如果我希望存储迭代器的当前值以与Reduce方法中迭代器的下一个值进行比较，Hadoop要求我克隆它而不是简单地将其引用分配给临时变量。我要将代码发布到我的reducer。你会看到两部分:Eclipse中测试的主要方法在Hadoop中执行的reduce方法你会注意到这两行代码是相同的，除了以下几点:main方法从我硬编码到其中的ArrayList获取Iterator，而reduce方法从mapper方法获取Iterator。main方法当然不会执行context.write。这是两者几乎共享的代码:MMIcurrentMMI=null;MMIpreviousMMI=null;Ultra
假设我想根据同一字段中的值选择数据子集。现在我必须做这样的事情TestLocationsResults=FILTERSalesDataby(StoreId=='17'orStoreId=='85'orStoreId=='12'orStoreId=='45'orStoreId=='26'orStoreId=='75'orStoreId=='13')在SQL中，我们可以简单地这样做:SELECT*FROMSalesDatawhereStoreIDIN(17,12,85,45,26,75,13)Pig中是否有我缺少的类似快捷方式？ 最佳答案
我已经能够使用python映射器和缩减器设置流式示例。mapred文件夹位置是/mapred/local/taskTrackerroot和mapred用户都拥有此文件夹和子文件夹的所有权然而，当我运行我的流式传输时，它会创建map但不会减少并给出以下错误无法运行程序/mapred/local/taskTracker/root/jobcache/job_201303071607_0035/attempt_201303071607_0035_m_000001_3/work/./mapper1.py权限被拒绝我注意到，虽然它为mapred/local/taskTracker及其所有子目录提供
我没有对mapred-site.xml中mapred.local.dir指定的目录的写入权限(也没有对mapred-site.xml的写入权限)有没有一种方法可以在每个session基础上覆盖此属性用于我的Hive作业？ 最佳答案 您可以尝试通过执行以下查询在Hivesession中设置它:setmapred.local.dir='somedir';这应该有效。另一种选择是更改Hive引用的mapred-site.xml。确保配置未标记为最终配置。在这种情况下，它不能被覆盖。 关于had
publicstaticvoidmain(String[]args)throwsIOException{Configurationconf=newConfiguration();conf.addResource(newPath("/home/myname/hadoop-1.2.1/conf/core-site.xml"));conf.addResource(newPath("/home/myname/hadoop-1.2.1/conf/hdfs-site.xml"));System.out.println("AttemptinginitializationofFileSystem");
我正在尝试使用python将文件从s3复制到hadoop文件系统。我收到以下错误:cp:`foo/ds=2015-02-13/ip-d1b-request-2015-02-13_10-00_10-09.txt.gz':Nosuchfileordirectory我最近正在迁移最新的hadoop版本(2.4.0)。在版本(0.20)中工作正常。为什么我在2.4.0版本中会出现此错误？在Hadoop版本0.20中hadoop@ip-10-76-38-167:~$/home/hadoop/bin/hadoopfs-cps3://test.com/foo/ds=2015-02-13/ip-d1b
我正在使用Cloudera5.3.3Hive。我正在尝试执行以下查询，shell>pwd/homeshell>mkdirtest;chmod777test;shell>ls-aldrwxrwxrwx3jaijai4096Oct506:45testhivequery>INSERTOVERWRITELOCALDIRECTORY'/home/test/test1'SELECT*FROMsome_table;当我从hive客户端执行时，它工作正常，并在/home/test文件夹中创建输出文件，但如果我从执行相同的操作，它不会创建文件直线。从运行Hive服务器2的计算机通过beeline连接到H
我正在尝试在HBase数据库的表上用Java创建一个map-reduce作业。使用here中的示例和互联网上的其他东西，我设法成功地编写了一个简单的行计数器。但是，尝试编写一个实际对列中的数据执行某些操作的程序是不成功的，因为接收到的字节始终为空。我的Driver工作的一部分是这样的:/*Setmain,mapandreduceclasses*/job.setJarByClass(Driver.class);job.setMapperClass(Map.class);job.setReducerClass(Reduce.class);Scanscan=newScan();scan.se
试图理解为什么Spark需要本地机器上的空间!有办法解决吗？我一直遇到“设备上没有剩余空间”。我知道我可以将“spark.local.dir”设置为以逗号分隔的列表，但有没有办法改用HDFS？我正在尝试合并两个巨大的数据集。在较小的数据集上，Spark是MapReduce的对手，但在我用这些巨大的数据集证明之前，我不能宣布胜利。我没有使用yarn。此外，我们的网关节点(又名边缘节点)不会有很多可用空间。有解决办法吗？ 最佳答案 当groupByKey操作时，Spark只是写入tmpDir序列化分区。它是普通文件(请参阅Shuffle
我想找出面积最大的国家。我的数据集如下Afghanistan648Albania29Algeria2388Andorra0Austria84Bahrain1Bangladesh143Belgium31Benin113Bhutan47Brunei6Bulgaria111Burma678Cameroon474Central-African-Republic623Chad1284China9561Cyprus9Czechoslovakia128Denmark43Djibouti22Egypt1001Equatorial-Guinea28Ethiopia1222Finland337France
