefttothecaller.8*/9structtask_struct*copy_process(unsignedlongclone_flags,10unsignedlongstack_start,11st

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谁能帮我理解一下YARN中JVM和容器之间的关系？JVM是如何创建的，是不是每个任务都有一个JVM？多个任务可以同时在同一个JVM中运行吗？(我知道ubertasking，其中许多任务(maps/reduce)可以在同一个JVM中一个接一个地运行)。每个容器一个JVM吗？还是单个JVM中的多个容器？还是JVM和容器没有关系？当资源管理器为作业分配容器时，同一个作业中的多个任务是否对在同一节点中运行的任务使用同一个容器？还是根据可用性为每个任务单独的容器？指向一些有用链接的指针也会有所帮助。 最佳答案 IsitoneJVMforeac

我已经启动并运行了6个节点的cloudera5.0beta集群但是我无法使用命令查看hadoopHDFS的文件和文件夹sudo-uhdfshadoopfs-ls/在输出中它显示了linux目录的文件和文件夹。尽管namenodeUI正在显示文件和文件夹。在HDFS上创建文件夹时出现错误sudo-uhdfshadoopfs-mkdir/testmkdir:`/test':Input/outputerror由于此错误，hbase未启动并关闭并出现以下错误:Unhandledexception.Startingshutdown.java.io.IOException:Exceptioninm

一、Trywithresources语句trywithresources语句是声明一个或多个资源的try语句。资源是程序使用完后必须关闭的对象。trywithresources语句确保在语句末尾关闭每个资源。任何实现java.lang.AutoCloseable的对象（包括实现java.io.Closeable的所有对象）都可以用作资源。下面的示例从文件中读取第一行。它使用BufferedReader的实例从文件中读取数据。BufferedReader是一种资源，必须在程序完成后关闭：staticStringreadFirstLineFromFile(Stringpath)throwsIOEx

在下面的例子中:small.ints=to.dfs(1:1000)mapreduce(input=small.ints,map=function(k,v)cbind(v,v^2))mapreduce函数的数据输入是一个名为small.ints的对象，它引用了HDFS中的block。现在我有一个CSV文件已经存储在HDFS中"hdfs://172.16.1.58:8020/tmp/test_short.csv"如何为它获取一个对象？据我所知(这可能是错误的)，如果我想将CSV文件中的数据作为mapreduce的输入，我必须首先在R中生成一个表，其中包含CSV文件中的所有值。我确实有这样的

我在玩Mahout，发现FileDataModel接受以下格式的数据userId,itemId,pref(long,long,Double).我有一些格式的数据String,long,double在Mahout上使用此数据集的最佳/最简单方法是什么？ 最佳答案 一种方法是创建FileDataModel的扩展.您需要覆盖readUserIDFromString(Stringvalue)使用某种解析器进行转换的方法。您可以使用IDMigrator的实现之一。，正如肖恩建议的那样。例如，假设您有一个已初始化的MemoryIDMigrato

我们的任务是创建mapreduce函数，该函数将为google网络图中的每个节点n输出，列出您可以在3跳中从节点n到达的节点。(实际数据可以在这里找到:http://snap.stanford.edu/data/web-Google.html)以下是列表中项目的示例:121324343541454656从上面的示例图将是这个在上面的简化示例中，例如节点1的路径是α[1->2->4->1],[1->2->4->5],[1->2->4->6],[1->3->4->1],[1->3->4->5],[1->3->4->6]και[1->3->5->6]因此mapreduce将为节点1输出顶点1

几天来我一直在努力解决这个问题，希望有人能提供一些见解。我用perl编写了一个流式映射缩减作业，很容易让一个或两个缩减任务花费极长的时间来执行。这是由于数据中的自然不对称性:一些reduce键有超过一百万行，而大多数只有几十行。我以前遇到过长任务的问题，我一直在递增计数器以确保mapreduce不会超时。但是现在他们失败了，并显示了一条我以前从未见过的错误消息:java.io.IOException:Taskprocessexitwithnonzerostatusof137.atorg.apache.hadoop.mapred.TaskRunner.run(TaskRunner.jav