[a,b]格式有数十亿个区间，它们都会将数字空间切割成多个单片。我打算输出所有单件，其中重叠间隔的数量在这件作品中。例如:有3个区间，分别是:[1,7]、[2,3]、[6,8]。它应该输出如下结果:[-∞,1]:0[1,2]:1[2,3]:2[3,6]:1[6,7]:2[7,8]:1[8,+∞]:0如果对于单个机器(不是MapReduce中的分布式解决方案)，我知道解决方案可以将间隔实例分解为start_n、end_n，排序数字并从左到右迭代并使用计数器来计算当前件和输出中的数量。但我不确定如何将此算法拆分为分布式方式。有什么建议吗？谢谢。 最佳答案
我是Hadoop的新手，正在编写MapReduce作业，我遇到了一个问题，它似乎是reducerscontext.write方法正在将正确的值更改为不正确的值。MapReduce作业应该做什么？统计总字数(intwordCount)计算不同单词的数量(intcounter_dist)统计以“z”或“Z”开头的单词数(intcounter_startZ)统计出现次数少于4次的单词(intcounter_less4)所有这些都必须在单个MapReduce作业中完成。正在分析的文本文件Hellohowzouzouzouzouhowareyou正确输出:wordCount=9counter_d
我有一个结构如下的目录:temp/Tweets/userId123/Tweets.csvtemp/Tweets/userId456/Tweets.csvtemp/Tweets/userId789/Tweets.csvtemp/Mentions/userId123/Mentions.csvtemp/Mentions/userId456/Mentions.csvtemp/Mentions/userId789/Mentions.csv...数据由数据实体的类型构成，我想由用户对其进行重组，如下所示:final/userId123/Tweets.csvfinal/userId123/Menti
我试图了解MapReduce中的分区，我了解到Hadoop有一个默认的分区程序，称为HashPartitioner，分区程序有助于在决定给定键将转到哪个reducer时。从概念上讲，它是这样工作的:hashcode(key)%NumberOfReducers,where`key`isthekeyinpair.我的问题是:HashPartitioner如何计算key的哈希码？是简单地调用key的hashCode()还是此HashPartitioner使用一些其他逻辑来计算key的哈希码？谁能帮我理解一下？ 最佳答案 默认的分区器简单地
我有一个具有以下架构的MongoDB集合:constMessageSchema={message:{type:String},category:{typeString,allowedValues:['a','b','c','d','e']},createdAt:{type:Date}}这些消息文档是在随机时间间隔创建的。我想创建一个图表所需的数据集，该图表绘制每个类别的每分钟消息数(计数)。输出将是一个包含键time、a.count、b.count、c.count、d.count和e.count的对象数组。生成的数据集应仅考虑上周的数据，而不是更早的数据。数据集可能非常大。我想我可以用
我想用三个Mapper编写代码，其中两个将处理".csv"文件，其他是".xml"。我已经为来自here的.xml格式编写了XmlInputFormat现在我想知道我应该输入什么job.setInputFormatClass(...);还有我应该添加哪个以提供文件路径。TextInputFormat.addInputPath(...)TextOutputFormat.setInputPath(...)或TextInputFormat.addInputPath(...)TextOutputFormat.setInputPath(...) 最佳答案
我是Hadoop的新手，正在尝试执行WordCount问题。到目前为止我所做的事情-引用以下链接设置Hadoop单节点集群。http://www.bogotobogo.com/Hadoop/BigData_hadoop_Install_on_ubuntu_single_node_cluster.php引用下面的链接写出字数统计问题https://kishorer.in/2014/10/22/running-a-wordcount-mapreduce-example-in-hadoop-2-4-1-single-node-cluster-in-ubuntu-14-04-64-bit/问题
我想根据日期、var_currecy_code、fxd_crncy_code。我们的hive表中有所有数据，现在我们需要使用hiveUDAF根据最大日期和上面提到的更多输入来计算currency_rate。 最佳答案 HiveUDF可以接受元组作为参数。在函数中，您检查元组的长度，并为您的逻辑提取必要的顺序 关于hadoop-如何使用接受多列作为参数的java为配置单元编写UDAF？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://
我对大数据非常陌生，尤其是ApacheSpark/HadoopYARN。我将Hadoop单节点安装到我的虚拟机中以进行一些尝试，我也添加了Spark。我认为环境已经安装好，因为我可以访问:http://172.30.10.64:50070->Hadoop概述http://172.30.10.64:8080->星火概述然后我创建了一个pythonic文件来计算单词数:frompysparkimportSparkConf,SparkContextfromoperatorimportaddimportsys##ConstantsAPP_NAME="HelloWorldofBigData"##
我正在寻找基于HadoopMultinodes的Spark使用，我对我的集群模式pythonic脚本有疑问。我的配置:我进入了我的Hadoop集群:1个名称节点(主节点)2个数据节点(从节点)所以我想在Python中执行我的脚本以使用这个集群。我知道Spark可以用作独立模式，但我想使用我的节点。我的python脚本:这是一个非常简单的脚本，可以用来计算文本中的字数。importsysfrompysparkimportSparkContextsc=SparkContext()lines=sc.textFile(sys.argv[1])words=lines.flatMap(lambda
