我正在加载此数据:data6='item1'111{('thing1',222,{('value1'),('value2')})}使用这个命令A=load'data6'as(item:chararray,d:int,things:bag{(thing:chararray,d1:int,values:bag{(v:chararray)})});我正在尝试通过此命令将整个内容展平。A_flattened=FOREACHAGENERATEitem,d,things::thingASthing;things::d1ASd1,FLATTEN(things::values)ASvalue;但我只是

我们最近升级了集群以使用Hadoop2.0.0-cdh4.4.0。更改后，我们需要重新安装pig，它曾经工作得非常好。安装后asdescribedhere，最简单的HBase作业不会创建。raw_protobuffer=LOAD'hbase://data_table'USINGorg.apache.pig.backend.hadoop.hbase.HBaseStorage('external_data:downloaded','-limit=1-gte=0-lte=1')AS(data:bytearray);魔法失败了:FailedJobs:JobIdAliasFeatureMessa

无论如何，每个reducer进程都可以确定它必须处理的元素或记录的数量吗？ 最佳答案 简短回答-提前不，reducer不知道可迭代对象支持多少个值。您可以执行此操作的唯一方法是在迭代时进行计数，但您不能再对可迭代对象进行重新迭代。长答案-支持可迭代对象实际上是序列化键/值对的排序字节数组。reducer有两个比较器-一个用于按键顺序对键/值对进行排序，然后第二个用于确定键之间的边界(称为键分组器)。通常，键分组器与键排序比较器相同。当迭代特定键的值时，底层上下文检查数组中的下一个键，并使用分组比较器与前一个键进行比较。如果比较器确定

我正在编写一个MapReduce作业，用于在facebook上寻找共同的friend。这是我的映射器的输入:100,200300400500600200,100300400300,100200400500400,100200300500,100300600,100这是我的映射器代码的一部分:map{Stringline=value.toString();String[]LineSplits=line.split(",");String[]friends=LineSplits[1].trim().split("");for(inti=0;i当我执行此操作时，我在friend2中获得了正确

我有一个看起来像这样的输入数据:3070801,1963,1096,,"BE","",,1,,269,6,69,,1,,0,,,,,,,3070802,1963,1096,,"US","TX",,1,,2,6,63,,0,,,,,,,,,3070803,1963,1096,,"US","IL",,1,,2,6,63,,9,,0.3704,,,,,,,3070804,1963,1096,,"US","OH",,1,,2,6,63,,3,,0.6667,,,,,,,3070805,1963,1096,,"US","CA",,1,,2,6,63,,1,,0,,,,,,,3070806,196

我目前正在尝试编写一个map-reduce作业，其中输入数据不在HDFS中并且无法加载到HDFS中，主要是因为使用该数据的程序无法使用HDFS中的数据，而且有太多数据无法复制到HDFS中，每个节点至少1TB。因此，我的集群中的4个节点各有4个目录。理想情况下，我希望我的映射器只接收这4个本地目录的路径并使用file:///var/mydata/...之类的内容读取它们，然后1个映射器可以处理每个目录。即总共16个映射器。然而，为了能够做到这一点，我需要确保每个节点正好有4个映射器，并且恰好有4个映射器已分配到该机器的本地路径。这些路径是静态的，因此可以硬编码到我的文件输入格式和记录读取

当我执行nutch命令创建crawdb文件夹和内容时:soporte@CNEOSYLAP/usr/local/apache-nutch-2.2.1/runtime/local$bin/nutchcrawlurls-dircrawl-depth3-topN5我收到这个错误:InjectorJob:Usingclassorg.apache.gora.hbase.store.HBaseStoreastheGorastorageclass.Exceptioninthread"main"org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.InvalidInputExcep

在http://hadoop.apache.org/docs/r2.3.0/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/CapacityScheduler.html,我看见了yarn.scheduler.capacity..capacity:Queuecapacityinpercentage(%)asafloat(e.g.12.5).Thesumofcapacitiesforallqueues,ateachlevel,mustbeequalto100.Applicationsinthequeuemayconsumemoreresourcesthanthequeue'sca

当我运行一个oozie工作流，该工作流运行创建超过120个计数器的mapreduce-action(120是允许的默认最大计数器数)时，我收到一条错误消息，提示“计数器太多”。我已将mapreduce.job.counters.max设置为高于120的数字，但oozie似乎没有接受它。我在CDH5.1上使用hadoop2.3有没有人遇到过这种情况？ 最佳答案 解决方案是将以下内容添加到YARNServiceMapReduceAdvancedConfigurationSnippet(SafetyValve):mapreduce.job

我想做一些域验证。在我的对象中，我有一个整数。现在我的问题是:如果我写@Min(SEQ_MIN_VALUE)@Max(SEQ_MAX_VALUE)privateIntegersequence;和@Size(min=1,max=NAME_MAX_LENGTH)privateIntegersequence;如果是整数，哪一个适合域验证？谁能解释一下它们之间有什么区别？谢谢。 最佳答案 @Min和@Max用于验证数字字段，可以是String(表示数字)、int、short、byte等以及它们各自的原始包装器。@Size用于检查字段的长度限