如果我在SpringController中有这样的RequestMapping...@RequestMapping(method=RequestMethod.GET,value="{product}")publicModelAndViewgetPage(@PathVariableProductproduct)Product是一个枚举。例如。产品.首页当我请求页面时，mysite.com/home我明白了Unabletoconvertvalue"home"fromtype'java.lang.String'totype'domain.model.product.Product';nest
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枚举是一个被命名的整型常数的集合，用于声明一组带标识符的常数。枚举在曰常生活中很常见，例如一个人的性别只能是“男”或者“女”，一周的星期只能是7天中的一个等。类似这种当一个变量有几种固定可能的取值时，就可以将它定义为枚举类型。Java枚举类使用enum关键字来定义，各个常量使用逗号,来分割,结尾使用分号;结束 定义一个季节的枚举类enumSeason{spring,summer,autumn,winter;//常量有spring,summer,autumn，winter,分别表示春天，夏天，秋天，冬天，系统会自动添加publicstaticfinal修饰}enumSeason{spring,s
我有为报告准备数据的DataPrepareService，我有一个带有报告类型的Enum，我需要将ReportService注入(inject)Enum或从enum访问ReportService。我的服务:@ServicepublicclassDataPrepareService{//myservice}我的枚举:publicenumReportType{REPORT_1("name","filename"),REPORT_2("name","filename"),REPORT_3("name","filename")publicabstractMapgetSpecificParams
我有为报告准备数据的DataPrepareService，我有一个带有报告类型的Enum，我需要将ReportService注入(inject)Enum或从enum访问ReportService。我的服务:@ServicepublicclassDataPrepareService{//myservice}我的枚举:publicenumReportType{REPORT_1("name","filename"),REPORT_2("name","filename"),REPORT_3("name","filename")publicabstractMapgetSpecificParams
我正在clouderacdh4上运行一个canopy集群作业(使用mahout)。待聚类的内容大约有1m条记录(每条记录大小小于1k)。整个hadoop环境(包括所有节点)运行在一个4G内存的虚拟机中。默认情况下安装cdh4。运行作业时出现以下异常。根据异常情况，作业客户端似乎需要更大的jvm堆大小。但是clouderamanager中jvmheapsize的配置选项还是挺多的。我将“客户端Java堆大小(以字节为单位)”从256MiB更改为512MiB。然而，它并没有改善。关于设置这些堆大小选项的任何提示/技巧？13/07/0317:12:45INFOinput.FileInputF
我正在使用YARN在hadoop2集群的开发环境中执行13个表映射连接。所有表作为LEFTOUTER与主表连接。共有15个连接连接。由于大多数小表都小于200-300MB，所以我使用USING'replicated'来执行脚本代码。它执行得相当快，但卡在95-99%以上。当我检查应用程序url时，2reducers失败抛出错误为“GC开销限制超出了由ApplicationMaster杀死的容器。根据请求杀死了容器。退出代码为143容器以非零退出代码143退出。OtherreducerfailedwitherrorTimedoutafter300secsContainerkilledby
如何枚举HDFS目录中的文件？这是为了使用Scala枚举ApacheSpark集群中的文件。我看到有sc.textfile()选项，但它也会读取内容。我只想读取文件名。我实际上尝试了listStatus。但是没有用。得到以下错误。我正在使用AzureHDInsightSpark，Blob存储文件夹“testContainer@testhdi.blob.core.windows.net/example/”包含.json文件。valfs=FileSystem.get(newConfiguration())valstatus=fs.listStatus(newPath("wasb://tes
我正在试验Hadoop并创建了一个非常简单的map和reduce作业。输入是一个30行的文本文件，输出只有3行(它是一个日志文件的摘录，其中map提取了一个页面名称和执行时间，而reduce计算了min、max和avg执行次)。这个简单的作业需要36秒以伪分布式模式在Hadoop上执行(fs.default.name=hdfs://localhost,dfs.replication=1,mapred.job.tracker=本地主机:8021)。这是在运行Ubuntu10.04的2.93GhzNehalem、8GB内存、X25-ESSD上。我在映射器和缩减器中为每次调用添加了调试输出，
我正在运行一个非常简单的pig脚本(pig0.14，Hadoop2.4):customers=load'/some/hdfs/path'usingSomeUDFLoader();customers2=foreach(groupcustomersbycustomer_id)generateFLATTEN(group)ascustomer_id,MIN(dw_customer.date)asdate;storecustomers2into'/hdfs/output'usingPigStorage(',');这将启动约60000个映射器和999个缩减器的map-reduce作业。在map-r
