我是Hadoop的新手，两天来我一直在努力弄清楚为什么output.collect没有收集正确的值。我自己解释一下:事实上，(为了简化起见)我有以下映射方法:publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,OutputCollectoroutput,Reporterreporter)throwsIOException{try{ForXmlHandlingmessage=(ForXmlHandling)unmarshaller.unmarshal(newStringReader(value.toString()));MyObjectrow=XmlParse

一系列UNIONALL生成我想用来构建MAP的键值对列表。所需的功能是这样的:selectid1,id2,map(collect_list(col))asmeasurementsfrom(selectid1,id2,"height"ascolunionallselectid1,id2,count(*)ascolfromtable1unionallselectid1,id2,"weight"ascolunionallselectid1,id2,count(*)ascolfromtable2)什么是正确的实现方式？我希望得到的结果是:id1id2measurements110{"heigh

我是hive的新手，我正在创建一个具有以下属性的表，CREATEEXTERNALTABLEEXTTBL_Transactions(TRANSACTION_IDvarchar(70)COMMENT'UniqueID,`PrimaryKey',DEFINITION_IDvarchar(70)COMMENT'Definition,NullAllowed',USER_IDvarchar(70)COMMENT'Contactid,ForeignKey',PURCHASE_DATETIMETimestampCOMMENT'Saveddattime,NullAllowed',PURCHASE_AMO

我有这张表:╔═════════╦═════════╦══════════════╗║user_id║item_id║date_visited║╠═════════╬═════════╬══════════════╣║1║123║18/5/2017║║1║234║11/3/2017║║2║345║18/5/2017║║2║456║11/3/2017║╚═════════╩═════════╩══════════════╝我试图(通过Hive查询)实现的是这个结果(假设今天是18/5/2017):╔═════════╦═══════════════════════════╦═══════

如何重写这些查询以避免在reduce阶段使用单个reducer？它需要永远，我失去了使用它的并行性的好处。selectid,count(distinctlocations)ASunique_locationsfrommytable;和selectid,size(collect_set(locations))ASunique_locationsfrommytable; 最佳答案 使用两个查询对count(distinctvar)有效:SELECTcount(1)FROM(SELECTDISTINCTlocationsasunique_

根据帖子，Hive0.12-Collect_list，我试图找到Java代码来实现一个UDAF，它将完成这个或类似的功能，但没有重复序列。例如，collect_all()返回一个序列A,A,A,B,B,A,C,C我想要返回序列A,B,A,C。依次重复的项目将被删除。有没有人知道Hive0.12中的函数将完成或已经编写了他们自己的UDAF？一如既往，感谢您的帮助。 最佳答案 我前一段时间遇到了类似的问题。我不想写一个完整的UDAF所以我只是用brickhousecollect做了一个组合和我自己的UDF。假设你有这些数据idvalue

如何将调用take(5)后返回的集合转换为另一个RDD，以便在输出文件中保存前5条记录？如果我使用saveAsTextfile它不允许我一起使用take和saveAsTextFile(这就是为什么你会看到下面注释的行).它按排序顺序存储来自RDD的所有记录，因此前5个记录是前5个国家，但我只想存储前5个记录-是否可以在RDD中转换集合[take(5)]？valStrips=txtFileLines.map(_.split(",")).map(line=>(line(0)+","+(line(7).toInt+line(8).toInt))).sortBy(x=>x.split(",")

在Scala/Hadoop系统中充分利用多核进行并行处理的更好方法是什么？假设我需要处理1亿份文档。文档不是很大，但处理它们是计算密集型的。如果我有一个包含100台机器的Hadoop集群，每台机器有10个内核，我可以:A)向每台机器发送1000个文档，让Hadoop在10个核心(或尽可能多的可用核心)中的每一个上启动一个映射或B)向每台机器发送1000个文档(仍然使用Hadoop)并使用Scala的并行集合来充分利用多核。(我会将所有文档放在一个并行集合中，然后对该集合调用map)。换句话说，使用Hadoop在集群级别进行分发，并使用并行集合来管理分发到每台机器内的核心。

让我们说，我们有这个。valsx=sc.parallelize(Array((0,39),(4,47),(3,51),(1,98),(2,61)))我们后来称之为。valsy=sx.sortByKey(true)这会让sy=RDD[(0,39),(1,98),(2,61),(3,51),(4,47)]然后我们做collected=sy.map(x=>(x._2/10,x._2)).collect我们会一直得到以下信息吗？我的意思是，尽管更改了键值，是否会保留原始键顺序？collected=[(3,39),(9,98),(6,61),(5,51),(4,47)]

项目场景：Unity结束运行的时候报错Someobjectswerenotcleanedupwhenclosingthescene.(DidyouspawnnewGameObjectsfromOnDestroy?)问题描述结束运行的时候突然报错，有概率，有时候有有时候没有原因分析：结束运行的时候在OnDestroy中调用了Mono的单例类，但是呢OnDestroy调用次序是不同的，有可能A先B后，也有可能是B先A后。所以导致单例类先销毁了，然后在某个脚本中的OnDestroy中又调用了该单例类。导致又创建了一次。注意：在停止运行或者切换场景的时候不要在OnDestroy中生成对象但是对于自动M