我有一个n人群，我计算了一些数量的相关矩阵（q1_score，...q5_score）df.groupby('participant_id').corr()Out[130]:q1_scoreq2_scoreq3_scoreq4_scoreq5_scoreparticipant_id11.0q1_score1.000000-0.748887-0.546893-0.213635-0.231169q2_score-0.7488871.0000000.6396490.3249760.335596q3_score-0.5468930.6396491.0000000.1545390.151233q4_sc

如何在MongoDB中选择。Selectroom(distinct),count(whereread=1)fromchatwherefrom="1"orto="1"这是我的JSON{"_id":ObjectId("595da6052008fc2213db32f6"),"room":"1_40","from":"1","to":"40","user_name":"TranCot","mes":"hgfd","time":1499309573832,"read":1}看答案如果您想为每个房间的总读取消息。利用聚合更新db.chat.aggregate([{$match:{$or:[{from:"4

我运行的大多数查询都采用这种格式:SELECTCOUNT(*),A.a1FROMAWHEREA.a2='x'GROUPBYA.a1A表是一个包含csv文件的hdfs文件夹。因为hive慢得离谱，我如何在map-reduce中实现这个查询？谢谢 最佳答案 您的SQL查询可以映射到MapReduce的HelloWorld等效项:WordCount。我怀疑自定义实现是否可以比Hive(编译为MapReduce)快得多，但这是如何做到的:TextInputFormat->(pos,line)(pos,line)->Mapper:解析/标记行

我想在MapReduce中开发一个程序，它从.tbl文件中获取cust_key和balance值。我已将2个值连接成字符串，然后将其发送到Reducer，因此我将计算cust_key并找到平均余额每个段。这就是为什么我将段添加为键。我想拆分字符串并将2个值分开，以便计算客户键并对余额求和以找到平均值。但是拆分数组[0]给我整个字符串，而不是字符串的第一个值.Alsosplittedarray[1]抛出ArrayoutofBounds异常。我希望它很清楚。代码如下publicclassMapReduceTest{publicstaticclassTokenizerMapperextend

我有这张表:╔═════════╦═════════╦══════════════╗║user_id║item_id║date_visited║╠═════════╬═════════╬══════════════╣║1║123║18/5/2017║║1║234║11/3/2017║║2║345║18/5/2017║║2║456║11/3/2017║╚═════════╩═════════╩══════════════╝我试图(通过Hive查询)实现的是这个结果(假设今天是18/5/2017):╔═════════╦═══════════════════════════╦═══════

我有一个文件，其格式如下:1,53212345671,53245643211,53245643212,12345676432,12345676662,98754223453,53444353453,53444353453,53444353453,53444353453,53453453123,8767564564在reduce过程结束时，我希望第二个字段的不同计数与第一个字段是关键。例如1,22,33,3为此，Java中最简单的map和reduce函数是什么？谢谢。 最佳答案 如果我正确理解您的目标，您需要:使每个键的值唯一计算每个

我有一个正在分组的关系。我怎样才能像map一样访问分组值？data=load'log.txt'as(id:chararray,name:chararray);grouped=groupdatabyid;foreachdata{filtered=filtergroupbygroup.id=data.id;};我尝试迭代组并过滤结果包的一种方法。但我的情况是我必须迭代一个外部元组，然后必须从这些结果中从分组值中获取相应的包。我尝试了嵌套的foreach，但出现以下异常，expressionisnotaprojectexpression:(Name:ScalarExpression)Type

我有两种不同类型的文件，一种是用户列表。它具有以下结构:用户ID、姓名、国家/地区ID第二种是订单列表:OrderID,UserID,OrderSum每个用户都有很多订单。我需要编写map-reducehadoop作业(在java中)并接收具有以下结构的输出:CountryID,NumOfUsers,MinOrder,MaxOrder编写两个不同的映射器(针对每种文件类型)和一个缩减器以便通过UserID连接来自两个文件的数据并接收以下结构对我来说不是问题:UserID,CountryID,UsersMinOrder,UsersMaxOrder但我不明白如何按CountryID对数据进

我在Hive中基于2个字段(A和B)进行分组。但它并没有为A和B的每个组合显示一个聚合值。它显示多个值，如AB1一个B4等等是不是因为reducer的数量多于1个，如何避免这个问题？ 最佳答案 最近我遇到了类似的问题，在我的HQL中，我使用insertoverwritedirectory'$HQL_OUT_PATH'来覆盖输出。但它似乎不稳定导致重复项。你可能清理HQL之前的输出路径，看输出结果是否正确。 关于hadoop-Hive-按问题分组，我们在StackOverflow上找到一个

我的应用程序中需要一个全局计数器。当所有reduce任务完成后，我必须打印全局计数器。我在Here中找到了解决方案.但是，我想知道在使用C++编写应用程序时是否可以将全局计数器与Hadoop流或管道一起使用。 最佳答案 您可以使用流进程的stderr输出。我发现了这个Jira问题:https://issues.apache.org/jira/browse/HADOOP-1328它有几个补丁，我想你可以在其中找到关于如何做全局计数器的内容。 关于HadoopMapReduce全局计数器，我