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Hadoop MapReduce : Two values as key in Mapper-Reducer

如何使用两个组件构建key?这样做的原因是我有一个无向图。如果A和B通过通信关联(方向无关),则两个节点A和B之间存在边。此通信有一个数字参数。所以我想实现的是有一个将A和B组合在一起作为一个集合的key,这样A到B和B到A的通信就可以被认为是等价的,并且可以被加起来得到统计数据说:AB5BA10键在语义上应该是“A或B在一起”,这样包含A和B作为键的集合的值应该是5+10=15。wordcount示例将特定单词作为关键字。就我而言,我想将包含两个组件的集合作为关键。在map和reduce阶段,只要满足AtoB或BtoA就求和。谢谢! 最佳答案

java - Hadoop 示例作业在独立模式下失败并显示 : "Unable to load native-hadoop library"

我正在尝试让最简单的Hadoop“helloworld”设置正常工作,但是当我运行以下命令时:hadoopjar/usr/share/hadoop/hadoop-examples-1.0.4.jargrepinputoutput'dfs[a-z.]+'我收到以下警告:12/11/3016:36:40WARNutil.NativeCodeLoader:Unabletoloadnative-hadooplibraryforyourplatform...usingbuiltin-javaclasseswhereapplicable完整的错误跟踪如下:12/11/3016:57:18WARNu

java - 多重就业和全局值(value)

我正在处理多个作业,我需要使用一个全局数组值。我在函数设置(Mapper)中使用了数组,我需要在函数清理(Reducer)中更改它。在创建作业之前,我读取了一个包含此值的序列文件,然后我使用了conf.setInt()。在Cleanup(Reducer)中,我用新数组编写了一个序列文件。我面临这个问题:13/11/1910:58:23INFOmapred.JobClient:TaskId:attempt_201311190929_0005_m_000015_0,Status:FAILEDjava.lang.Throwable:ChildErroratorg.apache.hadoop.

Hadoop:格式化名称节点时出错 - 'Could not find or load main class namenodes'

在我安装了上传hadoop所需的一切之后(win-7-64位上的unix),我得到了这个错误(粗体):roeygol@roeygol-PC/etc/hadoop-2.5.1/bin$./hdfsnamenodes-formatError:Couldnotfindorloadmainclassnamenodes我按要求定义了所需的节点和所有其他配置,我该如何解决这个问题? 最佳答案 hdfsnamenode-formatits"namenode"not"namenodes" 关于Hadoo

hadoop - pig : How to exclude first n lines while Loading

有没有办法在pig上加载一些数据时排除文件的前n行?我有一个要加载的csv文件,但我必须忽略前3行。 最佳答案 一种选择是您可以这样尝试。A=LOAD'input';B=RANKA;C=FILTERBBY$0>3;D=FOREACHCGENERATE$1..;DUMPD;如果您在加载stmt中定义了架构,则使用定义的名称代替位置符号($0、$1等)。它将更具可读性。 关于hadoop-pig:HowtoexcludefirstnlineswhileLoading,我们在StackOver

hadoop - pig : how to efficiently LOAD and FILTER a large dataset?

我有一个大型数据集,分成许多200GB的block。目前,我正在努力使用Pig处理数据。事实上,我的集群很小(4个节点)。我认为一个可能的瓶颈是当我加载数据时,因为我只需要我拥有的2TB数据中的一小部分。具体来说,我想知道是否加载整个数据集,然后过滤A=load‘data_part*’as(x,y);A=FILTERAbyx>0效率低于加载每个block,过滤每个block并将所有内容附加在一起A1=load‘data_part1’as(x,y);A1=FILTERA1byx>0A2=load‘data_part2’as(x,y);A2=FILTERA2byx>0A=UNIONA1,A

scala - Spark BigQuery 连接器 : Writing ARRAY type causes exception: ""Invalid value for: ARRAY is not a valid value""

在GoogleCloudDataproc中运行Spark作业。使用BigQueryConnector将作业输出的json数据加载到BigQuery表中。BigQueryStandard-SQLdatatypesdocumentation表示支持ARRAY类型。我的Scala代码是:valoutputDatasetId="mydataset"valtableSchema="["+"{'name':'_id','type':'STRING'},"+"{'name':'array1','type':'ARRAY'},"+"{'name':'array2','type':'ARRAY'},"+

java - 从 Windows 机器加载 Hive 表(Load data local inpath)

我正在尝试使用来自Windows的文件加载Hive表。但是我收到以下错误:java.sql.SQLException:Errorwhilecompilingstatement:FAILED:IllegalArgumentExceptionjava.net.URISyntaxException:Expectedscheme-specificpartatindex2:C:我正在使用TalendETL工具来处理文件。下面是Talend生成的代码:Stringpath_tHiveLoad_1="file:///C:/employee.txt";Stringtablename_tHiveLoad

mysql - Oozie - 运行 sqoop : Could not load db driver class: com. mysql.jdbc.Driver 时出现异常

我正在尝试通过Oozie在HDP沙箱2.1上执行sqoop导出。当我运行Oozie作业时,出现以下Java运行时异常。'>>>InvokingSqoopcommandlinenow>>>7598[main]WARNorg.apache.sqoop.tool.SqoopTool-$SQOOP_CONF_DIRhasnotbeensetintheenvironment.Cannotcheckforadditionalconfiguration.7714[main]INFOorg.apache.sqoop.Sqoop-RunningSqoopversion:1.4.4.2.1.1.0-385

Spark---RDD算子(单值类型Value)

文章目录1.RDD算子介绍2.转换算子2.1Value类型2.1.1map2.1.2mapPartitions2.1.3mapPartitionsWithIndex2.1.4flatMap2.1.5glom2.1.6groupBy2.1.7filter2.1.8sample2.1.9distinct2.1.10coalesce2.1.11repartition2.1.12sortBy1.RDD算子介绍RDD算子是用于对RDD进行转换(Transformation)或行动(Action)操作的方法或函数。通俗来讲,RDD算子就是RDD中的函数或者方法,根据其功能,RDD算子可以分为两大类:转换算