我正在尝试将值的输出转换为整数:@Value("${api.orders.pingFrequency}")privateIntegerpingFrequency;上面抛出错误org.springframework.beans.TypeMismatchException:Failedtoconvertvalueoftype'java.lang.String'torequiredtype'java.lang.Integer';nestedexceptionisjava.lang.NumberFormatException:Forinputstring:"(java.lang.Integer
我是新手。我一直在研究涉及两个数据集的代码。因此，我从PairFlatMapFunction开始，在其中我正在处理映射器。JavaPairRDDtrainingArray=trainingData.flatMapToPair(newPairFlatMapFunction(){publicIterable>call(Strings){//codetoformthetuplesoftypeTuple2//newTuples2}如何将元组添加回可迭代类以供缩减器(reduceByKey)处理。如有任何指点，我们将不胜感激。 最佳答案 谢谢
我在Impala中使用下表:customer_id|day_id|return_day_idABC2017083020170923BCD2017083020170901不幸的是，day_id和return_day_id字段都是INT而不是日期。如何将它们的数据类型更改为日期，以便我可以在day_id之后的4天内仅使用return_day_id计算不同的customer_id。我是否需要将其转换为日期，然后转换为时间戳，以便我可以使用adddate函数？ 最佳答案 其中一条评论正确指出，您需要使用unix_timestamp和from
我有一个MapReduceJava程序，它输出一个数字列表作为String作为最终输出。但是数量比较长，占用空间太大。我想将每个数字转换为Long并存储。我怎样才能做到这一点？ 最佳答案 ArrayWritable可以扩展为publicclassLongArrayWritableextendsArrayWritable{publicLongArrayWritable(){super(Text.class);}publicLongArrayWritable(LongWritable[]values){super(LongWritabl
我正在编写自定义HiveSerDe以解析日志(目标是将用户代理解析为配置单元表中的复杂结构，但尚未显示代码)。但是，当我尝试将数据放入类型不是STRING的列中时，会出现ClassCastException。我的hive版本是0.9.0这是我的自定义Serde:@Overridepublicvoidinitialize(Configurationconf,Propertiestbl)throwsSerDeException{StringcolNamesStr=tbl.getProperty(serdeConstants.LIST_COLUMNS);colNames=Arrays.asL
我正在尝试使用HiveJSONSerDe将TwitterJSON放入Hive表中。我首先将JSON导入到一个由ROWFORMATSERDE定义的表中，然后将其导入到另一个存储为RCFile的表中。它工作到一定程度，但随后我得到以下性质的ClassCastException:java.lang.RuntimeException:org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException:HiveRuntimeErrorwhileprocessingrow[Errorgettingrowdatawithexceptionjava.lang.ClassC
我想将spark应用程序的启动时间存储到表中。因此尝试了以下代码:scala>vali=sc.startTimei:Long=1519308048128此查询在YYYY-MM-DDHH:M:SS.sss中给出了正确的时间戳。但是，如果我在spark.sql的插入语句中使用它，NULL值将插入到目标表中。spark.sql("insertintotableTST_DTselectfrom_unixtime(CAST(${i}/1000ASbigint),'YYYY-MM-DDHH:MM:SS.SSS')fromtemplimit1")TargetableTST_DT只有数据类型为Time
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
当我使用HBase时，我花了很多时间将字节数组转换为String或Long等类型。为什么HBase将值存储为字节数组而不是类型值？ 最佳答案 我不认为“Hbase将所有内容都存储为byte[]因为BigTable确实如此”实际上是一个令人满意的答案。我的2美分:它使我们能够毫不费力地存储任何类型的数据。例如，假设您必须将与产品相关的数据存储到您的hbase表中，比如ID、制造商、国家/地区、价格等。要存储这些参数中的每一个，您必须提前处理每个参数的单独数据类型这肯定会增加一些开销。与RDBMS不同，hbase在创建表时不会要求所有这
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
