很难说出这里要问什么。这个问题模棱两可、含糊不清、不完整、过于宽泛或夸夸其谈，无法以目前的形式得到合理的回答。如需帮助澄清此问题以便重新打开，visitthehelpcenter.关闭11年前。我正在motionestimation上做一个项目在视频序列的两帧之间使用BlockMatchingAlgorithm并使用SAD指标。它涉及在窗口大小中计算引用帧的每个block和候选帧的每个block之间的SAD，以获得两个帧之间的运动矢量。我想使用MapReduce实现相同的功能。以键值对的形式拆分框架，但我无法弄清楚逻辑，因为我到处都能看到wordCount或查询搜索问题，这与我的不相似
我目前正在尝试在我的Java代码中启动ApacheHadoop作业。在进入我的问题之前，我想提供一些有关我的代码和工作环境的信息。由于我在开发环境(Ubuntu14.04、EclipseKepler、OpenJDKv7)上工作，所以我在独立模式下设置了Hadoop。详细地说，我只在我的.bashrc文件中做了以下更改:exportJAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-7-openjdk-amd64exportHADOOP_INSTALL=/home/db2inst1/hadoopexportPATH=$PATH:$HADOOP_INSTALL/bin:$HADOOP_
当我尝试在窗口8.1平台中使用hadoop2.6.0进行maven构建时，我遇到了异常。请指教。我正在按照“http://wiki.apache.org/hadoop/Hadoop2OnWindows”中的建议使用maven命令“mvn-epackage-Pdist,native-win-DskipTests-Dtar”[ERROR]Failedtoexecutegoalorg.apache.maven.plugins:maven-antrun-plugin:1.7:run(pre-dist)onprojecthadoop-project-dist:AnAntBuildExceptio
我对Hadoop、Spark和HBase还很陌生。我正在尝试构建SparkOnHBasemvncleanpackage(ApacheMaven3.3.3)库但是我在构建过程中遇到了以下失败的测试:-distributedScantotestHBaseclient***FAILED***java.lang.NullPointerException:atorg.apache.hadoop.net.DNS.reverseDns(DNS.java:92)atorg.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormatBase.reverseDNS(Tab
数据处理documentation表示抢占式虚拟机仅作为处理节点附加。什么是处理节点？ 最佳答案 当在Dataproc中使用可抢占VM时，可抢占VM将不会用作HDFSDataNode。这样做的主要目的是为了在VM被抢占时不会丢失或复制不足的数据。 关于hadoop-Dataproc上的"processingnode"是什么？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/3961
我必须在Eclipse中为Hadoop1.0.4编写MapReduce程序。此版本的Hadoop不包含eclipse插件。但是可以在$HADOOP_HOME/src/contrib/eclipse-plugin中找到build.xml文件。如何从build.xml文件生成或构建用于eclipse的插件？ 最佳答案 vi进入build.xml文件。默认参数是jar我做了$HADOOP_HOME/src/contrib/eclipse-plugin:antjar并期待plugin.jar文件，但它说构建失败，因为autoconf。看看这
Kafka中有40个主题和编写的SparkStreaming作业，每个主题处理5个表。sparkstreaming作业的唯一目标是读取5个kafka主题并将其写入相应的5个hdfs路径。大多数时候它工作正常，但有时它会将主题1数据写入其他hdfs路径。下面的代码试图归档一个sparkstreaming作业来处理5个主题并将其写入相应的hdfs，但是这个将主题1数据写入HDFS5而不是HDFS1。请提供您的建议:importjava.text.SimpleDateFormatimportorg.apache.kafka.common.serialization.StringDeseria
输入1:KV数据流。输入2:一些静态数据分区(用于处理输入1中的流)问题可以建模为下图:与HDFS/RDD分区共置:我们如何确保流式任务Map1、Map2和Map3在存在HDFS/RDD分区的机器上运行？图像描述:假设K是流式key(不是元组)。FirstMap将其转换为元组(具有空值)并将其广播给3个映射器。每个映射器都在不同的节点上运行，这些节点包含RDD(或HDFS文件，这是第二个输入和静态数据)的不同分区。每个Mapper使用RDD分区来计算键的值。最后，我们要聚合键的值(使用reduceByKey_+_)。 最佳答案 如果
tl;博士:Here是一个包含问题的repo。Cassandra和HDFS都在内部使用了guava，但由于各种原因它们都没有隐藏依赖关系。因为guava的版本不是二进制兼容的，所以我在运行时发现了NoSuchMethodError。我尝试在我的build.sbt中自己给Guava着色:valHadoopVersion="2.6.0-cdh5.11.0"//...valhadoopHdfs="org.apache.hadoop"%"hadoop-hdfs"%HadoopVersionvalhadoopCommon="org.apache.hadoop"%"hadoop-common"%H
我正在上ApacheSpark的pluralsight类(class)，有一次他们要求我们设置对Hadoop-streaming的依赖。我已将它添加到我的build.sbt文件中，但我得到的结果是出乎意料的:构建.sbtname:="SparkPlayground"version:="1.0"scalaVersion:="2.11.8"libraryDependencies+="org.apache.spark"%%"spark-core"%"2.0.0"%"provided"libraryDependencies+="com.github.scala-incubator.io"%%"
