在我的Scaldinghadoop作业中，我在管道上有一些分组逻辑，然后我需要处理每个组:valgeorecs:TypedPipe[GeoRecord]=getRecordsgeorecs.map(r=>(getRegion(r),r)).groupBy(_._1).mapValueStream(xs=>clusterRecords(xs)).values.write(out)在clusterRecords内部，我需要将传入的迭代器转换为TypedPipe，以便我可以1)对其进行采样和2)取叉积://turntheiteratortoapipesowecansampleitvalsam
在部署HDInsight群集时，在DataSource下，无论我选择哪种选择方法(“来自所有订阅”或“访问key”)，我都无法附加我的存储帐户。我在东南亚地区创建了一个新的存储帐户(它是与“存储”分开创建的)并希望使用它。这是我的做法:第一部分:选择方法:来自所有订阅-配置所需的设置(按照屏幕截图中的1、2和3)一切都很好。上面写着“正在获取访问key”。到目前为止，一切都很好。它还会选择默认容器。然后它抛出这个错误:第二部分:选择方法:访问键-我选择“访问key”，输入存储名称，它会选择默认容器......一切都很好。然后我从存储帐户粘贴访问key然后它抛出这个错误:存储帐户是Sta
我是pig的新手，正在尝试自学。我编写了一个脚本来获取从words.txt文件中读取的单词的纪元时间。这是脚本。words=LOAD'words.txt'ASword:chararray;B=FOREACHAGENERATECONCAT(CONCAT(A.word,'_'),(chararray)ToUnixTime(CurrentTime());dumpB;但问题是，如果words.txt文件只有一个单词，它会给出正确的输出。如果它有多个词，比如word1word2word3word4然后它给出了以下错误ERROR1066:UnabletoopeniteratorforaliasBj
我是新手。我一直在研究涉及两个数据集的代码。因此，我从PairFlatMapFunction开始，在其中我正在处理映射器。JavaPairRDDtrainingArray=trainingData.flatMapToPair(newPairFlatMapFunction(){publicIterable>call(Strings){//codetoformthetuplesoftypeTuple2//newTuples2}如何将元组添加回可迭代类以供缩减器(reduceByKey)处理。如有任何指点，我们将不胜感激。 最佳答案 谢谢
我有一个MapReduce程序，在Reducer类中，我的方法在第一次迭代中没有被调用。我想要实现的是在迭代器的每2个连续值之间生成一些新行。(对像:(1,2)，(2,3)，(3,4)......)。我错过了什么？而且我还测试了我有我需要的对，看起来不错，但似乎第一对没有调用我的方法..generate()-将在每2个连续行之间生成新行(填补时间间隔)输入:X、Y、00:00:00、908X、Y、00:00:05、122X、Y、00:00:07、123期望的输出:X、Y、00:00:00、908X、Y、00:00:01、908X、Y、00:00:02、908X、Y、00:00:03、9
在reducer的for循环中出现编译错误“Canonlyiterateoveranarrayoraninstanceofjava.lang.Iterable”。publicvoidreduce(Textkey,Iteratorvalues,OutputCollectorOutput,Reporterarg3)throwsIOException{//TODOAuto-generatedmethodstubintsum=0;for(IntWritableval:values){sum+=val.get();在上面的代码中，在“for(IntWritableval:values)”处出现编
valordersRDD=sc.textFile("/user/cloudera/sqoop_import/orders");valordersRDDStatus=ordersRDD.map(rec=>(rec.split(",")(3),1));valcountOrdersStatus=ordersRDDStatus.countByKey();valoutput=countOrdersStatus.map(input=>input._1+"\t"+input._2);如何将Iterable[String]的输出保存到spark-scala中的hdfs。可迭代[字符串]注意:ouput
我写了一个简单的程序来测试java中的嵌入式pig在mapreduce模式下运行。我运行的服务器hadoop版本是0.20.2-cdh3u4a，pig版本是0.10.0-cdh3u4a。当我尝试在本地模式下运行时，它运行成功。但是当我尝试以mapreduce模式运行时，它给了我错误。我使用以下命令运行我的程序，如http://pig.apache.org/docs/r0.9.1/cont.html#embed-java中所示javac-cppig.jarEmbedPigTest.javajavac-cppig.jar:.:/etc/hadoop/confEmbedPigTest.jav
我正在研究基于Scala的ApacheSpark实现，用于将数据从远程位置加载到HDFS，然后将数据从HDFS提取到Hive表。使用我的第一个spark作业，我已将数据/文件载入HDFS中的某个位置-hdfs://sandbox.hortonworks.com:8020/data/analytics/raw/folder让我们考虑一下，在载入CT_Click_Basic.csv和CT_Click_Basic1.csv.gz文件后，我在HDFS中有以下文件[共享位置的文件名将是此处的文件夹名称，其内容将出现在part-xxxxx文件中]:[root@sandbox~]#hdfsdfs-l
我已经从MySQL导入了一个表到Hive，该表有1000万行，现在在Impala中执行一些操作以检查功能和性能。现在，当我发出以下查询时，出现错误argumentoftype'NoneType'isnotiterable。selectcount(id)frommy_table_name;导入数据后我需要做些什么来解决这个问题吗？我打算主要将Impala用于分析目的，因此它涉及很多SUM和COUNT函数。 最佳答案 尝试使用refresh命令。这是来自Cloudera文档的引用:Syntax:REFRESH[db_name.]tabl
