-如何去除视频上的绿线。当此时裁剪视频2或3次时，在视频左侧或底部或左侧和底部两侧显示绿色或混合绿红色闪烁线。视频裁剪方法。-(void)cropButton{CGRectcropFrame=self.cropView.croppedImageFrame;//loadourmovieAssetAVAsset*asset;asset=[AVAssetassetWithURL:[NSURLfileURLWithPath:[self.videoDataArrobjectAtIndex:self.selectedIndex-1]]];//createanavassetrackwithouras
我需要你的帮助来优化我的map代码。我在MapReduceDesignPattern这本书中使用了reducesidejoin的设计模式。一切正常，但我尝试改进代码以在连接期间不复制键连接。其实keyjoin在第二张表的value里，所以想去掉。这就是为什么，我拆分我的值并尝试删除第一个元素。但我认为这种方法并不是最好的，而且成本很高。这是我的映射器类:publicclassMapTable2extendsMapper{privateTextoutKey=newText();privateTextoutValue=newText();privateStringtab[];private
我正在尝试使用CompositeInputFormat执行Map-sideJoin。甚至没有调用映射器函数。下面是这两个文件。文件A-KEY#VALUE1#1;11#1;21#1;31#1;52#2;22#2;23#3;23#3;35#5;25#5;2文件B-KEY#VALUE1#1;11#1;11#1;11#1;1源代码Pathleft=newPath(args[0]);Pathrigth=newPath(args[1])Stringseparator="#";Configurationconfig=newConfiguration();config.set("mapreduce.i
因此，我正在处理一个包含http流量条目的日志文件。我正在尝试确定每个状态代码一天中每个小时的记录数。所以，我的想法输出是这样的:0(200,234)(201,100)(404,5553)1(200,2234)(201,1100)(404,53)....我有以下转换:e1=groupLINESBY(hour,statusCode);e2=foreache1generategroup.hour,group.statusCode,COUNT(LINES);e3=groupe2byhour;e4=foreache3{statusCount=foreache2generatestatusCod
我的spark版本是1.2.0，场景是这样的:有两个RDD，分别是RDD_A和RDD_B，其数据结构都是RDD[(spid,the_same_spid)]。RDD_A有20,000行，而RDD_B有3,000,000,000行。我打算计算其“spid”存在于RDD_A中的RDD_B的行数。我的第一个实现相当主流，在RDD_A上应用RDD_B的join方法:valcurrentDay=args(0)valconf=newSparkConf().setAppName("Spark-MonitorPlus-LogStatistic")valsc=newSparkContext(conf)//
我启动哨兵服务(没有kerberos、ad或ldap)，并配置hive、带哨兵的impala。然后我用beeline连接hive2(beeline>!connectjdbc:hive2://),并运行命令“createroletest_role”，但它抛出了一个错误。什么会导致它发生？日志如下:[root@cdh1~]#su-hive-s/bin/bash[hive@cdh1~]$beelineBeelineversion0.13.1-cdh5.3.0byApacheHivebeeline>!connectjdbc:hive2://scancompletein3msConnecting
我曾经在$HIVE_HOME/conf/hive-site.xml中将hive.cli.print.current.db设置为true，以便在配置单元提示符中自动显示数据库名称。此配置最近停止工作，因此每次启动配置单元时我都必须手动设置它的值。有没有人遇到过同样的问题，你的解决方案是什么？谢谢! 最佳答案 此属性应在配置单元配置目录(/etc/hive/conf)的.hiverc文件中指定(而不是在hive-site.xml中)。创建文件/.hiverc如果不存在以下内容sethive.cli.print.current.db=tr
首先，我不确定这是否可能。如果可能的话，我仍然不确定这是否是正确的做法。我拥有的是:HDFS上的两个名为A和B的大型csv文件A有以下列:a1、a2、a3、a4B有以下列:b1、b2、b3、b4、b5我想要的是:加入两个文件，假设a1=b1我遇到的问题是:如果连接键上的两个文件之间存在多对多关系，我如何使用Java上的HadoopMapreduce执行此操作？从下图中可以看出，A有4行匹配a1=x，B有2行匹配b1=x。因此，在a1=b1=x上连接两个表会产生4*2=8行(组合)，如最后一个表所示。使用reduce侧连接，我无法做到这一点，因为这意味着增加键值对，这违背了MapRedu
以下代码存在于PROD中并且每天运行，我正在尝试对其进行优化。我看到设置hive.auto.convert.join=FALSE；正在让它执行一个Reducesidejoin，它运行2.5小时并产生2324381条记录的行数。如果我设置hive.auto.convert.join=TRUE；然后它执行Map端连接并仅运行20分钟并生成5766529条记录的行数。我需要知道为什么行数不同，这是否正确？行数不同可以吗？我的印象是，无论发生哪个连接，O/P或查询都应该保持不变。在这两种情况下，源数据都保持不变，而且对于我正在更改的配置单元设置，所有其他条件都是相同的。INSERTOVERWR
我的问题与Hadoop中的Mapsidejoin有关。前几天我正在阅读ProHadoop我不明白以下句子“map-sidejoin提供了一个框架，用于对多个排序的对象执行操作数据集。虽然连接中的单个maptask失去了数据局部性的大部分优势，由于消除减少阶段和/或大大减少了reduce所需的数据量。”如果排序后的数据集存储在HDFS上，它怎么会失去数据局部性的优势？Hadoop中的作业跟踪器不会在数据集block本地化的同一位置运行任务跟踪器吗？请纠正我的理解。 最佳答案 这个说法是正确的。您不会丢失所有数据局部性，但会丢失其中的一
