我创建了一个框架来在应用程序和扩展程序之间共享我的数据对象。这包括数据模型和带有我的CoreData数据库的sqlite文件。我担心如果App和Extension都尝试访问这个共享的sqlite数据库可能会发生什么。如果应用程序在扩展程序使用它时在后台对数据库进行一些更改，会出现什么问题？在这种情况下，最佳做法是什么？ 最佳答案 正如@CL指出的那样，SQLite对此没有问题。但是你没有直接使用SQLite，所以你可能需要做一些核心数据级别的工作来保持一致性。使用iOS应用程序和扩展程序，您有两个可以更改数据的独立进程。您的代码需要
我已经为我的应用程序设置了共享扩展，并且我正在通过cocoapods安装使用AFNetworking。我能够通过模拟器构建和运行应用程序，通过调试构建我的手机，但是当我尝试存档以提交到应用程序商店时，我遇到了警告:linkingagainstdylibnotsafeforuseinapplicationextensionsAFNetworking存档构建会完成，但它们会损坏且无法使用。我的解决方案是停止将cocoapods用于我的应用程序扩展，并手动将AFNetworking文件添加到我的编译资源build设置中。我只是想知道其他人是否遇到过这个问题，或者他们使用AFNetworkin
我在HDFS中有一个任务列表文件，任务列表受CPU限制，将在带有HadoopMapReduce(仅限Map)的小型5节点集群中执行。例如，任务列表文件包含10行，每行对应一个任务命令。每个任务的执行都需要很长时间，所以在所有5个节点上并行执行列出的10个任务肯定更高效。但是由于任务列表文件很小，这个数据block很可能只位于一个节点上，所以根据数据局部性原则，只有该节点会执行所有这10个任务。有什么解决方案可以确保所有10个任务在所有5个节点上并行执行？ 最佳答案 默认情况下，mapreduce将在每次拆分时运行一个映射器。拆分是一
在网上找不到足够的信息所以在这里问:假设我正在将一个巨大的文件写入磁盘，数百TB，这是mapreduce(或spark或其他)的结果。mapreduce如何将这样的文件高效地(可能是并行的？)写入HDFS，以便稍后以并行方式读取？我的理解是HDFS只是基于block(例如128MB)。因此，为了写入第二个block，您必须已经写入了第一个block(或者至少确定哪些内容将进入block1)。假设它是一个CSV文件，文件中的一行很可能会跨越两个block——我们如何将这样的CSV读取到mapreduce中的不同映射器？它是否必须执行一些智能逻辑来读取两个block、连接它们并读取正确的行
我是pig的新手，根据我的理解，SETdefault_parallel1语句应该生成一个输出文件，因为它将使用一个reducer。但是当我在下面的脚本中使用这个命令时，它给了我2个o/p文件。SETdefault_parallel1;A=LOAD'hdfs:/pigfldr/union1'usingPigStorage('')AS(sln:int);B=LOAD'hdfs:/pigfldr/union2'usingPigStorage('')AS(sln:int);C=UNIONA,B;STORECINTO'hdfs:/pigfldr/unionfres';
我想在hadoop上实现一个parallel-forin。基本上parallel-for接收一个子骨架(它可以是一个像map()这样的函数)和一个整数作为参数。子骨架将执行整数参数指定的次数。子骨架的一次调用的结果作为参数传递给子骨架的后续调用。最终，最后一个子骨架的结果作为并行结果提供。下面是Scandium库(http://skandium.niclabs.cl/)上的实现示例，我很乐意将此实现移植到hadoop上。*@paramTheinputandresulttypeofthe{@linkSkeleton}.**/publicclassForextendsAbstractSke
看来我错过了什么。我的数据上的reducer数量在HDFS中创建了那么多文件，但我的数据没有拆分成多个文件。我注意到的是，如果我对按顺序排列的键执行groupby它工作正常，就像下面的数据根据键很好地分成两个文件:1hello2bla1hi2works2end但是这个数据没有拆分:1hello3bla1hi3works3end我使用的代码对其中一个工作正常而对另一个工作不正常是InputData=LOAD'above_data.txt';GroupReq=GROUPInputDataBY$0PARALLEL2;FinalOutput=FOREACHGroupReqGENERATEf
发生这种情况时，我正在使用苏打水。这是我的版本，完全符合文档的要求。jdk1.7.0_67scala-2.11.5hadoop-2.6.5spark-2.1.2-bin-hadoop2.6sparkling-water-2.1.27我使用了命令，成功启动了:bin/sparkling-shell--conf"spark.executor.memory=1g"它显示了这个:但是当我使用下一个命令时，却出错了。Exceptioninthread"H2OLauncherthread"java.lang.UnsupportedClassVersionError:ai/h2o/extension
Hadoop权威指南中提到了以下内容"Whatqualifiesasasmalljob?Bydefaultonethathaslessthan10mappers,onlyonereducer,andtheinputsizeislessthanthesizeofoneHDFSblock."但是在YARN上执行作业之前，它如何计算作业中没有映射器？在MR1中，映射器的数量取决于编号。输入split。YARN也一样吗？在YARN容器中是灵活的。那么有没有什么方法可以计算可以在给定集群上并行运行的最大映射任务数(某种严格的上限，因为它会让我粗略地了解我可以并行处理多少数据？)？
请告诉我HBase如何跨区域服务器分区表。例如，假设我的行键是0到10M之间的整数，并且我有10个区域服务器。这是否意味着第一个区域服务器将存储键值为0-10M、第二个1M-2M、第三个2M-3M、...第十个9M-10M的所有行？我希望我的行键是时间戳，但我认为大多数查询将适用于最新日期，所有查询将仅由一个区域服务器处理，是这样吗？或者这些数据可能会以不同的方式传播？或者也许我可以以某种方式创建比我拥有的区域服务器更多的区域，所以(根据给定的示例)服务器1将具有key0-0,5M和3M-3,5M，这样我的数据会更平均地分布，是吗可能的？更新我刚刚发现有选项hbase.hregion.
