我想做一些域验证。在我的对象中，我有一个整数。现在我的问题是:如果我写@Min(SEQ_MIN_VALUE)@Max(SEQ_MAX_VALUE)privateIntegersequence;和@Size(min=1,max=NAME_MAX_LENGTH)privateIntegersequence;如果是整数，哪一个适合域验证？谁能解释一下它们之间有什么区别？谢谢。 最佳答案 @Min和@Max用于验证数字字段，可以是String(表示数字)、int、short、byte等以及它们各自的原始包装器。@Size用于检查字段的长度限

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

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]

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

我正在通过sc.textFile("/data/*/*/*")之类的方式将数万个文件读入rdd>一个问题是这些文件中的大多数都是微小的，而其他的则巨大。这会导致任务不平衡，从而导致各种众所周知的问题。我能否通过sc.textFile("/data/*/*/*",minPartitions=n_files*5)读取数据来拆分最大的分区，其中n_files是输入文件的个数吗？如约定elsewhere在stackoverflow上，minPartitions被传递到hadooprabithole，并在org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat.getSp

当它说时，辅助名称节点检查点每小时(fs.checkpoint.period以秒为单位)或如果编辑日志已达到64MB(fs.checkpoint.size以字节为单位)则更早？究竟是什么意思？据我了解，编辑日志存储在本地文件磁盘中。 最佳答案 HDFS元数据可以认为由两部分组成:基本文件系统表(存储在名为fsimage的文件中)和列出对基本表所做更改的编辑日志(存储在文件中称为edits)。检查点是协调fsimage与edits以生成新版本的fsimage的过程。这样做有两个好处:更新版本的fsimage和截断的编辑日志。fs.ch

这是Hadoop字数统计javamap和reduce源代码:在map函数中，我已经可以输出所有以字母“c”开头的单词以及该单词出现的总次数，但我想做的只是输出以字母“c”开头的单词总数，但我在获取总数时遇到了一些问题。非常感谢任何帮助，谢谢。例子我得到的输出:可以2可以3类别5我想要得到的:c-总计10publicstaticclassMapClassextendsMapReduceBaseimplementsMapper{privatefinalstaticIntWritableone=newIntWritable(1);privateTextword=newText();publi

我正在使用ApacheHive，我不明白为什么如果我使用INSERTOVERWRITE与LOAD加载数据，表的大小会加倍。问题说明如下:我创建了一个表项从item.dat加载数据(大约28MB)在Azure中发生的是文件item.dat将被移动到hive/warehouse并且当然大小保持不变现在，如果我创建另一个与item相同的表item2，然后使用以下命令将数据从item加载到item2:INSERTOVERWRITETABLEitem2SELECT*FROMitem表item2的大小是item的两倍(大约55MB)为什么会这样？有什么办法可以避免吗？附言。这只是为了说明问题。在实

专家，我们可能会看到我们的hadoop集群中的block数增长。“太多”block会导致数据节点堆需求增加、执行速度下降、GC次数增多等后果。当block数超过某个“阈值”时，​​我们应该引起注意。我见过不同的阈值静态数字，例如200,000或500,000——“神奇”数字。它不应该是节点内存的函数(DataNode的Java堆大小，以字节为单位)吗？其他有趣的相关问题:高block数表示什么？一种。小文件太多？b.产能不足？是(a)还是(b)？如何区分两者？什么是小文件？大小小于block大小(dfs.blocksize)的文件？每个文件是否在磁盘上占用一个新的数据block？还是与

我想运行一个hadoop单元测试，使用本地文件系统模式...我希望看到几个part-m-*文件被写入磁盘(而不是只有1个)。但是，由于它只是一个测试，我不想处理64M的数据(我相信默认大小是每个block~64megs)。在分布式模式下我们可以使用dfs.block.size我想知道是否有一种方法可以让我的本地文件系统写出小的part-m文件，也就是说，这样我的单元测试将用几个(尽管非常小)文件模拟大规模数据的内容。 最佳答案 假设您的输入格式可以处理可拆分文件(参见org.apache.hadoop.mapreduce.lib.i