我在每行输入中都有一条记录，每条记录大约有10个字段。首先，我按三个字段(field1,field2,field3)对记录进行分组，因此一个mapper/reducer负责一个唯一的组(基于三个字段)。在每个组中，我根据另一个整数字段timestamp对记录进行排序，并通过添加另一个字段用相同的标签aTag标记组中的每个记录。假设在mapper#1中，我将一个排序组标记为aTag，在mapper#2中，我标记了另一个组(一个不同的组，因为我最初根据三个字段对记录进行了分组)具有相同的标签aTag。现在，如果我根据标签字段对记录进行分组(即，在不同的映射器中对组进行分组)，我注意到每个组
这里是部分代码(在这部分已经测试之前省略了代码)data3=FOREACHdata2GENERATEgroup,SUM(data1.cpc)ascost:int;data4=ORDERdata3BYcostASC;DESCRIBEdata4;结果没有问题:data4:{group:chararray,cost:int}但是，如果我改变DESCRIBEdata4到DUMPdata4，会导致错误:2014-06-1117:22:26,525ERRORorg.apache.pig.tools.pigstats.SimplePigStats:ERROR:java.lang.RuntimeExc
我有包含以分号分隔的记录的csv文件。每行是一条记录。每条线包含图的边信息。这意味着一行看起来像下面这样:Node_X;Node_Y;5它被解释为权重为5的节点x和y之间的边或链接。我的映射器获得此输入。现在我想要实现的是使用节点聚合信息。以下示例说明了我的场景:Node_X;Node_Y;5Node_X;Node_Z;10Node_X;Node_A;60Node_Y;Node_A;20那么节点的结果应该是:Node_X;75;Node_Y;25;Node_A;80我想收集所有不同的节点并将它们与其他节点的权重之和作为权重。在我的映射器中，我可以读取边缘信息:Node_X;Node_A
我有一个简单的Sqoop查询，我用它来导入表ID的最大值并将其存储在HDFS中。存储在HDFS中是客户要求的，所以出于多种原因我要这样做。为了得到我用过的最大值sqoopimport\--connectjdbc:mysql://abc.com/sqoopemp\--usernameroot\--passwordroot\--e'selectmax(id)fromempWHERE$CONDITIONS'\--target-dirsqooplastmax\--m1\--drivercom.mysql.jdbc.Driver上面的查询给了我所需的答案，但出于性能原因，我正在考虑使用以下内容s
我看到了使用@Order注释的代码。我想知道这个注解对于SpringSecurity或SpringMVC有什么用处。这是一个例子:@Order(1)publicclassStatelessAuthenticationSecurityConfigextendsWebSecurityConfigurerAdapter{@AutowiredprivateUserDetailsServiceuserDetailsService;@AutowiredprivateTokenAuthenticationServicetokenAuthenticationService;}如果我们不使用这个注解，上
我看到了使用@Order注释的代码。我想知道这个注解对于SpringSecurity或SpringMVC有什么用处。这是一个例子:@Order(1)publicclassStatelessAuthenticationSecurityConfigextendsWebSecurityConfigurerAdapter{@AutowiredprivateUserDetailsServiceuserDetailsService;@AutowiredprivateTokenAuthenticationServicetokenAuthenticationService;}如果我们不使用这个注解，上
我们知道hive在排序作业开始之前不做采样，它只是利用MapReduce的排序机制，在reduce端进行merge-sort，只使用一个reduce，因为reduce收集mapper输出的所有数据在这种情况下，假设一台运行reduce的机器只有100GB的磁盘，如果数据太大而无法放入磁盘怎么办？ 最佳答案 Hive的并行排序机制还在开发中，见here.设计良好的数据仓库或数据库应用程序将避免这种全局排序。如果需要，请尝试使用Pig或Terasort(http://hadoop.apache.org/common/docs/curre
我是Scala和Spark的新手。我正在练习SparkHdfsLR.scalacode.但是我在这段代码中遇到了问题:60vallines=sc.textFile(inputPath)61valpoints=lines.map(parsePoint_).cache()62valITERATIONS=args(2).toInt第61行不起作用。在我把它改成这样之后:60vallines=sc.textFile(inputPath)61valpoints=lines.take(149800).map(parsePoint_)//149800isthetotalnumberoflines62
我有一个2.6MB大小的CSV文件。我创建了一个配置单元表并在其中加载了csv文件。现在，如果我将查询编写为“select*fromabcorderbya;”,mapreduce使用了1个reducer。它是如何识别reducer的数量为1的呢？它使用默认值“1”还是其他什么？一般来说，hive如何决定在“orderby”、“sortby”或“groupby”子句中使用多少个reducer？ 最佳答案 它与数据大小有关，默认为每1GB1个，由此属性调节:hive.exec.reducers.bytes.per.reducer如果你想
我试图创建这个表:createtabletmp_test(id_string,myelementarray>)STOREDASPARQUETLOCATION'/donne/tmp_test'我有这个错误:编译语句时出错:失败:ParseException行3:23无法识别列规范中“来自”“:”“字符串”附近的输入。我如何转义单词“from”，因为我必须使用这个词？谢谢你的帮助 最佳答案 FROM是Hive中的保留关键字。使用反引号(`)来引用它，createtabletmp_test(id_string,myelementarray
