所以这里有一段关于特定数据集的Reduce()代码，它有一堆指定作为“键”，指定一个特定命名的人的薪水作为“值”publicstaticclassReduceEmployeeextendsReducer{publicvoidreduce(Textkey,Iterablevalues,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{intsum=0;for(IntWritableval:values){sum+=val.get();}context.write(key,newIntWritable(sum));}}如果我理解正确
我正在尝试在reducer上工作，输入(键，值)对的格式如下:关键词:单词值:file=frequency，其中“file”是包含该词的文件，“frequency”是该词在文件中出现的次数文件reducer的输出是一对(键，值)关键字:word=文件值:该文件中该单词的tf-idf公式要求我在计算tf-idf之前知道两件事包含单词(即key)的文件数该词在文件中的个别频率不知何故，我似乎必须遍历values两次，一次是为了获取有多少文件包含该词，另一次是为了处理tf-idf。伪代码如下://calculatetf-idfofeverywordineverydocument)public
我正在阅读MapRedcue的源代码，以更深入地了解MapReduce的内部机制。当我试图了解如何合并映射阶段产生的数据并将其发送到减少功能以进行进一步处理时，我遇到了问题。源代码看起来太复杂了，我只想知道它的概念。我想知道的是在传递给reduce()函数之前如何对值(作为参数Iterator)进行排序。在MapTask.runOldReducer()中，它将通过传递RawKeyValueIterator创建ReduceValuesIterator，其中将调用Merger.merge()并执行许多操作(例如收集段)。阅读代码后，在我看来它只尝试按键排序，并且与该键相关的值将被聚合/收集
我有一个问题，我基本上想做这样的事情:publicvoidreduce(Textkey,IterableiterValues,Contextcontext){for(Textval:iterValues){//dosomething}iterValues.reset()for(Textval:iterValues){//dosomethingelse}}我知道最好避免这些情况，或者简单地在内存中实例化对象，但我遇到了一个问题，我可能有太多的东西要保存在内存中，并且在结构上会变得更加复杂以破坏这变成了更多的减少步骤。看起来我不是唯一一个在寻找这个功能的人，事实上，这是一个很久以前实现的功
在我的MapReduce程序中，我有一个reducer函数，它计算文本值迭代器中的项目数，然后对于迭代器中的每个项目，将项目输出为键，将计数输出为值。因此我需要使用迭代器两次。但是一旦迭代器到达终点，我就无法从第一个迭代器开始迭代。我该如何解决这个问题？我为我的reduce函数尝试了以下代码:publicstaticclassReduceAextendsMapReduceBaseimplementsReducer{publicvoidreduce(Textkey,Iteratorvalues,OutputCollectoroutput,Reporterreporter)throwsIO
我正在构建一个应用程序以将数据从MYSQL数据库提取到配置单元表。应用程序将被安排每天执行。第一个Action是读取Hive表以加载导入表信息，例如名称、类型等，并在要导入的文件中创建表列表。接下来是一个SqoopAction，按顺序为每个表传输数据。是否可以创建一个shell脚本Oozie操作，它将遍历表列表并按顺序为每个表启动oozie子工作流Sqoop操作？你能提供一些引用吗？还有任何更好方法的建议! 最佳答案 我想出了以下包含Sqoop操作的shell脚本。通过一些环境变量调整，它可以正常工作。hdfs_path='hdfs
我有一个MapReduce程序，在Reducer类中，我的方法在第一次迭代中没有被调用。我想要实现的是在迭代器的每2个连续值之间生成一些新行。(对像:(1,2)，(2,3)，(3,4)......)。我错过了什么？而且我还测试了我有我需要的对，看起来不错，但似乎第一对没有调用我的方法..generate()-将在每2个连续行之间生成新行(填补时间间隔)输入:X、Y、00:00:00、908X、Y、00:00:05、122X、Y、00:00:07、123期望的输出:X、Y、00:00:00、908X、Y、00:00:01、908X、Y、00:00:02、908X、Y、00:00:03、9
我在HDFS中有一个名为file1的文件，其中包含以下几行:(每一行都是一个目录路径)this/is/path1this/is/path2this/is/path3...this/is/path1000ormore我有一个ScalaSpark函数如下:valresultset=sc.hadoopFile(inputpath,classOf[TextInputFormat],classOf[LongWritable],classOf[Text]).flatMap{case(k,v)=>if(k.get==0)Seq(v.toString)elseSeq.empty[String]}我想传
在我的代码的某个时刻，我有两个不同类型的数据集。我需要一个数据来过滤另一个数据。假设没有办法从此时开始更改代码，有没有办法在不从report2Ds收集所有数据并在Spark函数中使用它的情况下执行我在下面的评论中描述的内容？Datasetreport1Ds...Datasetreport2Ds...report1Ds.map((MapFunction)report->{Stringcompany=report.getCompany();//getdatafromreport2Dswherereport2.getEmployeer().equals(company);},kryo(Rep
我有如下要求:我正在尝试将MSAccess表宏循环转换为适用于配置单元表。名为trip_details的表包含有关卡车进行的特定行程的详细信息。卡车可以在多个位置parking，parking类型由名为type_of_trip的标志指示。此列包含arrival、departure、loading等值。最终目的是计算每辆卡车的停留时间(卡车在开始另一趟行程之前需要多长时间)。为了计算这个，我们必须逐行迭代表并检查行程类型。一个典型的例子是这样的:在文件末尾执行:将第一行存储在一个变量中。移到第二行。如果type_of_trip=到达:移到第三行如果type_of_trip=结束行程:存储
