您好，请在下面找到我的代码，它抛出异常。packageHadoopMapReduce;importjava.io.IOException;importjava.util.Iterator;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.FileSystem;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.h

我一直在尝试为CDH4.5设置Kerberos，这是使用ClouderaManager安装程序设置的。说明来自以下链接:http://www.cloudera.com/content/cloudera-content/cloudera-docs/CM4Ent/4.5.2/Configuring-Hadoop-Security-with-Cloudera-Manager/cmeechs_topic_4.html设置和KDC后，我将Java6文件的JCE策略复制到以下位置:/usr/java/jdk1.6.0_31/lib/security/以下是我的“/var/kerberos/krb5

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(",")

我有一个通过HBaseJavaapi加载的HBase表，如下所示:put.add(Bytes.toBytes(HBaseConnection.FAMILY_NAME),Bytes.toBytes("value"),Bytes.toBytes(value));(其中变量value是一个普通的javafloat。)我继续使用Pig加载它，如下所示:raw=LOAD'hbase://tableName'USINGorg.apache.pig.backend.hadoop.hbase.HBaseStorage('family:value','-loadKeytrue-limit5')AS(id

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。

我正在运行一个简单的wordcount程序，但出现以下错误:Typemismatchinkeyfrommap:expectedorg.apache.hadoop.io.Text,receivedorg.apache.hadoop.io.LongWritable这是什么意思，我该如何纠正？ 最佳答案 您可以在主函数中使用以下任一行:conf.setMapOutputKeyClass(Text.class);conf.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);假设您正在使用JobConfconf

我刚刚编写了一个简单的hadoop程序，我正在尝试使用AES算法加密文本文件。我在我的map方法中一行一行地读取，加密并写入上下文。很简单。我在我的map方法中进行加密并使用行偏移量作为key，所以我不需要reducer类。这是我的代码:publicclassEnc{publicstaticclassMapextendsMapper{privateTextword=newText();publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{Stringst

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)]

在GoogleCloudDataproc中运行Spark作业。使用BigQueryConnector将作业输出的json数据加载到BigQuery表中。BigQueryStandard-SQLdatatypesdocumentation表示支持ARRAY类型。我的Scala代码是:valoutputDatasetId="mydataset"valtableSchema="["+"{'name':'_id','type':'STRING'},"+"{'name':'array1','type':'ARRAY'},"+"{'name':'array2','type':'ARRAY'},"+

此错误已发生在map-reduce程序中，用于在给定的input.txt文件中查找最高温度。我写了两列，分别是年份和温度。Exceptioninthread"main"java.lang.VerifyError:BadtypeonoperandstackExceptionDetails:Location:org/apache/hadoop/mapred/JobTrackerInstrumentation.create(Lorg/apache/hadoop/mapred/JobTracker;Lorg/apache/hadoop/mapred/JobConf;)Lorg/apache/h