我是hadoop的新手，正在尝试运行书中的示例程序。我面临错误错误:java.io.IOException:映射中的键类型不匹配:预期的org.apache.hadoop.io.Text，收到org.apache.hadoop.io.LongWritable下面是我的代码packagecom.hadoop.employee.salary;importjava.io.IOException;importorg.apache.hadoop.io.FloatWritable;importorg.apache.hadoop.io.LongWritable;importorg.apache.ha
我正在尝试分析一个大型犯罪统计数据集，该文件为CSV格式，大约2GB。大约有20列，但我只对其中的一个子集感兴趣:Crime_Type和Crime_in_Year。例如，犯罪类型“入室盗窃”，从2001年到2013年，每年都会发生。我想要一个计算每年入室盗窃发生次数的结果。所以我想有一个键，值将是它在2003年出现的总和。是否可以在hadoop/mapreduce中有一对值作为键？ 最佳答案 Key可以是任何东西，只要它实现了Writable。您可以很容易地编写自己的自定义key，如图所示here.所以从文档中借用，一种实现可能是p
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
从大数据hive表中选择一组记录时，需要为每条记录创建一个唯一键。在顺序操作模式下，很容易通过调用max(id)之类的东西来生成唯一的id。由于hive并行运行任务，我们如何在不影响hadoop性能的情况下生成唯一键作为选择查询的一部分。这真的是一个mapreduce问题，还是我们需要采用顺序方法来解决这个问题。 最佳答案 如果出于某种原因您不想处理UUID，那么此解决方案(基于数值)不需要您的并行单元相互“交谈”或进行任何同步。因此它非常有效，但它不能保证您的整数键将是连续的。如果你说有N个并行执行单元，并且你知道你的N，并且每个
我正在尝试运行一个相当大的查询，该查询应该每晚运行以填充表。我收到一条错误消息，提示Incorrectkeyfilefortable'/var/tmp/#sql_201e_0.MYI';尝试修复它但我正在使用的存储引擎(我猜是什么默认值？)不支持修复表。如何解决这个问题以便运行查询？ 最佳答案 您必须将MySQL的临时文件夹(大多数情况下为“/tmp”)的位置更改为具有更大磁盘空间的位置。在MySQL的配置文件中更改它。基本上你的服务器用完了/tmp所在的磁盘空间。 关于mysql-无法
我正在尝试运行一个相当大的查询，该查询应该每晚运行以填充表。我收到一条错误消息，提示Incorrectkeyfilefortable'/var/tmp/#sql_201e_0.MYI';尝试修复它但我正在使用的存储引擎(我猜是什么默认值？)不支持修复表。如何解决这个问题以便运行查询？ 最佳答案 您必须将MySQL的临时文件夹(大多数情况下为“/tmp”)的位置更改为具有更大磁盘空间的位置。在MySQL的配置文件中更改它。基本上你的服务器用完了/tmp所在的磁盘空间。 关于mysql-无法
我在MySQL5.5.24版本中有下表DROPTABLEIFEXISTS`momento_distribution`;CREATETABLEIFNOTEXISTS`momento_distribution`(`momento_id`INT(11)NOTNULL,`momento_idmember`INT(11)NOTNULL,`created_at`DATETIMEDEFAULTNULL,`updated_at`DATETIMEDEFAULTNULL,`unread`TINYINT(1)DEFAULT'1',`accepted`VARCHAR(10)NOTNULLDEFAULT'pen
我在MySQL5.5.24版本中有下表DROPTABLEIFEXISTS`momento_distribution`;CREATETABLEIFNOTEXISTS`momento_distribution`(`momento_id`INT(11)NOTNULL,`momento_idmember`INT(11)NOTNULL,`created_at`DATETIMEDEFAULTNULL,`updated_at`DATETIMEDEFAULTNULL,`unread`TINYINT(1)DEFAULT'1',`accepted`VARCHAR(10)NOTNULLDEFAULT'pen
在map之后和reduce之前，有一个排序阶段。在streaming模式下，hadoop怎么知道你输入的key是什么，然后排序。例如输入文件格式199011991419925...map的结果有keys1990,1991,1992...，hadoop是怎么排序的？(数字排序或字母排序) 最佳答案 在StreamJob中，映射输出键/值对指定为idResolver.resolve(jobConf_.get("stream.map.output",IdentifierResolver.TEXT_ID));jobConf_.setClas
我正在尝试使用MRUnit测试一个简单的MapReduce项目。我为mapDriver设置了输入，然后调用mapDriver.runTest()(我也尝试过使用mapDriver.run()但产生了同样的错误)。我编写了一个自定义键，它重载了write(DataOutputout)、readFields(DataInputin)和compareTo(...)方法。调试时，Key使用write(DataOutputout)正确写入其数据。但是，在键的readFields(DataInputin)方法(正确检索之前使用write(DataOutputout)写入的数据)完成后，会抛出以下错
