所以我是ReactNative的新手，我开始怀疑这是否可能。我有ReactArt的项目设置-但我想与我用艺术创建的绘图对象进行交互。假设有一个主视图，在这个View中是一个绘图表面。在该表面内，我使用svg形状等渲染了两个不同的绘图。是否可以在ReactNative中单独触摸这两个绘图？我尝试的一切似乎都搞砸了，因为你不能触摸非本地对象......我如何包装我的绘图以便它们可以触摸？如果我不能这样做:我如何创建基本上可以在我的ReactNative应用程序中充当按钮的svg绘图？如果你去这里，那是我开始涉足reactArt的地方:http://browniefed.com/blog/2

我想获取具有相同架构的两个平面/CSV文件源和目标的差异。假设，源文件.txt:EmpId|RegionId|Sales001|R01|$10000002|R02|$20000003|R03|$30000目标.txt:EmpId|RegionId|Sales001|R01|$10000002|R02|$10000004|R04|$40000结果应该是:EmpId1|RegionId1|Sales1|EmpId2|RegionId2|Sales2|Result_Status001|R01|$10000|001|R01|$10000|matched002|R02|$20000|002|R0

我正在将一些map-reduce代码迁移到Spark中，并且在构造Iterable以在函数中返回时遇到问题。在MR代码中，我有一个按键分组的reduce函数，然后(使用multipleOutputs)将迭代值并使用write(在多个输出中，但这并不重要)像这样的代码(简化):reduce(Keykey,Iterablevalues){//...somecodefor(Textxml:values){multipleOutputs.write(key,val,directory);}}但是，在Spark中，我已经翻译了一个map，并将其归约为以下序列:mapToPair->groupBy

我正在从事Hadoop性能分析，并且正在Hadoop上运行一些基准测试。令人惊讶的是，Grep花费的时间几乎是wordcount运行时间的1/10，这是非常不直观的。谁能解释为什么这是真的？ 最佳答案 map-reduce惯用法中的很多工作是映射器和缩减器之间的通信。在WordCount示例中，每个单词都会产生一个输出记录(和一个reducer输入)。在Grep示例中，每个匹配的模式都会产生一条输出记录。如果模式不经常匹配，则记录不是很多。我希望映射器的运行时间大致相同，因为两者都受I/O限制，直到它们产生输出为止。两个任务之间的C

有没有公式可以告诉我们mapreduce算法的并行效率？(换句话说，我如何在数学上证明MR算法A优于MR算法B)我用谷歌搜索，但我只能在wiki上找到并行算法的加速和效率的定义。但如果有人能展示这些公式如何应用于MR算法，那就太好了 最佳答案 看看维基forBulkSynchronousParallelinshortBSP.RobBisselings的论文中包含另一个复杂度计算ParallelScientificComputation:AStructuredApproachUsingBSPandMPIBSP是对MapReduce的抽

我正在使用CDH5.3.0和Hive0.12。我有一个Hive表，其中的列定义为双列。我正在从HDFS序列文件中以小数点后2位精度将数据加载到这些双列中。例如，在我的HDFS序列文件中，我的数据类似于-100.23或345.00。我需要选择double，因为我的数据值可以是一个很大的值，例如“3457894545.00”我的要求是查询Hive表时，小数点后显示两位精度。因此，对于上面提到的示例数据，如果我查询此列，那么我需要将值视为“100.23”或“345.00”。但是对于Hive0.12，我只能得到小数点后的单精度，即值被截断为“100.2”或“345.0”。我尝试使用“十进制”数

问题:我有数百万(10+)个标记，每个标记都有不同的字段:1.lat2.lng3.area(double)4.size(int)5.tolerance(double)6.lags(boolean)7.channel(boolean)...(more)现在，我希望每个集群都具有以下聚合数据:1.numberofmarkers2.minarea3.maxarea4.avgarea5.minsize6.maxsize7.avgsize8.tolerancedistribution(howmanywhereoftolerance=X=Y集群是根据标记的纬度、经度(距离方面)和缩放级别(整数)创

通过brewinstallhadoop安装hadoop后，我想启动hadoop，在mac上运行hadoop2.7.2/start-all.sh时出错，日志:SwingHu19:53:4516/08/1919:50:25INFOnamenode.FSNamesystem:fsOwner=swinghu(auth:SIMPLE)16/08/1919:50:25INFOnamenode.FSNamesystem:supergroup=supergroup16/08/1919:50:25INFOnamenode.FSNamesystem:isPermissionEnabled=true16/0

当k太大而无法在内存中容纳k个元素时，从数据集中查找前k个元素的有效MapReduce算法是什么？我说的是数百万个元素的数据集，例如k。其中3/4。想象一下，每个元素都有一个值，我们想要找到具有最高值的k个元素。例如数据形式:e1:5e2:10e3:7e4:8然后，前2个是e4和e2(不关心它们的相关顺序)。我看过thesolutiontotheproblem,whenkissmallenough,但它不缩放。显然，使用单个reducer同样不切实际(内存不足错误)。 最佳答案 我想我找到了我要找的东西。在这里找到了答案:http:

我正在寻找适用于以下问题的算法:有多台电脑(具体数目未知)。每台计算机从某个中央队列中提取作业，完成作业，然后提取下一个。工作是由一些用户组产生的。有些用户提交了很多工作，有些则提交了一点。作业消耗相等的CPU时间(不是真的，只是近似值)。中央队列在调度作业时应该是公平的。此外，提交大量作业的用户应该拥有一些最小的资源份额。我正在为这个调度寻找一个好的算法。考虑了两个候选人:类似Hadoop的公平调度程序。这里的问题是:当我的集群大小未知时，我在哪里可以获得最小份额？将一些惩罚与每个用户相关联。安排用户的工作时增加惩罚。使用将作业调度给用户的概率作为1-(归一化惩罚)。这有点像步幅调度