引用OReilly:元组:数据元素的有序集合。Bag:元组的无序集合。我对Pig还很陌生，这可能是一个微不足道的问题，但我需要帮助来理解元组如何是元素的“有序”集合，而包不是。谢谢。 最佳答案 想一想最简单的示例-一个格式良好、未排序的CSV文件。当您将文件读入PIG时，每一行都是一个元组。字段的集合。每个字段都有它的位置；说“第一场”、“第三场”和“最后一场”是有道理的。但是，这些行的顺序是没有意义的。同样，包中元组的顺序是任意的，不能依赖。这里有一个有趣的概念讨论:HowdoIextractthefirsttuplefromag
我想根据col2中的条件，并在操作col2之后，通过拆分两个元组(或Pig中的任何名称)来运行Pig脚本，进入另一列，比较两个被操纵的元组并进行额外的排除。REGISTER/home/user1/piggybank.jar;log=LOAD'../user2/hadoop_file.txt'AS(col1,col2);--log=LIMITlog1000000;isnt_filtered=FILTERlogBY(NOTcol2=='Somevalue');isnt_generated=FOREACHisnt_filteredGENERATEcol2,col1,RANDOM()*1000
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
我正在解析存储为表中的行的json它解析具有简单字符串但不包含文件路径的json行例如:{"CustomerID":"C101","BillLocation":"C:\Customer\Files\C101\1.txt","CustomerLocation":"NY","Company":"XYZ"}我尝试了在线json验证器，它在账单位置给出了错误，但是当将\附加到所有存在\的地方时，它验证了，像这样C:\\Customer\\Files\C101\\1.txtselecta.CustomerID,a.BillLocation,a.CustomerLocation,Companyfr
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
我尝试执行以下操作:env.readHadoopFile(newTeraInputFormat(),classOf[Text],classOf[Text],inputPath).map(tp=>tp)但随后我在编辑器中收到类型不匹配错误:Expected:MapFunction[Tuple2[Text,Text],NotInferedR],actual:(Nothing)=>Nothing我该如何解决这个问题？这是完整的代码:importorg.apache.flink.api.common.functions.Partitionerimportorg.apache.flink.api
我是新手。我一直在研究涉及两个数据集的代码。因此，我从PairFlatMapFunction开始，在其中我正在处理映射器。JavaPairRDDtrainingArray=trainingData.flatMapToPair(newPairFlatMapFunction(){publicIterable>call(Strings){//codetoformthetuplesoftypeTuple2//newTuples2}如何将元组添加回可迭代类以供缩减器(reduceByKey)处理。如有任何指点，我们将不胜感激。 最佳答案 谢谢
