我正在尝试使用reducer类中的MAP_OUTPUT_RECORDS计数器来计算示例wordcount程序中的单词百分比。这里是reducer中setup()方法的代码:publicstaticclassIntSumReducerextendsReducer{privateFloatWritableresult=newFloatWritable();privatelongtotal=0;@Overridepublicvoidsetup(Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{total=context.getCoun
我有一个mapreduce程序，它从avro数据中读取数据，对其进行处理并输出avro数据。我有这个avro数据的模式，假设有4列。我使用GenericData.Record来写入avro数据。现在，我使用具有5列的模式在此数据之上创建一个pig关系。第5列是新的，具有avsc文件中定义的默认值。根据我的理解，我应该能够使用带有一列的新模式读取旧数据(由4列生成)。相反，我收到一条错误消息-Tryingtoaccessnon-existcolumn.我错过了什么？Mapreduce驱动程序代码Jobjob=Job.getInstance(getConf());job.setJarByC
我正在尝试从hbase表中读取数据，对其进行一些处理并使用以下代码将其存储在另一个表中packageanalysis;importjava.io.IOException;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;importorg.apache.hadoop.hbase.client.Put;importorg.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableByte
我正在尝试使用map/reduce来处理大量二进制数据。该应用程序的特点如下:记录的数量可能很大，因此我真的不想将每条记录作为单独的文件存储在HDFS中(我打算将它们全部连接到单个二进制序列文件)，并且每个记录都是一个大的连贯(即不可拆分)blob，大小在一到几百MB之间。这些记录将由C++可执行文件使用和处理。如果不是为了记录的大小，HadoopPipesAPI会很好:但这似乎是基于将输入作为连续的字节block传递给map/reduce任务，这在这种情况下是不切实际的。我不确定执行此操作的最佳方法。是否存在任何类型的缓冲接口(interface)允许每个M/R任务以可管理的bloc
我正在用2个映射器类和一个化简器编写MapReduce代码，但我不知道为什么我有一个化简输出记录=0。请告诉我如何解决这个问题packagereducesidejoin;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;importjava.io.IOException;importjava.util.Iterator;publicclassReduceSideJoinReducerextendsReducer{
我需要将记录从另一个表t2插入到表t1中，以便只插入不在t2中的记录。但是当我使用这个查询时insertintotablet1select*fromt2whereidnotin(selectidfromt1);但是我得到的错误是Correlatingexpressioncannotcontainqualifiedcolumnreference.任何人都可以建议我执行此操作的查询。 最佳答案 t2.id又一个可笑的hive限制insertintotablet1select*fromt2wheret2.idnotin(selectidf
我有以下电影数据库的数据集:Ratings:UserID,MovieID,RatingMovies:MovieID,Genre我使用以下方法过滤掉类型为“Action”或“war”的电影:movie_filter=filterMoviesby(genrematches'.*Action.*')OR(genrematches'.*War.*');现在，我必须计算war片或Action片的平均收视率。但是评级存在于评级文件中。为此，我使用查询:movie_groups=GROUPmovie_filterBYMovieID;result=FOREACHmovie_groupsGENERATE
在spark2.0.1和hadoop2.6.0中，我有很多文件用'!@!\r'分隔，而不是通常的换行符\n，例如:=========================================2001810086rongq2001810!@!2001810087hauaa2001810!@!2001820081hello2001820!@!2001820082jaccy2001820!@!2002810081cindy2002810!@!=========================================我尝试根据Settingtextinputformat.reco
我正在加载一个文本文件，该文件采用TSV(表格分隔值)表示法，但每行中都没有键。因此，一行表示一个特定变量，随后的所有行都是该变量的值，直到出现新变量。因此我使用自定义分隔符加载文件(在JupyterNotebookPython2.7-Pyspark中):sheet=sc.newAPIHadoopFile('sample.txt','org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat','org.apache.hadoop.io.LongWritable','org.apache.hadoop.io.Text',conf={'te
更新:更改了这个问题以更好地反射(reflect)我目前的理解。我有一个NetCDF版本4.5Grib2Record对象。给定一个(x,y)网格点和一个变量名，我想按预测时间从对象中提取该变量的所有预测数据(如果记录包含该变量的预测)。由于写入磁盘索引文件的默认行为，我不想使用更高级别的NetCDFFile接口(interface)。我曾尝试查看较低级别的代码(Grib2Rectilyser、Grib2Customizer等)，但代码过于密集，我正在寻求帮助以了解从哪里开始。如果有任何关于如何获取Grib2Record的指示，我将不胜感激1.检查其中是否包含特定的预测变量，以及2.如果
