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hadoop - 自定义分区程序 : N number of keys to N different files

我的要求是编写自定义分区程序。例如,我有N个来自映射器的键('jsa'、'msa'、'jbac')。长度不固定。事实上,它可以是任何词。我的要求是以这样一种方式编写自定义分区程序,它将所有相同的key数据收集到同一个文件中。键数不固定。在此先感谢您。谢谢,萨提斯。 最佳答案 因此,您有多个映射器正在输出的键,并且您希望每个键都有不同的缩减器,并且每个键都有一个单独的文件。因此,首先编写Partitioner可能是实现该目标的一种方式。默认情况下,hadoop有自己的内部逻辑,它在键上执行,并根据它调用reducer。因此,如果您想编

scala - Spark - SQL : value implicits is not a member of org. apache.spark.sql.SQLContext

您好,请找到下面的代码和相应的错误:即使我使用了导入语句,但仍然出现错误importorg.apache.spark.sql._valsparkConf=newSparkConf().setAppName("new_proj")implicitvalsc=newSparkContext(sparkConf)valsqlContext=neworg.apache.spark.sql.SQLContext(sc)importsqlContext._importsqlContext.implicits._valprojects=sqlContext.read.json("/part-m-00

scala - 错误 : value saveAsTextFile is not a member of scala. collection.Map[String,Long]

我尝试了所有可能的方法,通过导入所有可能的库并检查与saveAstextFile或saveAsSequenceFile相关的所有问题的答案甚至没有帮助。因此启动一个新线程。我收到错误消息“错误:值saveAsTextFile不是scala.collection.Map[String,Long]countResult.saveAsTextFile("tmp/testfile")的成员。在尝试将rdd保存到HDFS。我正在按照以下步骤操作。1.scala>importorg.apache.spark.SparkFilesimportorg.apache.spark.SparkFiles2.

scala - 如何解决错误 : value reduceByKey is not a member of org. apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)]?

我正在学习apachespark并尝试在scala终端上执行一个小程序。我已经使用以下命令启动了dfs、yarn和历史服务器:start-dfs.shstart-yarn.shmr-jobhistory-deamon.shstarthistoryserver然后在scala终端中,我编写了以下命令:varfile=sc.textFile("/Users/****/Documents/backups/h/*****/input/ncdc/micro-tab/sample.txt");valrecords=lines.map(_.split("\t"));valfilters=record

hadoop - 如何修复 java.lang.IllegalArgumentException : Unrecognized Hadoop major version number: 3. 1.0?

我在查询中得到一个java.lang.IllegalArgumentException:UnrecognizedHadoopmajorversionnumber:3.1.0exception。这是查询:WITHt1as(select*frombrowserdatajoincitydataoncityid=id),t2as(selectuap.deviceasdevice,uap.osasos,uap.browserasbrowser,nameascitynamefromt1lateralviewParseUserAgentUDTF(UserAgent)uapasdevice,os,br

Hadoop : Number of input records for reducer

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

java - map 缩小 : Unabale to run the code due to number of errors

请看下面的代码Map.javapublicclassMapextendsMapper{privatefinalstaticIntWritableone=newIntWritable(1);privateTextword=newText();@Overridepublicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{Stringline=value.toString();StringTokenizertokenizer=newStringTokenizer(l

sql - hadoop 配置单元使用 row_number()

我有一个包含许多重复ID的数据集。我只想做一个row_number()并取第一个。如果我让table1离开与table2的连接并且只使用table2.rownumber=1,它就可以工作。但是,如果我在没有表连接的情况下进行独立操作,则不会。我有以下代码:选择ID,姓名,身份证,ROW_NUMBER()OVER(PARTITIONBYIDORDERBYID)作为RNK从表1其中RNK=1;错误消息显示RNK不是有效的表列或别名等。如有任何帮助,我们将不胜感激。谢谢。 最佳答案 您必须使用子查询或CTE来引用用于过滤的列别名:SELE

hadoop - 自定义分区程序 : N number of keys to N different files for word count

您好,我正在学习hadoop,我想要一个关于如何使用自定义partioner解决字数统计问题的示例。我希望将缩减器设置为26,以便所有以“A”开头的字符都将转到第一个缩减器,所有字符“B”将转到第二个缩减器,依此类推....公共(public)类PersonPartitioner扩展了Partitioner{@OverridepublicintgetPartition(Textkey,IntWritableVal,intnumOfReducer){Stringline=key.toString();String[]splits=line.trim().replaceAll("[0-9]

Hadoop reducer : How to ensure the reducers are evenly running over a number of nodes

我有一个场景,我不确定减少处理器的位置。i)我有一个输入文本文件,它有1到4之间平衡范围内的1000个整数。ii)让我们假设有一个4节点集群,每个节点有12个槽,其中4个分配为reducer-总共有16个reduce槽iii)我在驱动程序中设置了reducer的数量:jobConf.setNumReduceTasks(4);iii)最后我有一个分区方法是publicclassMyPartitionerextendsPartitioner{@OverridepublicintgetPartition(Textkey,Textvalue,intnumPartitions){returnIn