我收到java.lang.NoSuchMethodException请帮我解决这个问题......importjava.io.BufferedReader;importjava.io.FileReader;importjava.io.IOException;importjava.text.DateFormat;importjava.text.SimpleDateFormat;importjava.util.Date;importjava.util.HashMap;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.ha
我有一个mapreduce程序，它将输入作为名字、姓氏和手机号码。我想将这3个字段分组为一个键。为此，我为一个类使用了WritableComparable接口(interface)。我的代码是:privatestaticclassMultifieldimplementsWritableComparable{Textfirstname1;Textlastname1;Textmobile1;publicMultifield(Textfirstname1,Textlastname1,Textmobile1){this.firstname1=firstname1;this.lastname1=
我有以下示例数据，我正在使用这些数据来学习hadoopmapreduce。比如follower和followee的数据。Follower,followeea,ba,ca,dc,bb,dd,ab,cb,ee,f比如a在b之后，a在c之后等等....我正在尝试操作数据并获得结果，如果a跟随b并且b也跟随a那么a,b应该是输出txt文件中的结果。我是mapreduce的新手，并试图找到一种方法以便获得以下结果。a,dc,b 最佳答案 您可以使用一个技巧来实现这一点。诀窍是以(a,d)和(d,a)具有相同key并最终进入相同缩减器的方式将键
我正在学习Hadoopmapreduce基本原理，很多东西都看不懂。一件事是作业如何从客户端发送到主节点和节点。假设我们有客户端、主服务器和两个从服务器。据我了解，Mapper类位于java类的客户端上。客户端连接到主服务器，下一步是什么？Mapper类中的代码如何传递给主节点，然后传递给节点？还是我理解错了？ 最佳答案 如图所示，这是发生的事情:您使用hadoopjar命令在客户端上运行作业，在该命令中您传递jar文件名、类名和其他参数(例如输入和输出)客户端将获得新的应用程序ID，然后它将jar文件和其他作业资源复制到具有高复制
我正在使用snakebite客户端https://github.com/spotify/snakebite当我尝试在hdfs中创建目录或移动文件时，我注意到一个奇怪的行为。这是我的代码。它所做的只是将源目录的内容移动到目标目录。最后，显示目标目录的内容defpurge_pending(self,source_dir,dest_dir):if(self.hdfs_serpent.test(path=self.root_dir+"/"+source_dir,exists=True,directory=True)):print"Sourceexists",self.root_dir+sour
我想在HBase中执行查询操作以使用提供的行键列表获取记录。由于MapReduce中的Mappers是并行工作的，所以我想使用它。行键的输入列表将在~100000范围内，我为映射器创建了一个customInputFormat，它将为每个映射器提供1000个行键的列表，用于查询HBase表。这些查询的记录可能存在也可能不存在于HBase表中，我只想返回那些存在的记录。我看过各种examples，我发现执行hbase表scan操作以获取行键的范围，范围由startingRowKey和endingRowKey指定，但我只想查询提供的行键列表。我如何使用MapReduce做到这一点？欢迎任何帮
当reducer达到67%时，我们会收到超时异常，我认为这是在排序阶段之后和reduce阶段之前。请告知我们应该寻找哪些参数来解决问题。16/06/1516:58:13INFOmapreduce.Job:map100%reduce0%16/06/1516:58:23INFOmapreduce.Job:map100%reduce24%16/06/1516:59:05INFOmapreduce.Job:map100%reduce28%16/06/1516:59:08INFOmapreduce.Job:map100%reduce30%16/06/1516:59:39INFOmapreduce
我正在使用SparkSQL查询Hive中以ORC格式存储的数据。当我对提供给spark.sql(query)的查询运行解释命令时，我看到以下查询计划:==PhysicalPlan==*Project[col1,col2,col3]+-*Filter(....)+-HiveTableScan[col1,col2,col3,...col50]据我所知，从Hive查询所有50列，然后才在Spark中进行过滤，后记仅选择所需的实际列。是否可以将所需的列直接下推到Hive，以便它们不会一直加载到Spark？ 最佳答案 检查以下属性是否设置为默
我继承了一个mapreduce代码库，它主要计算随着时间的推移看到的不同广告的唯一用户ID的数量。在我看来，它的执行效率似乎并不高，我想知道是否有人对如何在mapreduce中尽可能高效地执行此类计算有任何提示或建议。我们使用Hadoop，但我将在伪代码中给出一个例子，没有所有的废话:map(key,value):ad_id=..//extractfromvalueuser_id=...//extractfromvaluecollect(ad_id,user_id)reduce(ad_id,user_ids):uniqe_user_ids=newSet()foreach(user_id
我想将EMR本地文件系统中的目录作为压缩文件上传到s3。有没有比我目前使用的方法更好的方法来解决这个问题？是否可以将ZipOutputStream作为Reducer输出返回？谢谢zipFolderAndUpload("target","target.zip","s3n://bucketpath/");staticpublicvoidzipFolderAndUpload(StringsrcFolder,StringzipFile,Stringdst)throwsException{//ZipsadirectoryFileOutputStreamfileWriter=newFileOutp
