我是Piglatin的新手，我有一个看起来像这样的数据文件(消息、电子邮件、用户session、垃圾邮件类型)为了简单起见，我只使用了垃圾邮件/非垃圾邮件——这个字段的值通常是大约100种不同的变体message1user1@email12345spammessage2user1@email12345spammessage3user1@email12345not-spammessage10user2@email90879not-spammessage11user2@email90879not-spam如果来自一个用户的任何一条消息被标记为垃圾邮件，我只需要删除/过滤他的所有消息..所以
这听起来像是一项简单的工作，但使用MapReduce似乎并不那么简单。我有N个文件，其中每个文件只有一行文本。我希望Mapper输出键值对，如，其中'score'是根据文本行计算的整数。作为旁注，我正在使用以下代码片段来执行此操作(希望它是正确的)。FileSplitfileSplit=(FileSplit)reporter.getInputSplit();StringfileName=fileSplit.getPath().getName();假设映射器正确地完成了它的工作，它应该输出N个键值对。现在的问题是我应该如何对Reducer进行编程以输出具有最大“分数”的一对键值对？据我所
我正在使用spark，我看到当一个查询有很多连接操作并且groupbyspark需要做很多洗牌操作。我一直在寻找信息为什么会发生这种情况，但我没有找到任何具体的信息。你能帮助理解这个吗？ 最佳答案 Sparkshuffles只是在集群中移动数据。因此，任何需要分区中本地不存在的数据的转换都会执行洗牌。查看连接，每个分区都需要经过整个连接的df才能完成操作，因此完成了一个洗牌，基本上将连接的df移动到每个事件分区。groupbykey也会发生同样的事情，其中所有相同的键都需要在同一个分区中结束，以便随机播放将它们移到那里。如您所见
在PigLatin中，我想从要选择的记录中提取其他字段，因为有聚合，例如MAX。我无法解释这个问题，所以这里有一个例子。假设我想获取家中最年长者的姓名:关系A是四列，(name,address,zipcode,age)B=GROUPABY(address,zipcode);#groupbytheaddress#generatetheaddress,theperson'sage,buthowdoIgrabthatperson'sname?C=FOREACHBGENERATEFLATTEN(group),MAX(age),???Name???;如何生成年龄为MAX的人的姓名？
用户rok上传了文件并将权限设置为770。HDFS上的文件如下所示:-rw-rw----3rokhdfsfilename1我正在使用ksc用户来使用rok用户上传的数据。所以首先，我想确保ksc拥有该文件filename1的权限。如何找到我的用户ksc的组名？用户是否属于Hadoop中的hdfs组？顺便说一句，如果我将文件上传到Hadoop，文件权限如下所示:-rw-r--r--3ksckscfilename2ksc用户在我的Linux上的本地信息是:uid=504(ksc)gid=502(ksc)groups=502(ksc) 最佳答案
我想将整个文件用作MAP处理的单个记录，文件名作为键。我已阅读以下帖子:HowtogetFilename/FileContentsaskey/valueinputforMAPwhenrunningaHadoopMapReduceJob?虽然最佳答案的理论是可靠的，但实际上没有提供代码或“操作方法”。这是我自定义的FileInputFormat和相应的RecordReader，它们编译，但不产生任何记录数据。谢谢你的帮助。publicclassCommentsInputextendsFileInputFormat{protectedbooleanisSplitable(FileSyste
我有一个像这样的spark数据集:keyidval1val2val31aa1a2a32aa4a5a63bb1b2b34bb4b5b65bb7b8b96cc1c2c3我想像这样在列表或数组中按id对所有行进行分组:(a,([1aa1a2a3],[2aa4a5a6])),(b,([3bb1b2b3],[4bb4b5b6],[5bb7b8b9])),(c,([6cc1c2c3]))我已经使用map输出具有正确键的键/值对，但我在构建最终键/数组时遇到了麻烦。有人可以帮忙吗？ 最佳答案 这个怎么样:importorg.apache.spar
我有如下输入数据框，其中包含id、app和customer输入数据框+--------------------+-----+---------+|id|app|customer|+--------------------+-----+---------+|id1|fw|WM||id1|fw|CS||id2|fw|CS||id1|fe|WM||id3|bc|TR||id3|bc|WM|+--------------------+-----+---------+预期输出使用pivot和聚合-将应用值作为列名并将聚合的客户名称作为数据框中的列表预期的数据帧+-----------------
我有一个csv数据文件，作为sequenceFile存储在HDFS上，格式为name,zip,country,fav_food1,fav_food2,fav_food3,fav_colour。可能有许多同名的条目，我需要找出他们最喜欢的食物是什么(即计算所有记录中具有该名称的所有食物条目并返回最受欢迎的条目。我是Scala和Spark的新手并且有仔细阅读了多个教程并搜索了论坛，但我仍然不知道如何继续。到目前为止，我已经得到了将文本转换为字符串格式然后过滤掉条目的序列文件这是文件中一行的示例数据条目Bob,123,USA,Pizza,Soda,,BlueBob,456,UK,Chocol
当查询中没有进行聚合时，为什么有人会使用groupby而不是distinct？此外，是否有人通过MySQL和SQLServer中的不同性能考虑来了解该组。我猜SQLServer有一个更好的优化器，它们可能与那里相当，但在MySQL中，我预计会有明显的性能优势。我对dba的答案很感兴趣。编辑:Bill的帖子很有趣，但不适用。让我更具体一点...selecta,b,cfromtablexgroupbya,b,c对selectdistincta,b,cfromtablex 最佳答案 GROUPBY将行组映射到一行，根据特定列中的不同值，这
