我想根据另一个选择更改我的UISegmentedControl中的项目。我不想更改项目的数量，而只是更改项目标签，以及UISegmentedControl的“隐藏”变量。这是我获取UISegmentedControl的代码:@IBOutletweakvarviewPicker:UISegmentedControl!这里是改变它的代码:viewPicker=UISegmentedControl(items:["Description","Location"])但是，这不起作用，有时会将viewPicker设置为nil，从而报错。执行此操作的最佳方法是什么？ 最
我想获取具有相同架构的两个平面/CSV文件源和目标的差异。假设，源文件.txt:EmpId|RegionId|Sales001|R01|$10000002|R02|$20000003|R03|$30000目标.txt:EmpId|RegionId|Sales001|R01|$10000002|R02|$10000004|R04|$40000结果应该是:EmpId1|RegionId1|Sales1|EmpId2|RegionId2|Sales2|Result_Status001|R01|$10000|001|R01|$10000|matched002|R02|$20000|002|R0
我正在通过给出以下命令将本地系统中的pig处理文件复制到HDFS路径(链接到HIVE表)，但它没有复制。第一步:数据在我的本地路径[root@quickstartplantoutput]#lltotal4-rw-r--r--1rootroot1469Dec302:37part-m-00000-rw-r--r--1rootroot0Dec302:37_SUCCESS[root@quickstartplantoutput]#pwd/home/cloudera/Desktop/dealer/plantoutputStep2:应用命令后是这样的[root@quickstartplantoutp
我正在从事Hadoop性能分析，并且正在Hadoop上运行一些基准测试。令人惊讶的是，Grep花费的时间几乎是wordcount运行时间的1/10，这是非常不直观的。谁能解释为什么这是真的？ 最佳答案 map-reduce惯用法中的很多工作是映射器和缩减器之间的通信。在WordCount示例中，每个单词都会产生一个输出记录(和一个reducer输入)。在Grep示例中，每个匹配的模式都会产生一条输出记录。如果模式不经常匹配，则记录不是很多。我希望映射器的运行时间大致相同，因为两者都受I/O限制，直到它们产生输出为止。两个任务之间的C
有没有公式可以告诉我们mapreduce算法的并行效率？(换句话说，我如何在数学上证明MR算法A优于MR算法B)我用谷歌搜索，但我只能在wiki上找到并行算法的加速和效率的定义。但如果有人能展示这些公式如何应用于MR算法，那就太好了 最佳答案 看看维基forBulkSynchronousParallelinshortBSP.RobBisselings的论文中包含另一个复杂度计算ParallelScientificComputation:AStructuredApproachUsingBSPandMPIBSP是对MapReduce的抽
问题:我有数百万(10+)个标记，每个标记都有不同的字段:1.lat2.lng3.area(double)4.size(int)5.tolerance(double)6.lags(boolean)7.channel(boolean)...(more)现在，我希望每个集群都具有以下聚合数据:1.numberofmarkers2.minarea3.maxarea4.avgarea5.minsize6.maxsize7.avgsize8.tolerancedistribution(howmanywhereoftolerance=X=Y集群是根据标记的纬度、经度(距离方面)和缩放级别(整数)创
我正在尝试通过Hadoop在本地主机上执行MapReduce程序。我写了一个程序来计算文本文件中的单词。源代码非常简单:importjava.io.IOException;importjava.util.ArrayList;importjava.util.List;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.apache.hadoop.io.LongWritable;importorg
通过brewinstallhadoop安装hadoop后，我想启动hadoop，在mac上运行hadoop2.7.2/start-all.sh时出错，日志:SwingHu19:53:4516/08/1919:50:25INFOnamenode.FSNamesystem:fsOwner=swinghu(auth:SIMPLE)16/08/1919:50:25INFOnamenode.FSNamesystem:supergroup=supergroup16/08/1919:50:25INFOnamenode.FSNamesystem:isPermissionEnabled=true16/0
我把hive-site.xml在我的spark/confdir并将其配置为连接到thrift://:9083而且我没有使用derby我有mysql-connector-jar在hive/lib文件夹中，每次我创建hive表和存储数据时，所有数据都存储在metastore_db中在我的项目目录中，而不是在我的hdfs://:9000/user/hive/warehouse中，所以如果我删除metastore_db数据就会丢失。conf/hive-site.xmljavax.jdo.option.ConnectionURLjdbc:mysql://saurab:3306/metastore
当k太大而无法在内存中容纳k个元素时，从数据集中查找前k个元素的有效MapReduce算法是什么？我说的是数百万个元素的数据集，例如k。其中3/4。想象一下，每个元素都有一个值，我们想要找到具有最高值的k个元素。例如数据形式:e1:5e2:10e3:7e4:8然后，前2个是e4和e2(不关心它们的相关顺序)。我看过thesolutiontotheproblem,whenkissmallenough,但它不缩放。显然，使用单个reducer同样不切实际(内存不足错误)。 最佳答案 我想我找到了我要找的东西。在这里找到了答案:http:
