这是来自Hadoop的WordCount示例的代码示例:classTokenizerMapperextendsMapper{privateTextoutputKey;privateIntWritableoutputVal;@Overridepublicvoidsetup(Contextcontext){outputKey=newText();outputVal=newIntWritable(1);}@Overridepublicvoidmap(Objectkey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedExceptio
在reducer的for循环中出现编译错误“Canonlyiterateoveranarrayoraninstanceofjava.lang.Iterable”。publicvoidreduce(Textkey,Iteratorvalues,OutputCollectorOutput,Reporterarg3)throwsIOException{//TODOAuto-generatedmethodstubintsum=0;for(IntWritableval:values){sum+=val.get();在上面的代码中，在“for(IntWritableval:values)”处出现编
如果我们有数百万个大小从几KB到几MB不等的小文本文件，HDFS和HBASE中哪一个花费的处理时间更少？还有更少的内存消耗？ 最佳答案 这是一个高层次的问题。缺少有关数据类型的信息。但是，一般而言，我们在决定存储位置等事项时需要牢记以下事项。在HDFS或HBase中:由于我们有质量较小的文件，将其存储在HDFS中会遇到一些问题。名称节点上的元数据会很高如果block大小(输入拆分大小)配置不正确，则完整数据局部性和并行处理的潜力将不会利用。有关输入拆分和之间关系的更多信息block大小，请引用SplitsizevsBlocksize
我有一个“大数据”文本搜索问题，我曾在此处的Stackexchange网站上寻找一般建议-https://softwareengineering.stackexchange.com/questions/203855/text-search-big-data-problem对于这篇SO帖子，这里有一个特定的问题，即ElasticSearch与Hadoop的集成(但我想我会提供一些背景知识)。问题概述基本上我有大量文本，分成不同的“行”，每行代表一个项目。我有另一个较小的列表，其中包含本文中的搜索词。我想交叉引用两者并进行反向索引查找，然后返回我找到的索引。注意:我知道20GB不是海量数据
我正在玩和学习hadoopMapReduce。我正在尝试映射来自VCF文件(http://en.wikipedia.org/wiki/Variant_Call_Format)的数据:VCF是一个制表符分隔的文件，以(可能很大的)标题开头。需要此header才能获取正文中记录的语义。我想创建一个使用这些数据的映射器。必须可以从此Mapper访问header才能解码行。来自http://jayunit100.blogspot.fr/2013/07/hadoop-processing-headers-in-mappers.html，我创建了这个InputFormat，带有自定义阅读器:pub
我试图用java编写mapreduce代码。这是我的文件。映射器类(bmapper):publicclassbmapperextendsMapper{privateStringtxt=newString();publicvoidmapper(LongWritablekey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{Stringstr=value.toString();intindex1=str.indexOf("TABLEOFCONTENTS");intindex2=str.indexOf("");i
我已经命令将sql从sqlserver导入hive，如下所示sqoopimport--connect'jdbc:sqlserver://10.0.2.11:1433;database=SP2010'--usernamepbddms-P--tabledaily_language--hive-import--hive-databasetest_hive--hive-tabledaily_language--hive-overwrite--hive-drop-import-delims--null-string'\\N'--null-non-string'\\N'但是结果19/02/2209
我是hadoop的新手，正在尝试运行书中的示例程序。我面临错误错误:java.io.IOException:映射中的键类型不匹配:预期的org.apache.hadoop.io.Text，收到org.apache.hadoop.io.LongWritable下面是我的代码packagecom.hadoop.employee.salary;importjava.io.IOException;importorg.apache.hadoop.io.FloatWritable;importorg.apache.hadoop.io.LongWritable;importorg.apache.ha
我的MapReduce程序如下:importjava.io.IOException;importjava.util.Iterator;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Job;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;impo
valordersRDD=sc.textFile("/user/cloudera/sqoop_import/orders");valordersRDDStatus=ordersRDD.map(rec=>(rec.split(",")(3),1));valcountOrdersStatus=ordersRDDStatus.countByKey();valoutput=countOrdersStatus.map(input=>input._1+"\t"+input._2);如何将Iterable[String]的输出保存到spark-scala中的hdfs。可迭代[字符串]注意:ouput
