我正在分析hadoop中的数据。有一些重复条目，其中A、B列重复，而C列不同。我想要做的是仅识别A、B重复项，然后为每个重复项打印出C列的不同值。示例数据:row,data,input_date,INPUT__FILE__NAME0,data1,20180702,LOCATION11,data1,20180702,LOCATION22,data1,20180702,LOCATION23,data2,20180702,LOCATION14,data2,20180702,LOCATION15,data2,20180702,LOCATION26,data2,20180702,LOCATION
我正在尝试将值的输出转换为整数:@Value("${api.orders.pingFrequency}")privateIntegerpingFrequency;上面抛出错误org.springframework.beans.TypeMismatchException:Failedtoconvertvalueoftype'java.lang.String'torequiredtype'java.lang.Integer';nestedexceptionisjava.lang.NumberFormatException:Forinputstring:"(java.lang.Integer
我正在尝试将值的输出转换为整数:@Value("${api.orders.pingFrequency}")privateIntegerpingFrequency;上面抛出错误org.springframework.beans.TypeMismatchException:Failedtoconvertvalueoftype'java.lang.String'torequiredtype'java.lang.Integer';nestedexceptionisjava.lang.NumberFormatException:Forinputstring:"(java.lang.Integer
我正在阅读MapRedcue的源代码，以更深入地了解MapReduce的内部机制。当我试图了解如何合并映射阶段产生的数据并将其发送到减少功能以进行进一步处理时，我遇到了问题。源代码看起来太复杂了，我只想知道它的概念。我想知道的是在传递给reduce()函数之前如何对值(作为参数Iterator)进行排序。在MapTask.runOldReducer()中，它将通过传递RawKeyValueIterator创建ReduceValuesIterator，其中将调用Merger.merge()并执行许多操作(例如收集段)。阅读代码后，在我看来它只尝试按键排序，并且与该键相关的值将被聚合/收集
我还在学习MapReduce框架，具体由Hadoop实现，我想知道是否可以修改它来执行以下任务:Map()函数将发出(key,value)对，其键是大小为2的数组，比如int[2]。我希望将包含两个共同整数中的任何一个的每一对映射到同一个reducer。例如，如果Map()发出:([2,3],4),([2,4],5),([6,5],2),([5,7],1)，那么Reduce1应该接收前两对，Reduce2接收后两对(前两对共享2，后两对共享5)。这可以看作是一个连通分量问题，其中顶点是int[]中的整数，边在同一int[]中的任意两个整数之间共享。 最佳答案
我以前在其他项目中也有过这个工作，我只是重新做同样的事情，但由于某种原因它不起作用。Spring@Value不是从属性文件中读取，而是从字面上获取值AppConfig.java@ComponentpublicclassAppConfig{@Value("${key.value1}")privateStringvalue;publicStringgetValue(){returnvalue;}}applicationContext.xml:appconfig.propertieskey.value1=testvalue1在我的Controller中，我有:@Autowiredprivat
我以前在其他项目中也有过这个工作，我只是重新做同样的事情，但由于某种原因它不起作用。Spring@Value不是从属性文件中读取，而是从字面上获取值AppConfig.java@ComponentpublicclassAppConfig{@Value("${key.value1}")privateStringvalue;publicStringgetValue(){returnvalue;}}applicationContext.xml:appconfig.propertieskey.value1=testvalue1在我的Controller中，我有:@Autowiredprivat
我的映射器(Hadoop1.2.1)创建键值对标记，我从一个简单的文本文件中读取它们。没有火箭科学。reducer最终“捆绑”(在Hadoop中，您是否像在SQL中那样称呼该分组？)相同的键并对值1求和。这是默认的Hadoop教程。但是，当我的reducer可以使用这些值时，我想对它们进行降序排序。仅显示前30个标记(字符串、单词)。我好像有些概念不是很清楚。首先，为每个键值对调用reduce方法，对吗？因此，我看不到一个地方可以缓冲像HashMap这样的东西，它可以保存最高的结果(最频繁的标记)。我在想，如果我有这样一个变量，我可以很容易地比较和插入值在前30名内的每个键。处理这个频
我有一个日志文件，其中包含来自多个域的日志。现在我想对它们进行一些分析并将输出存储在一个名为域的目录中。我在日志中将域作为字段值:STOREoutputlogsINTO'testpath/DOMAIN/logsUSING....这可能吗？或者我只能将输出存储在硬编码文件路径中吗？ 最佳答案 如果域的名称是outputlogs中的一个字段，那么您可以使用MultiStorage从存钱jar。像这样的东西:STOREoutputlogsINTO'testpath/DOMAIN/logs'USINGMultiStorage('testpa
我在DefiniteGuide:Hadoopinpg206中有以下文字。在写入磁盘之前，线程首先将数据划分为对应的分区到他们最终将被发送到的reducer。在每个分区内，后台线程按键执行内存中排序，如果有组合器功能，它在排序的输出上运行。运行combiner函数可以得到更多紧凑的map输出，因此写入本地磁盘和传输到的数据较少reducer。那么有了这个理解，我可以排序为Mapper，partitioner，shuffle/sort，Combiner的顺序吗？ 最佳答案 我写了一篇关于此的好文章:http://0x0fff.com/h
