我是新手。我一直在研究涉及两个数据集的代码。因此，我从PairFlatMapFunction开始，在其中我正在处理映射器。JavaPairRDDtrainingArray=trainingData.flatMapToPair(newPairFlatMapFunction(){publicIterable>call(Strings){//codetoformthetuplesoftypeTuple2//newTuples2}如何将元组添加回可迭代类以供缩减器(reduceByKey)处理。如有任何指点，我们将不胜感激。 最佳答案 谢谢

我在Impala中使用下表:customer_id|day_id|return_day_idABC2017083020170923BCD2017083020170901不幸的是，day_id和return_day_id字段都是INT而不是日期。如何将它们的数据类型更改为日期，以便我可以在day_id之后的4天内仅使用return_day_id计算不同的customer_id。我是否需要将其转换为日期，然后转换为时间戳，以便我可以使用adddate函数？ 最佳答案 其中一条评论正确指出，您需要使用unix_timestamp和from

我正在尝试使用HiveJSONSerDe将TwitterJSON放入Hive表中。我首先将JSON导入到一个由ROWFORMATSERDE定义的表中，然后将其导入到另一个存储为RCFile的表中。它工作到一定程度，但随后我得到以下性质的ClassCastException:java.lang.RuntimeException:org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException:HiveRuntimeErrorwhileprocessingrow[Errorgettingrowdatawithexceptionjava.lang.ClassC

这是我的(看似微不足道的)PIG脚本，后面是它生成的异常:raw_logs=LOAD'./Apache-WebLog-Samples.d/access_log.txt'USINGTextLoader()AS(line:chararray);logs=FOREACHraw_logsGENERATEFLATTEN(REGEX_EXTRACT_ALL(line,'^(\\S+)\\s+(\\S+)\\s+(\\S+)\\s+\\[([\\w:/]+\\s[+\\-]\\d{4})\\]\\s+"(..*)"\\s+(\\S+)\\s+(\\S+)'))AS(remoteAddr:charar

Map-Reduce编程模型源于map和reduce函数，这些函数存在于函数式语言(如Lisp和Scheme)中可以追溯到很多年前。我记得大学时(90年代初)，甚至在那时我就被告知Map-Reduce在可扩展性方面具有优势。目前我们都知道Hadoop及其从Google复制而来的原始版本。我想知道的是，“旧”函数式语言中存在哪些选项可以在至少几个计算节点上执行Map-Reduce？或者这是那些在纸面上看起来不错但在Google做到之前没有人真正开始构建的功能之一？ 最佳答案 Map/Reduce是dataparallelism的特例.

任何人都可以让我知道是否有任何方法可以将hadoop命令从java程序传递到hdfs(例如:创建删除目录和文件“hadoopfs-mkdir/test”)？我正在尝试通过java程序在hdfs中创建和删除目录和文件。还有什么方法可以通过java程序检查hdfs中文件/目录的大小。我正在尝试检查hdfs中目录的大小，如果大小为0，那么我想删除该文件。我需要通过java程序来完成所有这些事情。请帮忙。 最佳答案 看FileSystem，它允许您创建、删除文件等。创建文件并打印其大小的简单类:importorg.apache.hadoop

这可能是一个基本问题，但我无法在Google上找到答案。我有一个map-reduce作业，它在其输出目录中创建多个输出文件。我的Java应用程序在远程hadoop集群上执行此作业，作业完成后，它需要使用org.apache.hadoop.fs.FileSystemAPI以编程方式读取输出。可能吗？应用程序知道输出目录，但不知道map-reduce作业生成的输出文件的名称。似乎没有办法以编程方式列出hadoop文件系统API中目录的内容。如何读取输出文件？这似乎是一个司空见惯的场景，我相信它有一个解决方案。但我遗漏了一些非常明显的东西。 最佳答案

为什么Hadoop需要引入这些新类？它们似乎只是使界面复杂化 最佳答案 为了以Hadoop方式处理对象。比如hadoop使用的是Text，而不是java的String。hadoop中的Text类类似于java的String，不过Text实现了Comparable、Writable和WritableComparable。这些接口(interface)都是MapReduce所必需的；Comparable接口(interface)用于reducer对key进行排序时进行比较，Writable可以将结果写入本地磁盘。它没有使用javaSer

在MapReduce编程中，reduce阶段有洗牌、排序和reduce作为其子部分。排序是一项代价高昂的事情。在MapReduce编程中，reducer中的洗牌和排序阶段的目的是什么？ 最佳答案 首先shuffling是将数据从mappers传输到reducers的过程，所以我认为这对reducers来说是必要的，否则他们将无法有任何输入(或来自每个映射器的输入)。洗牌甚至可以在映射阶段完成之前开始，以节省一些时间。这就是为什么本地图状态尚未达到100%时，您会看到减少状态大于0%(但小于33%)的原因。排序为reducer节省时间

尝试运行我的构建脚本时出现以下错误。/var/lib/jenkins/jobs/IPS(trunk)/workspace/build.xml:62:Executefailed:java.io.IOException:Cannotrunprogram"phploc":java.io.IOException:error=2,Nosuchfileordirectory我尝试切换到jenkins用户并且能够顺利运行脚本。我还检查了$PATH并尝试重新安装。运气不好!CentOS5/6PHP5.4(Zend服务器)Jenkins1.477PHPQA组件(最新) 最佳答