我现在有一个搜索页面，它将加载网络服务的结果列表，但是当我返回搜索页面时，我想“保存”无论输入什么(例如“restoitalian”)，然后将该条目和之前的条目显示到下面的表格View中，如下图所示:我的计划是使用属性列表序列化——如果还没有列表，创建一个名为history.plist的属性列表，并用每个搜索词填充它，并在TableView中显示最接近的十个像上面一样。我尝试过的://shouldcreatehistory.plist-(NSString*)dataFilePath{NSArray*paths=NSSearchPathForDirectoriesInDomains(NS
可能是一个新手问题-encodeWithCoder是如何调用的？我需要使用它来将对象保存在iphone上的文件中，我只是不确定它的实际调用方式。我必须手动调用它吗？如果是这样，我应该使用什么作为NScoder参数的输入？ 最佳答案 你不自己调用，你用NSKeyedArchiver相反:NSData*serialized=[NSKeyedArchiverarchivedDataWithRootObject:foo];foo是符合NSCoding的对象。还有一种方法可以将归档对象直接保存到文件中。
我试图了解Avro并了解到它是Hadoop使用的数据序列化框架之一。在学习Hadoop的过程中，我了解到Hadoop使用的是自己的Serlization框架，而不是Java的Serialization，所以可以看到Hadoop中的Writable、WritableComparable。现在，经过AVRO之后，它说Avro被用作Serlization框架。因此我有点困惑。所以，当我们说Hadoop自己的序列化框架时，我们指的是Avro还是其他东西(它内置于“hadoop”本身)。谁能帮我理解一下？ 最佳答案 Hadoop可写对象不是A
我研究过Java的Serialization和Deserialization过程，并试图理解Hadoop和Spark还有。谁能告诉我Hadoop、Spark和Java的序列化过程之间的区别。 最佳答案 Hadoop有自己的序列化接口(interface)(Writable)，旨在让产生的垃圾尽可能少。当mapper或reducer运行时，实现它的对象是可变的和重用的，从而进一步减少了垃圾量。此外，经过适当设计的Writable可以由不同版本的代码编写，解决了Serializable的固有问题。Spark没有自己的序列化，默认使用原生
问题在标题中——什么时候使用压缩比较好？好的，我的意思是处理速度更快。我的管道由多个MR作业组成，中间结果存储在序列文件中。数据是数字-时间序列。此外，碰巧一项工作的输出与输入的大小相同。因此，传输/存储的数据可能很大。我想知道我是否可以预期由于压缩而加速，或者压缩/解压缩数据需要更多时间？ 最佳答案 使用快速编解码器(readsnappy)启用中间数据压缩几乎总是一个好主意。即使您的数据不可压缩，您也不会受到太多惩罚。 关于hadoop-何时使用压缩，我们在StackOverflow上
我正在学习hadoop，只知道Java的基本概念。在研究hadoop时，我发现hadoop使用自己的类型，如Longwritable、Textetch，它们是Java原始类型的扩展或包装版本。我在java社区中发布了这个问题，因为我认为只有这些人可以消除我的疑虑。我打算在全局范围内理解这个概念，不仅因为它与hadoop相关，而且它听起来对我来说非常有趣，并且可以在任何地方使用，而不仅仅是在hadoop中。在阅读时我发现hadoop这样做是为了让他们可以非常快速地在网络上移动数据。并且可以通过序列化和反序列化来完成。对于这个概念，可以使用Dataoutput，它从任何Java原始类型读取
我一直在尝试在oozie上运行Avromap-reduce。我在workflow.xml中指定映射器和缩减器类，并提供其他配置。但它给出了一个java.lang.RunTimeException-classmr.sales.avro.etl.SalesMappernotorg.apache.hadoop.mapred.Mapper当直接在hadoop集群上(而不是通过oozie)运行时，相同的作业会完成并提供所需的输出。所以我似乎可能缺少一些oozie配置。我从异常中猜想oozie要求映射器是org.apache.hadoop.mapred.Mapper的子类，但Avro映射器具有不同
我有这样的GIS数据-'111,2011-02-0120:30:30,116.50443,40.00951''111,2011-02-0120:30:31,116.50443,40.00951''112,2011-02-0120:30:30,116.58197,40.06665''112,2011-02-0120:30:31,116.58197,40.06665'第一列是driver_id，第二个是timestamp,第三个是longitude&第四个是latitude.我正在使用Flume摄取此类数据，我的接收器是HBase(类型-AsyncHBaseSink)。默认情况下，HBas
我从Text构造函数中得到一些实际上没有任何意义的行为。基本上，如果我从String构造一个Text对象，它不等于我从字节构造的另一个Text对象，即使getBytes()为两个对象返回相同的值。所以我们得到了这样奇怪的东西://ThissucceedsassertEquals(newText("ACTACGACCA_0"),newText("ACTACGACCA_0"));//ThissucceedsassertEquals((newText("ACTACGACCA_0")).getBytes(),(newText("ACTACGACCA_0")).getBytes());//Thi
我正在用Scala编写自定义SparkRDD实现，并且正在使用Sparkshell调试我的实现。我现在的目标是:customRDD.count毫无异常(exception)地成功。现在这就是我得到的:15/03/0623:02:32INFOTaskSchedulerImpl:Addingtaskset0.0with1tasks15/03/0623:02:32ERRORTaskSetManager:Failedtoserializetask0,notattemptingtoretryit.java.lang.reflect.InvocationTargetExceptionatsun.r
