WARNING:pipisconfiguredwithlocationsthatrequireTLS/SSL,howeverthesslmoduleinPythonisnotavailable.针对anaconda中创建的虚拟环境出现这样的问题在开始报错后，我尝试了网上的方法1.添加环境变量2.重新安装openssl3.在代码后面加信任此网址4.重新创建虚拟环境（重新创建后在pycharm中使用pip，发现还是同样的报错）5.我的解决方法：首先看报错情况发现可能是基础和虚拟环境中openssl版本不同尝试在虚拟环境中降低openssl版本先激活环境activate环境名字condainstal
我看到了mapreduce作业的替代品MapR，它可以直接从流中读取数据并进行处理。我的理解正确吗？有没有我可以引用的sample？它是商业广告吗？使用它有什么问题吗？它是水槽的替代品吗？我们可以将它与apachehadoop一起使用吗？如果是，那么为什么发行版只讨论yarn和mapreduce而没有讨论MapR？提前致谢。 最佳答案 MapR是ApacheHadoop的商业发行版，HDFS被MapR-FS取代。本质上，它是相同的Hadoop和相同的Map-Reduce作业在上面运行，覆盖了大量的营销，导致像你这样的困惑和问题。这是
从EclipseKepler运行HadoopMapReduceWordCount程序与使用位于Mapreduce(hadoop-mapreduce-example-2.6.0.jar)中的预定义jar文件运行它有什么区别。在速度、性能等方面有什么区别吗？ 最佳答案 没有区别。只是当你的输入很大并且你有mapper/reducer在多个节点上运行时，你会看到显着的性能提升，因为现在字数统计将在不同的机器上并行完成。 关于java-HadoopMapreduce字数统计，我们在StackOv
当Map和Reduce类必须尊重地扩展Mapper和Reducer类时，为什么我们需要在MapReduce作业中显式设置OutputKey/InputKey类，这需要添加？一个例子:工作session:job.setOutputKeyClass(NullWritable.class);job.setOutputValueClass(Text.class);job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);reducer:publicstaticclassComputeReducerextendsReducer{如果我们已经显式设置redu
我正在尝试使用python的MRJob包编写MapReduce作业。该作业处理存储在S3中的约36,000个文件。每个文件大约2MB。当我在本地运行作业(将S3存储桶下载到我的计算机)时，运行大约需要1小时。但是，当我尝试在EMR上运行它时，它需要更长的时间(我在8小时时停止了它，它在映射器中完成了10%)。我在下面附上了我的mapper_init和mapper的代码。有谁知道什么会导致这样的问题？有谁知道如何修理它？我还应该注意，当我将输入限制为100个文件的样本时，它工作正常。defmapper_init(self):"""Setclassvariablesthatwillbeus
假设我有一个MapReduce作业，它正在创建一个输出文件part-00000，并且在该作业完成后还有一个作业正在运行。如何将分布式缓存中第一个作业的输出文件用于第二个作业。 最佳答案 以下步骤可能对您有所帮助，将第一个作业的输出目录路径传递给第二个作业的驱动程序类。使用路径过滤器列出以part-*开头的文件。请引用以下代码片段，了解您的第二份工作驱动程序类，FileSystemfs=FileSystem.get(conf);FileStatus[]fileList=fs.listStatus(newPath("1stjobo/pp
我们创建了一个Mapreduce作业以将数据注入(inject)BigQuery。我们的工作中没有太多的过滤功能，因此我们希望将其设为仅限map的工作，以使其更快、更高效。但是，BigQuery接受的java类“com.google.gson.JsonObject”并未实现hadoopMapper接口(interface)所需的Writable接口(interface)。JsonObject也是最终的，我们不能扩展它......关于我们如何解决这个问题有什么建议吗？谢谢， 最佳答案 补充William的回复:我想自己测试一下，我创建
我想在MapReduce中开发一个程序，它从.tbl文件中获取cust_key和balance值。我已将2个值连接成字符串，然后将其发送到Reducer，因此我将计算cust_key并找到平均余额每个段。这就是为什么我将段添加为键。我想拆分字符串并将2个值分开，以便计算客户键并对余额求和以找到平均值。但是拆分数组[0]给我整个字符串，而不是字符串的第一个值.Alsosplittedarray[1]抛出ArrayoutofBounds异常。我希望它很清楚。代码如下publicclassMapReduceTest{publicstaticclassTokenizerMapperextend
我正在尝试使用Scala将示例MongoDB集合加载到Spark，然后将RDD保存到文本文件。以下是我的代码:valsc=newSparkContext(conf)valmongoConfig=newConfiguration()mongoConfig.set("mongo.input.uri","mongodb://localhost:27017/myDB.myCollectionData")valsparkConf=newSparkConf()valdocuments=sc.newAPIHadoopRDD(mongoConfig,//ConfigurationclassOf[Mon
我有一个很大的文本文件(5GB)，每行一个字符串。我需要使用专有算法将每一行与其他每一行进行比较。我是MapReduce的新手，但有Java经验。给我带来麻烦的问题是创建单独的map输入。文档似乎是在假设每一行都不依赖于任何其他行的情况下编写的。执行此操作的最佳方法是什么？ 最佳答案 这里有一些关于使用Hadoop进行连接的有趣论文:http://www.inf.ed.ac.uk/publications/thesis/online/IM100859.pdfhttp://www.inf.ed.ac.uk/publications/t
