我已经创建了map，如thislink所示并且运行良好。但问题是，它只能以一种方式放大(只会变大)。我怎样才能让它以任何一种方式工作？可能就像我们在googlemap上(加号-减号棒在左侧)。 最佳答案 用于放大-(void)zoomIn{region.span.latitudeDelta=region.span.latitudeDelta/4;region.span.longitudeDelta=region.span.longitudeDelta/4;region.center.latitude=mapView.centerCo
我的任务是播放本地保存在文档目录中的音频文件，使用EffectAudioUnit在该音频文件中应用音频效果，并使用该效果在文档目录中保存一个新的音频文件。这是我到目前为止编写的代码，但它不起作用。音频中未应用效果。请告诉我这段代码有什么问题？？提前致谢..-(void)setUpAudioUnits{OSStatussetupErr=noErr;//describeunitAudioComponentDescriptionaudioCompDesc;audioCompDesc.componentType=kAudioUnitType_Output;audioCompDesc.compo
-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
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)//
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
能否在同一个系统上以伪分布式的方式安装不同版本的Hadoop？其实我想探索不同版本的hadoop-1.x和hadoop-2.x的特性，我已经在运行Linux的两个不同系统上配置了hadoop-1.x和hadoop-2.x。有什么方法可以在同一台机器上配置吗？ 最佳答案 是的，可以在同一台主机上并排安装多个版本的Hadoop软件。将不同版本的Hadoop软件提取到单独的子目录中。为不同的版本创建单独的配置文件(core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml等)，并将这些文件集保存在单独的目录中。确保
