基于这个例子here，这有效。在我的数据集上尝试过相同的方法。示例数据集:OBSERVATION;2474472;137176;OBSERVATION;2474473;137176;OBSERVATION;2474474;137176;OBSERVATION;2474475;137177;将每一行视为字符串，我的Mapper输出为:key->string[2],value->string.我的分区程序代码:@OverridepublicintgetPartition(Textkey,Textvalue,intreducersDefined){StringkeyStr=key.toStr
我有一个文件，其中包含文本和“^”之间的数据:一些文字^在这里^还有一些^更多到这里我正在编写自定义输入格式以使用“^”字符分隔行。即映射器的输出应该是这样的:一些文字去这里还有一些更多内容在这里我编写了一个扩展FileInputFormat的自定义输入格式，还编写了一个扩展RecordReader的自定义记录阅读器。下面给出了我的自定义记录阅读器的代码。我不知道如何处理这段代码。在WHILE循环部分使用nextKeyValue()方法时遇到问题。我应该如何从拆分中读取数据并生成自定义键值？我正在使用所有新的mapreduce包而不是旧的mapred包。publicclassMyRec
在eclipse中，我正在尝试添加新的hadoop位置。但是当我点击添加新的hadoop位置时，它没有响应。我为hadoop1.0.4构建了自己的插件。我的list如下所示，Bundle-ClassPath:classes/,lib/hadoop-core.jar,lib/commons-configuration-1.6.jar,lib/commons-httpclient-3.0.1.jar,lib/commons-cli-1.2.jar,lib/commons-lang-2.4.jar,lib/jackson-mapper-asl-1.8.8.jar,lib/jackson-co
Spark1.6.2(yarn大师)包名:com.example.spark.Main基本的SparkSQL代码valconf=newSparkConf()conf.setAppName("SparkSQLw/Hive")valsc=newSparkContext(conf)valhiveContext=newHiveContext(sc)importhiveContext.implicits._//valrdd=valdf=rdd.toDF()df.write.saveAsTable("example")还有堆栈跟踪...NoX11DISPLAYvariablewasset,butt
我们有一个自定义可写值对象的SequenceFile，该对象本质上等同于Pig中的复杂包数据类型。有没有一种方便的方法，我们可以编写自定义函数将hadoopWritable对象转换为bag数据类型，然后使用pig脚本对其进行处理？ 最佳答案 一种选择是查看elephant-bird-如果你向下滚动这个github页面到README部分，它有一个关于Pig的部分:PigIncludesconverterinterfaceforturningTuplesintoWritablesandviceversa我从来没有用过它，我想你必须自己实
我正在尝试通过将Python脚本作为映射器来测试HiveTRANSFORM。我的hive脚本是:addfile/full/path/to/mapper.py;setmapred.job.queue.name=queue_name;usemy_database;selecttransform(s.year,s.month,s.day,s.hour)using'mapper.py'frommy_tableslimit10;我的Python映射器脚本只是试图回应输入:#!/usr/local/bin/pythonimportsysforlineinsys.stdin:printline我尝试
我需要在Scala中使用我自己的类作为键/值对中的键。特别是，我有一个包含两个变量id1和id2的简单类，我希望元素仅根据id2和不是id1。我在网上找不到任何关于如何以及在何处可以重写reduceByKey()方法的比较方法的信息，以便它可以根据我的自定义compare()方法。感谢任何帮助。谢谢你。 最佳答案 您不能覆盖reduceByKey的比较，因为它无法利用这样一个事实，即您的数据通常在整个集群中的不同执行程序上按key进行混洗。不过，您可以更改key(请注意，根据您使用的转换/操作，这可能会重新洗牌周围的数据)。RDD中
我在玩Mahout，发现FileDataModel接受以下格式的数据userId,itemId,pref(long,long,Double).我有一些格式的数据String,long,double在Mahout上使用此数据集的最佳/最简单方法是什么？ 最佳答案 一种方法是创建FileDataModel的扩展.您需要覆盖readUserIDFromString(Stringvalue)使用某种解析器进行转换的方法。您可以使用IDMigrator的实现之一。，正如肖恩建议的那样。例如，假设您有一个已初始化的MemoryIDMigrato
我运行的hive查询对于小型数据集运行良好。但我正在运行2.5亿条记录，我在日志中遇到的错误低于此FATALorg.apache.hadoop.mapred.Child:Errorrunningchild:java.lang.OutOfMemoryError:unabletocreatenewnativethreadatjava.lang.Thread.start0(NativeMethod)atjava.lang.Thread.start(Thread.java:640)atorg.apache.hadoop.mapred.Task$TaskReporter.startCommuni
我的应用程序包含多个名为HelloWorldAdminBundle、HelloWorldUserBundle、HelloWorldDemoBundle的包。这会产生一个配置根，如hello_world_demo、hello_world_user和hello_world_demo。我希望我的包的配置根是helloworld_demo、helloworld_user和helloworld_admin。到那时我不得不说，这实际上不是技术问题，而是美学问题。我尝试实现自定义扩展并将其注册到Bundle中:publicfunctionbuild(ContainerBuilder$containe
