我将UITableView拖放到UIView上，它包含在我的UIScrollView中。我已将委托(delegate)和数据源设置为我的UIViewController，但我注意到未调用tableView:didSelectRowAtIndexPath方法。我没有覆盖touchesBegan或任何其他touches*方法。我在这里尝试了第四个答案:UIScrollViewtouchesBegan子类化我的UIScrollView但该方法仍未被调用。不过，表格单元格已正确填充。 最佳答案 不要在UIScrollView上实现任何UIT
我有1节点Hadoop测试设置和MapReduce作业，它启动96个映射器和6个缩减器。在迁移到YARN之前，这项工作表现稳定但正常。使用YARN，它开始100%挂起，大多数映射器处于“挂起”状态。作业实际上是6个子作业(每个16个映射器+1个缩减器)。此配置反射(reflect)了生产过程顺序。所有这些都在单个JobControl下。与集群大小相比，节点数量少且作业相对较大的情况下，是否需要检查任何配置或最佳实践？当然，我关心的不是性能，而是开发人员完成这项工作的能力。最坏的情况是我可以通过分组子作业来“减少作业”，但我不想这样做，因为在生产中没有理由这样做，我希望测试和生产顺序相同
我想更新我在Mapper类中工作时设置的参数(在Driver类中)。我试过，context.getConfiguration().set("arg","updatedvalue")映射器内部。它确实更新了它，但reducer的输出全为零。请帮忙。映射器:-publicclassRecMapextendsMapper{publicstaticTreeMapco_oc_mat=newTreeMap();publicstaticHashMapuser_scoring_mat=newHashMap();publicstaticTreeMapsorted_user_scoring_mat=new
friend，我是Map-Reduce的新手，正在尝试一个只执行Mapper的例子；但输出很奇怪，出乎意料。如果我在这里遗漏了什么，请帮助我查找:代码部分:进口:importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.LongWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Job;importorg.apache.hadoop.mapred
我正在学习Hadoop并尝试执行我的Mapreduce程序。所有Map任务和Reducer任务均已完成，但Reducer将Mapper输出写入输出文件。这意味着根本没有调用Reduce函数。我的示例输入如下所示1,a1,b1,c2,s2,d预期的输出如下1a,b,c2s,d下面是我的程序。packagepatentcitation;importjava.io.IOException;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.FileSystem;importorg.apache.hadoo
我一直在像这样在SSH上使用HadoopMapReduce命令:hadoopjar/usr/lib/hadoop-0.20-mapreduce/contrib/streaming/hadoop-streaming-2.0.0-mr1-cdh4.0.1.jar-file/nfs_home/appers/user1/mapper.py-file/nfs_home/appers/user1/reducer.py-mapper'/usr/lib/python_2.7.3/bin/pythonmapper.py'-reducer'/usr/lib/python_2.7.3/bin/pythonr
我有一个映射器，它输出句子中的每个字母，这是键，数字1作为它的值。例如，我的映射器将“你好吗”输出为H1o1w1a1r1e1y1o1u1我的reducer接受它并使用1来计算每个字母的出现次数。例如，它会输出字母“o”作为键，输出2作为它的值，因为它出现了两次。我的问题是我想计算每个字母在句子中出现的频率。为此，我需要访问句子中字母的总数(映射器输出的数量)。我是mapreduce的新手，所以我不确定最好的方法。 最佳答案 假设您的映射器正在获取一个完整的句子，您试图在其中找到频率并且您正在使用JavaAPI，您可以通过contex
我想用三个Mapper编写代码，其中两个将处理".csv"文件，其他是".xml"。我已经为来自here的.xml格式编写了XmlInputFormat现在我想知道我应该输入什么job.setInputFormatClass(...);还有我应该添加哪个以提供文件路径。TextInputFormat.addInputPath(...)TextOutputFormat.setInputPath(...)或TextInputFormat.addInputPath(...)TextOutputFormat.setInputPath(...) 最佳答案
我无法找到配置运行MapReduce1的Hadoop集群(CDH4)的最佳方法。我处于这样一种情况，我需要运行两个需要大量Java堆空间的映射器，以至于我不可能在每个节点上运行超过1个映射器——但同时我希望能够运行作业这可以受益于每个节点的许多映射器。我正在通过Cloudera管理UI配置集群，MaxMapTasks和mapred.map.child.java.opts似乎是相当静态的设置。我想要的是一个类似堆空间池的东西，有XGB可用，它可以容纳这两种作业，而不必每次都重新配置MapReduce服务。如果我运行1个映射器，它应该分配XGB堆-如果我运行8个映射器，它应该分配X/8GB
这是一个关于Hadoop的非常基本的问题:假设我有3个mappers和2个reducers。映射器产生了以下输出:Mapper1output:{1->"a1",2->"b1"},Mapper2output:{2->"b2",3->"c2"},Mapper3output:{1->"a3",3->"c3"}现在，据我所知，框架将输出分成两部分(每个reducer一个部分)。框架是否在分区之前对所有输出进行排序？reducers是否有可能获得以下输入？Reducer1input:{1->"a1",2->"b1","b2"}Reducer2input:{1->"a3",3->"c2","c3"
