为了发出2个矩阵作为键值对:Key-MatrixA值-矩阵B。我应该创建一个自定义数据类型还是可以直接使用TwoDArrayWritable?那么自定义类中的compareTo()方法呢? 最佳答案 您肯定需要为您的Key编写一个自定义类,因为TwoDArrayWritable没有实现WritableComparable(即使您只是扩展TwoDArrayWritable类添加接口(interface)和compareTo方法)。至于是否应该在自定义类上使用TwoDArrayWritable-取决于几个因素(在我看来):您的数组的大小
我正在使用Java为Pig编写UDF。它工作正常,但Pig没有给我分离环境的选项。我的Pig脚本正在做的是从IP地址获取地理位置。这是我在地理位置部分的代码。privatestaticfinalStringGEO_DB="GeoLite2-City.mmdb";privatestaticfinalStringGEO_FILE="/geo/"+GEO_DB;publicMapgeoData(StringipStr){MapgeoMap=newHashMap();DatabaseReaderreader=newDatabaseReader.Builder(newFile(GEO_DB)).
我有以下问题:我有很多键值对形式的数据。关键是一些id和值-一些文本。我的目标是将这些对象分组到文本片段以某种方式“相似”的集群中。所以它看起来像是MapReduce的任务,如果将我的文本片段作为键,并将id作为值。但是这样的键不是MapReduce使用的传统方式,并且由于我并不真正了解MapReduces框架的内部实现,所以我不确定这种方式是否有效。所以我的详细想法是:1.在Java中使用一些MapReduce(Hadoop、GridGain)2.为我的文本片段创建特殊类(比如TextKey)3.覆盖类的equals(),在这里打包文本比较逻辑(比如levenstein距离比较,或其
我无法理解PROPAGATION_REQUIRES_NEW和PROPAGATION_NESTED传播策略之间的行为差异。在我看来,在这两种情况下,当前进程都是回滚的,而不是整个事务。有什么线索吗? 最佳答案 查看此链接:PROPAGATION_NESTEDversusPROPAGATION_REQUIRES_NEW?JuergenHoeller解释得很好。--Spring源码论坛自2019年2月28日起完全下线,但您可以在下面的引文中阅读文章的相关部分PROPAGATION_REQUIRES_NEWstartsanew,inde
我无法理解PROPAGATION_REQUIRES_NEW和PROPAGATION_NESTED传播策略之间的行为差异。在我看来,在这两种情况下,当前进程都是回滚的,而不是整个事务。有什么线索吗? 最佳答案 查看此链接:PROPAGATION_NESTEDversusPROPAGATION_REQUIRES_NEW?JuergenHoeller解释得很好。--Spring源码论坛自2019年2月28日起完全下线,但您可以在下面的引文中阅读文章的相关部分PROPAGATION_REQUIRES_NEWstartsanew,inde
我正在从事一个NLP项目,该项目可以创建实体集并计算大型语料库的成对相似性。目前我正在使用hadoopstreaming并在Python中实现了所有映射器和缩减器。由于算法需要多轮map-reduce,我使用Shell脚本来链接作业。现在这是我的顾虑和我接下来想做的事情:[问题1]。作业链和作业控制。链接hadoop流作业是有问题的。如果作业序列(job1-job2-job3)中的作业2失败,我必须手动删除输出文件夹,调整启Action业的脚本文件并从中间重新运行作业序列。我真的希望找到一种更聪明的方法来做到这一点。由于我需要经常调整算法的参数和逻辑,我不想一次又一次地重复这些步骤。[
我有一个要求,我们需要自定义使用avrostorage在pig中加载文件的方式:例如,我有一个具有以下架构的avro文件:{"namespace":"avroColorCount","type":"record","name":"User2","fields":[{"name":"name","type":"string"},{"name":"content","type":"bytes"}]}现在如果我使用下面的命令它工作正常:x=load'sample.avro'USINGAvroStorage()AS(name:chararray,content:bytearray);但是,如果
我正在尝试探索ApacheSpark,作为其中的一部分,我想自定义InputFormat。就我而言,我想阅读xml文件并转换每次出现的到新记录。我确实写了定制TextInputFormat(XMLRecordInputFormat.java)返回自定义**XMLRecordReaderextendsorg.apache.hadoop.mapreduce.RecordReader**但我不明白为什么Sparkmaster不调用自定义输入格式(XMLRecordInputFormat.class)?由于某种原因,它继续表现得像普通的分线器。代码如下:importjava.util.Iter
我正在尝试熟悉Hadoop/HbaseMapReduce作业,以便能够正确编写它们。现在我有一个Hbase实例,其中包含一个名为dns的表,其中包含一些DNS记录。我试图制作一个简单的唯一域计数器来输出文件并且它有效。现在,我只使用IntWritable或Text,我想知道是否可以为我的Mapper/Reducer使用自定义对象。我试着自己做,但我得到了Error:java.io.IOException:Initializationofallthecollectorsfailed.Errorinlastcollectorwas:nullatorg.apache.hadoop.mapre
我正在尝试反序列化/读取Avro文件,avro数据文件没有新字段。即使新字段在模式中声明为null,它也应该是可选的。但它仍然给我错误作为强制性的。Exceptioninthread"main"org.apache.avro.AvroTypeException:Foundcom.kiran.avro.User,expectingcom.kiran.avro.User,missingrequiredfieldlocAVRO模式声明:{"name":"loc","type":["string","null"]}使用代码读取文件:DatumReaderuserDatumReader=newS