我正在尝试使用自定义jar在ElasticMapReduce(EMR)上运行作业。我试图在一个目录中处理大约1000个文件。当我使用参数s3n://bucketname/compressed/*.xml.gz提交作业时，出现“匹配的0个文件”错误。如果我只传递文件的绝对路径(例如s3n://bucketname/compressed/00001.xml.gz)，它运行良好，但只处理一个文件。我尝试使用目录名称(s3n://bucketname/compressed/)，希望其中的文件将被处理，但这只是将目录传递给作业。同时，我有一个较小的本地hadoop安装。在那里，当我使用通配符(/
我想使用mapreduce库来更新满足查询的所有实体。有几个并发症:查找要更新的实体的查询检查a的值是否特定属性“property1”包含在一长串值中(~10000条目)来自csv文件对于满足查询的每个实体，需要更新另一个属性“property2”，使其等于csv文件同一行第二列中的值我知道如何将csv文件上传到Blobstore并使用Blobstore输入阅读器读取每一行。我还知道使用查询获取实体的数据存储输入读取器。我的问题是如何创建一个Mapper类来尽可能高效地从Blobstore读取输入数据、获取数据存储实体并更新它们？ 最佳答案
在未来的java版本中，以下程序是否保证生成具有相同内容和顺序的列表？importjava.util.ArrayList;importjava.util.Arrays;importjava.util.Collections;importjava.util.List;importjava.util.Random;publicclassTest{publicstaticvoidmain(String[]args){Listlist=newArrayList(Arrays.asList("A","B","C","D"));Collections.shuffle(list,newRandom(
我正在寻找一种方法来随机播放不适合内存(大约40GB)的大量数据。我有大约3000万个条目，长度可变，存储在一个大文件中。我知道该文件中每个条目的开始和结束位置。我需要随机播放这些不适合RAM的数据。我想到的唯一解决方案是将包含从1到N的数字的数组打乱，其中N是条目数,与Fisher-Yatesalgorithm然后根据此顺序将条目复制到新文件中。不幸的是，此解决方案涉及大量查找操作，因此会非常慢。是否有更好的解决方案来对均匀分布的大量数据进行洗牌？ 最佳答案 首先解决shuffle问题。为此，请为您的条目发明一种哈希算法，该算法会
所以我有以下数组:String[]randomList=newString[16];randomList[0]="Dog";randomList[1]="Dog";randomList[2]="Cat";randomList[3]="Cat";randomList[4]="Mouse";randomList[5]="Mouse";randomList[6]="Car";randomList[7]="Car";randomList[8]="Phone";randomList[9]="Phone";randomList[10]="Game";randomList[11]="Game";ra
使用importjava.util.Collections;就像我应该的那样。不是GWT的。在GWT项目的共享文件夹中放置有错误的类。代码结构如下:ListqaList;qaList=newArrayList();qaList.add("12345mainst","tomah");qaList.add("124mainst","lacrosse");qaList.add("123main","yeeehahaaa");Collections.shuffle(qaList);给我这个错误:[ERROR][_012cfaexam]-Line109:Themethodshuffle(List
什么会促使人们使用这种方法？更新:我现在明白了。我喜欢Uri的理由“Shufflingisnotatrivialalgorithm”。这是千真万确的。 最佳答案 人们想要随机打乱有序的元素序列的原因可能有很多。例如，一副纸牌。洗牌不是一个简单的算法，正如排序不是-所以它很常见，需要一个库函数。至于为什么是列表——显然它必须是一个有序的集合，因此不是任何一般的集合。只保证列表及其子类型是有序的。Collections类不提供对数组的操作，但您可以(并且可能应该，为了性能)将ArrayList传递给此方法。
我有一个巨大的DynamoDB表，我想对其进行分析以聚合存储在其属性中的数据。然后应由Java应用程序处理聚合数据。虽然我了解MapReduce背后的真正基本概念，但我以前从未使用过它。在我的例子中，假设我有一个customerId和orderNumbers每个DynamoDB项目中的属性，并且我可以为同一客户提供多个项目。喜欢:customerId:1,orderNumbers:2customerId:1,orderNumbers:6customerId:2,orderNumbers:-1基本上我想对每个customerId的orderNumbers求和，然后使用聚合在Java中执行
根据javadoc...Collections.fill()写成如下:publicstaticvoidfill(Listlist,Tobj){intsize=list.size();if(sizeitr=list.listIterator();for(inti=0;i很容易理解为什么他们不使用listIteratorif(size截至RandomAccess的条件。但是size有什么用呢？在上面？我的意思是，与使用iterator相比，是否有显着的性能优势？对于size>=FILL_THRESHOLD而不是size？我也看到了Collections.copy()的相同方法:public
1.背景介绍大数据处理是当今世界最热门的话题之一。随着互联网的普及和数字化的推进，人们生活中产生的数据量不断增加。这些数据包括社交媒体、电子邮件、搜索引擎查询、购物行为、传感器数据等等。处理这些大规模、高速、多源的数据，以挖掘其中的知识和洞察力，对于企业和政府机构来说已经成为了一项关键的技术挑战。在这个背景下，MapReduce成为了一种非常重要的大数据处理技术。MapReduce是一种分布式计算模型，可以在大量计算节点上并行处理数据，实现高效的大数据处理。它的核心思想是将数据处理任务分解为多个小任务，每个小任务可以独立在不同的计算节点上运行，最终通过数据分区和数据汇总的方式实现整体的数据处理
