我想做一些域验证。在我的对象中，我有一个整数。现在我的问题是:如果我写@Min(SEQ_MIN_VALUE)@Max(SEQ_MAX_VALUE)privateIntegersequence;和@Size(min=1,max=NAME_MAX_LENGTH)privateIntegersequence;如果是整数，哪一个适合域验证？谁能解释一下它们之间有什么区别？谢谢。 最佳答案 @Min和@Max用于验证数字字段，可以是String(表示数字)、int、short、byte等以及它们各自的原始包装器。@Size用于检查字段的长度限
我想做一些域验证。在我的对象中，我有一个整数。现在我的问题是:如果我写@Min(SEQ_MIN_VALUE)@Max(SEQ_MAX_VALUE)privateIntegersequence;和@Size(min=1,max=NAME_MAX_LENGTH)privateIntegersequence;如果是整数，哪一个适合域验证？谁能解释一下它们之间有什么区别？谢谢。 最佳答案 @Min和@Max用于验证数字字段，可以是String(表示数字)、int、short、byte等以及它们各自的原始包装器。@Size用于检查字段的长度限
我正在尝试使用distcp在两个hadoop集群之间移动数据。大量的小文件需要移动大量的数据。为了让它更快，我尝试使用-strategydynamic，根据文档，它“允许更快的数据节点比更慢的节点复制更多的字节”。我将映射器的数量设置为400。当我启Action业时，我看到此错误:java.io.IOException:使用splitRatio:2、numMaps:400创建的block太多。减少numMaps或降低拆分比率以继续。当我用谷歌搜索时，我找到了这个链接:https://issues.apache.org/jira/browse/MAPREDUCE-5402在这个链接中，作
我已经启动了一个具有以下配置的spark作业:--masteryarn--deploy-modecluster--confspark.scheduler.mode=FAIR--confspark.dynamicAllocation.enabled=true--confspark.dynamicAllocation.maxExecutors=19--confspark.dynamicAllocation.minExecutors=0它运行良好并成功完成，但在检查sparkhistoryui后，这是我看到的:我的问题是(我关心的是理解而不是解决方案):如果没有任务可做，为什么spark会请
我正在通过sc.textFile("/data/*/*/*")之类的方式将数万个文件读入rdd>一个问题是这些文件中的大多数都是微小的，而其他的则巨大。这会导致任务不平衡，从而导致各种众所周知的问题。我能否通过sc.textFile("/data/*/*/*",minPartitions=n_files*5)读取数据来拆分最大的分区，其中n_files是输入文件的个数吗？如约定elsewhere在stackoverflow上，minPartitions被传递到hadooprabithole，并在org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat.getSp
当它说时，辅助名称节点检查点每小时(fs.checkpoint.period以秒为单位)或如果编辑日志已达到64MB(fs.checkpoint.size以字节为单位)则更早？究竟是什么意思？据我了解，编辑日志存储在本地文件磁盘中。 最佳答案 HDFS元数据可以认为由两部分组成:基本文件系统表(存储在名为fsimage的文件中)和列出对基本表所做更改的编辑日志(存储在文件中称为edits)。检查点是协调fsimage与edits以生成新版本的fsimage的过程。这样做有两个好处:更新版本的fsimage和截断的编辑日志。fs.ch
我正在使用ApacheHive，我不明白为什么如果我使用INSERTOVERWRITE与LOAD加载数据，表的大小会加倍。问题说明如下:我创建了一个表项从item.dat加载数据(大约28MB)在Azure中发生的是文件item.dat将被移动到hive/warehouse并且当然大小保持不变现在，如果我创建另一个与item相同的表item2，然后使用以下命令将数据从item加载到item2:INSERTOVERWRITETABLEitem2SELECT*FROMitem表item2的大小是item的两倍(大约55MB)为什么会这样？有什么办法可以避免吗？附言。这只是为了说明问题。在实
我想运行一个hadoop单元测试，使用本地文件系统模式...我希望看到几个part-m-*文件被写入磁盘(而不是只有1个)。但是，由于它只是一个测试，我不想处理64M的数据(我相信默认大小是每个block~64megs)。在分布式模式下我们可以使用dfs.block.size我想知道是否有一种方法可以让我的本地文件系统写出小的part-m文件，也就是说，这样我的单元测试将用几个(尽管非常小)文件模拟大规模数据的内容。 最佳答案 假设您的输入格式可以处理可拆分文件(参见org.apache.hadoop.mapreduce.lib.i
我在Mesos0.14上运行Hadoop1.2.1。我的目标是记录输入数据大小、运行时间、cpu使用情况、内存使用情况等，以便稍后进行优化。除了数据大小之外，所有这些都是使用Sigar获得的。有什么方法可以获取正在运行的任何作业的输入数据大小？例如，当我运行hadoop示例的terasort时，我需要在作业实际运行之前获取teragen生成的数据大小。如果我正在运行Wordcountexample，我需要获取wordcount输入文件大小。我需要自动获取数据大小，因为我无法知道稍后将在该框架内运行什么作业。我正在使用Java编写一些mesos库代码。最好，我想在MesosExecuto
据我所知，一个mapper将分配给一个split。但是当我将Splitsize设置为大于实际Blocksize时会发生什么？例如:如果我设置Blocksize=128Mb和SplitSize=130Mb，在这些情况下将运行多少映射器。是一个映射器还是多个映射器？ 最佳答案 如果InputSplit超过HDFSblock大小，则映射器最终会从多个block读取数据。在您的示例中，如果block大小=128MB且计算的拆分大小=130MB，将生成一个映射任务，该任务将从两个不同的block读取。这两个block究竟是如何被读取的，是HD
