过去2个月我一直在学习Hive，但我无法弄清楚如何执行某些基于序列的查询。举个例子:我有一个包含用户操作的巨大日志每个用户操作都有一个日期字段，但由于来自不同机器的多个日志文件，显然可能不会按该顺序扫描每个日志都可以记录各种不同的事件。对于这个例子，我将它们表示为字母:A、B、C、D...问题:我该如何编写一个查询，询问“平均而言，事件A在事件B发生之前发生了多少次”？我知道如何对用户进行分组，只取已经完成A和B的用户，并对发生的A的数量进行平均，但是限制第一次出现的B似乎很困难。我认为我实际上可以通过将10个左右看起来令人讨厌的查询串在一起来做到这一点，但我想知道是否有一种我不知道的

因为hadoop1.0.3不支持bzip2解压缩，所以我从hadoop2.2复制相同的类到我的项目中，但是我的项目(或者我们称之为jar)仍然在hadoop1.0.3集群上运行。我发现hadoop仍然执行1.0.3中的类，即新类没有被执行。我如何配置才能首先使用我自己的jar中的类。我知道我们可以使用类似的东西:hadoopjarcollect_log.jarcom.TestCol-Dmapreduce.task.classpath.user.precedence=true但是现在我正在使用EMR，所以我不知道如何在EMR中设置优先级。非常感谢! 最佳答案

我正在尝试使用MRUnit为我的hadoop作业实现单元测试.对于我自己的Writable，断言在withOutput(K2k2,V2v2)失败。我已经尝试覆盖Object的equals(Objecto)方法，但这没有帮助。当两个Writable实际上相同时，有什么想法可以告诉MRUnit吗？ 最佳答案 为了使runTest()成功，必须覆盖inthashCode()。 关于unit-testing-MR单元:Testsfailwithcustomwritable，我们在StackOve

我想添加自定义counters到我的ApacheCrunch使用org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer.Context.getCounterAPI的作业。有人知道如何从Crunch管道访问上下文吗？ 最佳答案 最明显的地方是org.apache.crunch.DoFn#getCounter你猜怎么着？它在那里... 关于java-Apache紧缩:howtocreatecustomcounters，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：

AmazonEMR是否允许将系统属性传递给自定义jar，例如hadoopjar-Dkey=valuemyjob.jar?(上面的key，value在应用程序本身的初始化期间使用，而不是属于hadoop的Configuration对象。)相关话题Howtospecifymapredconfigurations&javaoptionswithcustomjarinCLIusingAmazon'sEMR?讨论了仅通过引导操作将系统属性传递给hadoop守护进程的方法，显然，这不允许对java入口点类执行相同的操作。 最佳答案 如果您不想将

为了发出2个矩阵作为键值对:Key-MatrixA值-矩阵B。我应该创建一个自定义数据类型还是可以直接使用TwoDArrayWritable？那么自定义类中的compareTo()方法呢？ 最佳答案 您肯定需要为您的Key编写一个自定义类，因为TwoDArrayWritable没有实现WritableComparable(即使您只是扩展TwoDArrayWritable类添加接口(interface)和compareTo方法)。至于是否应该在自定义类上使用TwoDArrayWritable-取决于几个因素(在我看来):您的数组的大小

我有以下问题:我有很多键值对形式的数据。关键是一些id和值-一些文本。我的目标是将这些对象分组到文本片段以某种方式“相似”的集群中。所以它看起来像是MapReduce的任务，如果将我的文本片段作为键，并将id作为值。但是这样的键不是MapReduce使用的传统方式，并且由于我并不真正了解MapReduces框架的内部实现，所以我不确定这种方式是否有效。所以我的详细想法是:1.在Java中使用一些MapReduce(Hadoop、GridGain)2.为我的文本片段创建特殊类(比如TextKey)3.覆盖类的equals()，在这里打包文本比较逻辑(比如levenstein距离比较，或其

我有一个连接的数据帧，其中包含一个where子句，表明dataStampe在一个范围内:valstartTime=newTimestamp(NewDate.atStartOfDay.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC)*1000)valendTime=newTimestamp(NewDate.plusDays(1).atStartOfDay.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC)*1000)valjoinedTable=table1.join(table2,table1("date")===table1("key")&&....).where(

我正在从事一个NLP项目，该项目可以创建实体集并计算大型语料库的成对相似性。目前我正在使用hadoopstreaming并在Python中实现了所有映射器和缩减器。由于算法需要多轮map-reduce，我使用Shell脚本来链接作业。现在这是我的顾虑和我接下来想做的事情:[问题1]。作业链和作业控制。链接hadoop流作业是有问题的。如果作业序列(job1-job2-job3)中的作业2失败，我必须手动删除输出文件夹，调整启Action业的脚本文件并从中间重新运行作业序列。我真的希望找到一种更聪明的方法来做到这一点。由于我需要经常调整算法的参数和逻辑，我不想一次又一次地重复这些步骤。[

我正在尝试对集群中的多个文件运行一个简单的作业(wordcount示例)，但大多数map都失败了。当我引用任务日志时，我只看到这样的错误:ERROR[RMCommunicatorAllocator]org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.rm.RMContainerAllocator:Containercompleteeventforunknowncontaineridcontainer_1388066512888_0001_01_000026有什么想法吗？更新:我多次检查作业，有时由于map故障而失败，有时由于减少故障而在极少数情况下成功完成。但在任何情