我在我的应用中使用MagicalRecord，并希望为用户添加添加“Note”的功能，它是“entry”的子项。我添加了这段代码:[MagicalRecordsaveWithBlock:^(NSManagedObjectContext*localContext){Note*newNote=[NoteMR_createInContext:localContext];newNote.content=noteContent;newNote.name=@"UserNote";[self.entryaddNotesObject:newNote];}completion:^(BOOLsuccess
我在CoreData中有一个很大的对象列表(大约50000个并且会定期增加)。我通过以下请求获取它:NSFetchRequest*fetchRequest=[[NSFetchRequestalloc]initWithEntityName:[SongObjectname]];fetchRequest.sortDescriptors=@[[NSSortDescriptorsortDescriptorWithKey:@"name"ascending:YES]];fetchRequest.propertiesToFetch=@[@"uid",@"name",@"toArtistRef.uid"
这是我的第一个CoreData项目，我需要有关加快获取请求的建议。我的核心数据模型包含2个实体，Wells和Fluids。Wells有50,000条记录，Fluids有200万条记录。它们如下所示。WellsnamsrelationwellsToFluidsFluidstext1,text2,etc.relationfluidsToWellsWells上的获取请求非常快。Wells上的提取请求与通过wellsToFluids关系的复合谓词访问的Fluids中的数据结合起来很慢。而且，我在不同的谓词上看到了意外的提取时间。我正在构建一个基于用户选择的复合谓词。但基本上情况是这样的Well
插入表时遇到重复输入问题。我一直使用Hadoopmapper从文件中读取记录。它成功地从文件中完全读取记录。但是当通过Hadoopreducer将记录写入mysql数据库时，出现以下错误。java.io.IOException:键“PRIMARY”的重复条目“505975648”但是Mysql表仍然是空的。无法从HadoopDBWritablereducer将记录写入mysql表。错误日志如下:警告:com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.MySQLNonTransientConnectionException:Connection.close()已被调用。
我只想将排序/洗牌后输出的前10条记录移动到缩减程序。这可能吗？原因是这样的:我要在一个文件中找到数量最多的最少10项。但是，我知道映射阶段的结果将到达已经排序的reducer。因此，我不想在映射器中排序，而是只想将“洗牌和排序”之后的前10行传递给缩减器。这将允许reducer仅对原始记录的一个子集进行排序。有什么办法吗？ 最佳答案 您可以通过为作业编写自定义Combiner来实现这一点。MapReduce作业的不同阶段是:Mapper->Partitioner->Sorting->Combiner->Reducer.现在Comb
我有一个包含以下软件堆栈的集群设置:nutch-branch-2.3.1,gora-hbase0.6.1Hadoop2.5.2，hbase-0.98.8-hadoop2所以初始命令是:注入(inject)、生成、获取、解析、更新b其中前2个，即注入(inject)、生成工作正常，但对于nutch命令(即使它执行成功)它没有获取任何数据，并且因为获取过程失败，它的后续过程也失败了。请找到每个进程的计数器日志:注入(inject)作业:2016-01-0814:12:45,649INFO[main]mapreduce.Job:Counters:31FileSystemCountersFIL
我尝试将RDD中的每条记录写入多个文件(每个黑名单一个，并按键分组)到HDFS，并在每个文件集上应用黑名单。首先，我将MultipleTextOutputFormat与keyBy结合使用，按记录中的字段对输出文件进行分组，效果很好。所以我的输出文件现在由一个键命名，来自记录，记录在这个文件中分组。但我现在的问题是，我需要在输出上应用黑名单并分别保存这些输出中的每一个。我使用一个简单的过滤器做到了这一点。现在发生的情况是，应用此文件管理器会导致作业针对x个不同的黑名单完成X次。对于大量记录，这是NotAcceptable。即使之前在Dataframe上调用缓存函数。为了弄清楚我想要什么，
可以使用hivehive.fetch.task.conversion参数在Hive中启用Fetch任务进行简单查询，而不是Map或MapReduce。请解释为什么Fetch任务比Map运行得快得多，尤其是在做一些简单的工作时(例如select*fromtablelimit10;)？在这种情况下，另外执行什么maptask？在我的例子中，性能差异快了20多倍。这两个任务都应该读取表数据，不是吗？ 最佳答案 FetchTask直接获取数据，而Mapreduce将调用mapreduce作业hive.fetch.task.conversio
关闭。这个问题需要更多focused.它目前不接受答案。想改进这个问题吗？更新问题，使其只关注一个问题editingthispost.关闭5年前。Improvethisquestion我想根据文件名从hadoop目录中获取文件，从逻辑上讲它看起来像这样${filename}.*(因为我有几个名称相似的文件，它们看起来像这样2011-01-01.1，2011-01-01.2等)我尝试使用listhdfs+fetchhdfs但它们不符合我的逻辑你能告诉我如何在nifi环境中完成它吗？是否可以通过ExecuteScript处理器中的常规代码来完成此任务？如何通过groovy代码连接hdfs目
hive>CREATETABLErecords(yearSTRING,temperatureINT,qualityINT)>ROWFORMATDELIMITED>FIELDSTERMINATEDBY'\t';FAILED:ExecutionError,returncode1fromorg.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask.MetaException(message:file:/user/hive/warehouse/recordsisnotadirectoryorunabletocreateone)如何解决错误？/user/hive/warehous
