需要说明的是，我的问题不是读取左右横向的航向值。它工作正常我正在使用位置管理器并减去90°以读取横向右侧的航向值和横向左侧的270°，默认情况下设备始终被视为纵向模式，这就是我们必须进行此调整的原因。我最近开发了一个基于位置的增强现实应用程序，我遇到的情况是，左右横向之间的航向值始终存在偏移。我在“现场”进行了测试，偏移量约为12°。我希望这个应用程序尽可能准确，我的意思是因为我们在这里依赖传感器数据并且这是第一个版本，所以小于10°是可以接受的(在最坏的情况下甚至是15°)。但是，如果我们在现有误差上添加12°的偏移量，那就很烦人了。有人对此有解释吗？即使我现在无法修复它，我也想拥有

我正在分析hadoop中的数据。有一些重复条目，其中A、B列重复，而C列不同。我想要做的是仅识别A、B重复项，然后为每个重复项打印出C列的不同值。示例数据:row,data,input_date,INPUT__FILE__NAME0,data1,20180702,LOCATION11,data1,20180702,LOCATION22,data1,20180702,LOCATION23,data2,20180702,LOCATION14,data2,20180702,LOCATION15,data2,20180702,LOCATION26,data2,20180702,LOCATION

假设我想根据同一字段中的值选择数据子集。现在我必须做这样的事情TestLocationsResults=FILTERSalesDataby(StoreId=='17'orStoreId=='85'orStoreId=='12'orStoreId=='45'orStoreId=='26'orStoreId=='75'orStoreId=='13')在SQL中，我们可以简单地这样做:SELECT*FROMSalesDatawhereStoreIDIN(17,12,85,45,26,75,13)Pig中是否有我缺少的类似快捷方式？ 最佳答案

我正在尝试在HBase数据库的表上用Java创建一个map-reduce作业。使用here中的示例和互联网上的其他东西，我设法成功地编写了一个简单的行计数器。但是，尝试编写一个实际对列中的数据执行某些操作的程序是不成功的，因为接收到的字节始终为空。我的Driver工作的一部分是这样的:/*Setmain,mapandreduceclasses*/job.setJarByClass(Driver.class);job.setMapperClass(Map.class);job.setReducerClass(Reduce.class);Scanscan=newScan();scan.se

我有一个带有event_time字段的文件，每条记录每30分钟生成一次，并指示事件持续了多少秒。示例:Event_time|event_duration_seconds09:00|80009:30|180010:00|270012:00|100013:00|1000我需要将连续的事件转换为一个具有持续时间的事件。输出文件应如下所示:Event_time_start|event_time_end|event_duration_seconds09:00|11:00|530012:00|12:30|100013:00|13:30|1000ScalaSpark中是否有一种方法可以将数据帧记录与

我正在使用带有自定义分隔符的SparkContext.newAPIHadoopFile读取多行记录文件。反正我已经准备好了，减少了我的数据。但是现在我想再次将key添加到每一行(条目)，然后将其写入ApacheParquet文件，然后将其存储到HDFS中。这个图应该可以解释我的问题。我正在寻找的是红色箭头，例如写入文件前的最后一次转换。任何的想法？我尝试了flatMap，但时间戳和浮点值导致了不同的记录。Python脚本可以是downloadedhere和样本textfilehere.我在JupyterNotebook中使用Python代码。 最佳答案

我决定创建自己的WritableComparable类来了解Hadoop如何使用它。因此，我创建了一个带有两个实例变量(orderNumbercliente)的Order类并实现了所需的方法。我还为getters/setters/hashCode/equals/toString使用了Eclipse生成器。在compareTo中，我决定只使用orderNumber变量。我创建了一个简单的MapReduce作业，仅用于计算数据集中订单的出现次数。我的一个测试记录错误地是Ita而不是Itá，正如你在这里看到的:123Ita123Itá123Itá345Carol345Carol345Caro

我是Piglatin的新手，我有一个看起来像这样的数据文件(消息、电子邮件、用户session、垃圾邮件类型)为了简单起见，我只使用了垃圾邮件/非垃圾邮件——这个字段的值通常是大约100种不同的变体message1user1@email12345spammessage2user1@email12345spammessage3user1@email12345not-spammessage10user2@email90879not-spammessage11user2@email90879not-spam如果来自一个用户的任何一条消息被标记为垃圾邮件，我只需要删除/过滤他的所有消息..所以

我构建了一个hadoop和hive集群并尝试做一些测试。但它真的很慢。表格表value_count+--------------------------------------------------------------+--+|createtab_stmt|+--------------------------------------------------------------+--+|CREATETABLE`value_count`(||`key`int,||`count`int,||`create_date`dateCOMMENT'????')||COMMENT'This

我已经搜索了很多这个问题。但我无法在任何地方找到合适的解决方案。就像您为一维数组执行array_count_values()一样，如果您想要类似类型的解决方案，您如何为多维数组执行操作？例如-Array([0]=>Array([07/11]=>134)[1]=>Array([07/11]=>134)[2]=>Array([07/11]=>145)[3]=>Array([07/11]=>145)[4]=>Array([07/12]=>134)[5]=>Array([07/12]=>99))我想要的输出是-Date:07/11,ID:134,Count:2Date:07/11,ID:145