要执行二次排序，我们必须创建一个复合键，它扩展了WritableComparable接口(interface)并实现了compareTo()。在“Hadoop:权威指南”一书和几乎所有其他地方的博客中，排序都是基于扩展WritableComparator的单独类(书中的KeyComparator)的compare()方法进行的。compare()和compareTo()具有相同的逻辑。既然WritableComparator的compare()是用来对compositekey进行排序的，那么CompositeKey的compareTo()到底什么时候用到呢？
我有一个userID数据集和一个与每个UserID相关的帖子。我想计算每个用户的帖子数。我还想将每个用户ID的所有帖子放在一起(将所有帖子分开一些)。有什么建议吗？ 最佳答案 恕我直言，您可以有一个映射器和一个缩减器。映射器:classPostMapperextendsMappermap()可以将作为UserID(文本)的键和作为Post(文本)的值写入上下文。reducer:classPostReducerextendsReducerreduce()可以有一个可迭代循环，其中(i)一个计数的计数器对于每个获取的Post和(ii)一
在这个问题上我一直很头疼。不知道我错过了什么。我无法让@Value注释在纯java配置的spring应用程序(非web)中工作@Configuration@PropertySource("classpath:app.properties")publicclassConfig{@Value("${my.prop}")Stringname;@AutowiredEnvironmentenv;@Bean(name="myBean",initMethod="print")publicMyBeangetMyBean(){MyBeanmyBean=newMyBean();myBean.setName
在这个问题上我一直很头疼。不知道我错过了什么。我无法让@Value注释在纯java配置的spring应用程序(非web)中工作@Configuration@PropertySource("classpath:app.properties")publicclassConfig{@Value("${my.prop}")Stringname;@AutowiredEnvironmentenv;@Bean(name="myBean",initMethod="print")publicMyBeangetMyBean(){MyBeanmyBean=newMyBean();myBean.setName
我的理解是，在mapreduce编程模型中我们有map和reduce两个阶段。完成映射阶段后，生成中间值(键、值)并将这些值传递给缩减器。我怀疑在map()阶段之后，shuffle和sort会到来。所以，我觉得shuffle和sort是reducer阶段的一部分，是这样吗？如果是这种情况，combiner()是如何工作的？ 最佳答案 其实map/reduce中有3个阶段:map随机排序减少Shuffle&sort是一个纯框架阶段(作为开发人员，您只需编写map和reduce函数)，它允许map任务和reduce阶段之间的通信。组合器
我有一个包含以下数据类型的列的配置单元表:map>我正在尝试使用横向View爆炸从map中读取id的值，但它抛出了以下错误:selectvalue.idfrommy_tablelateralviewexplode(my_map)valuelimit10;FAILED:SemanticException[Error10002]:Line1:14Invalidcolumnreference'id'谁能帮我从map中读取结构值。 最佳答案 selectval.idfrommy_tablelateralviewexplode(my_map)
我正在尝试将java对RDD存储为Hadoop序列文件，如下所示:JavaPairRDDputRdd=...config.set("io.serializations","org.apache.hadoop.io.serializer.JavaSerialization,org.apache.hadoop.io.serializer.WritableSerialization");putRdd.saveAsNewAPIHadoopFile(outputPath,ImmutableBytesWritable.class,Put.class,SequenceFileOutputFormat
我有一个包含字段的表datevalue10-02-19002309-05-19012210-03-19001010-02-190124....我必须返回每年的最大值即，190023190124我尝试了以下查询，但得到了错误的答案。SELECTYEAR(FROM_UNIXTIME(UNIX_TIMESTAMP(date,'dd-mm-yyyy')))asdate,MAX(value)FROMtebGROUPBYdate;有人可以建议我查询吗？ 最佳答案 选项1selectyear(from_unixtime(unix_timestam
正如我们所知，Hadoop按键对值进行分组，并将它们发送到同一个reduce任务。假设我在hdfs上的文件中有下一行。第1行2号线3号线....亚麻在maptask中，我打印文件名和行。在reduce中，我收到了不同的订单。例如key=>{line3,line1,line2,....}现在，我有下一个问题。我想得到这个值列表，以便它们位于文件中，作为key=>{line1,line2,...linen}有什么办法吗？ 最佳答案 如果您使用TextInputFormat，你会得到一个作为映射器输入。LongWritable部分(或键)
在Hadoop的Terasort实现中，有一个名为TeraScheduler的调度程序。通读代码后，调度程序基本上执行以下操作:选择split次数最少的宿主对于该主机，选择主机数量最少的固定数量的拆分，并将它们“固定”在该主机上执行。“未选择的”拆分将从该主机中删除。对所有主机重复。我不明白这个时间表背后的基本原理。它如何比默认调度程序执行得更好(无论如何，默认调度程序是什么)？有没有论文解释它的好处？ 最佳答案 好处有两个:(1)尽可能使排序本地化。(2)跨机器平均分配工作两者都旨在提高性能。
