我正在尝试运行一个相当大的查询，该查询应该每晚运行以填充表。我收到一条错误消息，提示Incorrectkeyfilefortable'/var/tmp/#sql_201e_0.MYI';尝试修复它但我正在使用的存储引擎(我猜是什么默认值？)不支持修复表。如何解决这个问题以便运行查询？ 最佳答案 您必须将MySQL的临时文件夹(大多数情况下为“/tmp”)的位置更改为具有更大磁盘空间的位置。在MySQL的配置文件中更改它。基本上你的服务器用完了/tmp所在的磁盘空间。 关于mysql-无法
我在MySQL5.5.24版本中有下表DROPTABLEIFEXISTS`momento_distribution`;CREATETABLEIFNOTEXISTS`momento_distribution`(`momento_id`INT(11)NOTNULL,`momento_idmember`INT(11)NOTNULL,`created_at`DATETIMEDEFAULTNULL,`updated_at`DATETIMEDEFAULTNULL,`unread`TINYINT(1)DEFAULT'1',`accepted`VARCHAR(10)NOTNULLDEFAULT'pen
我在MySQL5.5.24版本中有下表DROPTABLEIFEXISTS`momento_distribution`;CREATETABLEIFNOTEXISTS`momento_distribution`(`momento_id`INT(11)NOTNULL,`momento_idmember`INT(11)NOTNULL,`created_at`DATETIMEDEFAULTNULL,`updated_at`DATETIMEDEFAULTNULL,`unread`TINYINT(1)DEFAULT'1',`accepted`VARCHAR(10)NOTNULLDEFAULT'pen
在map之后和reduce之前，有一个排序阶段。在streaming模式下，hadoop怎么知道你输入的key是什么，然后排序。例如输入文件格式199011991419925...map的结果有keys1990,1991,1992...，hadoop是怎么排序的？(数字排序或字母排序) 最佳答案 在StreamJob中，映射输出键/值对指定为idResolver.resolve(jobConf_.get("stream.map.output",IdentifierResolver.TEXT_ID));jobConf_.setClas
我正在尝试使用MRUnit测试一个简单的MapReduce项目。我为mapDriver设置了输入，然后调用mapDriver.runTest()(我也尝试过使用mapDriver.run()但产生了同样的错误)。我编写了一个自定义键，它重载了write(DataOutputout)、readFields(DataInputin)和compareTo(...)方法。调试时，Key使用write(DataOutputout)正确写入其数据。但是，在键的readFields(DataInputin)方法(正确检索之前使用write(DataOutputout)写入的数据)完成后，会抛出以下错
看起来HadoopMapReduce需要文本或二进制文本中的键值对结构。实际上，我们可能会将文件拆分成block进行处理。但key可能是分布在整个文件中。一个键后跟一个值可能不是一个明确的界限。是否有任何InputFileFormatter可以读取此类二进制文件？我不想使用MapReduce和MapReduce。这将降低性能并破坏使用mapreduce的目的。有什么建议么？谢谢， 最佳答案 根据Hadoop:TheDefinitiveGuideThelogicalrecordsthatFileInputFormatsdefinedo
是否有任何简单、易于启动的java工具来可视化来自mapreduce作业目录的键/值数据？具体来说，我想浏览一个20个作业的mapreduceworkflow，点击单个文件并查看数据，甚至可能看到文件大小的直方图。这里有一些注意事项，例如-一些文件有序列化数据(不仅仅是文本)显然，这个系统在“云规模”上使用可能会很愚蠢，而不是一个开发工具。尽管如此，这样的工具对于开发和本地调试大型连接的m/r管道很有用。这是出于开发目的(我不是试图在真实集群中可视化分布式键/值hadoop数据)。 最佳答案 检查KarmaSphereStudioM
我正在使用打包在org.apache.hadoop.hbase中的CellUtil类来创建一个Cell对象。函数头如下所示:publicstaticCellcreateCell(byte[]row,byte[]family,byte[]qualifier,longtimestamp,bytetype,byte[]value)第5.argumentbytetype代表什么？我查看了KeyValueType类，它引用了一个名为Type的枚举，其定义如下:publicstaticenumType{Minimum((byte)0),Put((byte)4),Delete((byte)8),De
好的，所以在获得关于无法通过spark将key写入parquet文件的异常之后，我查看了API并仅找到了这个。publicclassParquetOutputFormatextendsFileOutputFormat{....(我的假设可能是错误的=D，某处可能还有另一个API。)好吧，这有一些扭曲的意义，毕竟你可以在数据从容器文件中具体化时投影/限制数据。不过，只是为了安全起见。Parquet文件没有序列文件“键”值的概念，对吗？我觉得这有点奇怪，Hadoop基础架构是围绕一个序列文件可能有一个key这一事实构建的。而且我假设这个key被自由地用于将数据分区为局部性的block(而不
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
