我正在研究cca-175练习题。我得到一个由|分割的文本文件:Christopher|Jan11,2015,|5Kapil|11Jan,2015|5Thomas|6/17/2014|5John|22-08-2013|5Mithun|2013|5Jitendra||5然后我将文件保存为RDD并尝试映射它。但是，当在split方法中使用单引号和双引号时，Scala会返回两种不同的结果，使用单引号是正确的。使用单引号line.split('|')，它返回:Array[String]=Array(Christopher,Jan11,2015,5)，这是对的。使用双引号line.split("|

我有一个看起来像这样的输入数据:3070801,1963,1096,,"BE","",,1,,269,6,69,,1,,0,,,,,,,3070802,1963,1096,,"US","TX",,1,,2,6,63,,0,,,,,,,,,3070803,1963,1096,,"US","IL",,1,,2,6,63,,9,,0.3704,,,,,,,3070804,1963,1096,,"US","OH",,1,,2,6,63,,3,,0.6667,,,,,,,3070805,1963,1096,,"US","CA",,1,,2,6,63,,1,,0,,,,,,,3070806,196

我正在阅读与Hadoop的HIPI图像处理API相关的论文，网址为:http://cs.ucsb.edu/~cmsweeney/papers/undergrad_thesis.pdf在解释其中的协方差示例时，该论文说“因为HIPI为每个映射任务分配一个图像，所以很容易随机抽取100个补丁的图像并执行此计算”。但是论文中显示的第一个图描绘了一个架构，其中多个图像被输入到一个maptask中!令人惊讶的是，他们写道一张图像由一个maptask处理，因为它会产生太多maptask，因为他们也在解决小文件问题。如果这是真的，那么带有MultithreadedMapper的序列文件是一个更好的选

代码selectc1,c2,c3,c4,c5,c6fromtablewherec5in('a','b')从这里开始，我想将c5列拆分为两列，然后根据它们对c6的值对它们进行排名。一列应该由所有a结果组成，另一列应该是所有b结果。我已经能够使用rank()对它们进行排名，但无法将列分开。我还没有得到其他人曾经为我工作的技术。 最佳答案 selectc1,c2,c3,c4,c5,c6,rank()over(partitionby...orderbycasewhenc5='a'then1casewhenc5='b'then2end)asr

我有以下flume代理配置来从kafka源读取消息并将它们写回HDFS接收器tier1.sources=source1tier1.channels=channel1tier1.sinks=sink1tier1.sources.source1.type=org.apache.flume.source.kafka.KafkaSourcetier1.sources.source1.zookeeperConnect=192.168.0.100:2181tier1.sources.source1.topic=testtier1.sources.source1.groupId=flumetier1

当我在更大的数据集上运行我的作业时，许多映射器/缩减器失败导致整个作业崩溃。这是我在许多映射器上看到的错误:java.io.FileNotFoundException:Filedoesnotexist:/mnt/var/lib/hadoop/tmp/mapred/staging/hadoop/.staging/job_201405050818_0001/job.splitatorg.apache.hadoop.hdfs.DFSClient$DFSInputStream.openInfo(DFSClient.java:1933)atorg.apache.hadoop.hdfs.DFSCl

例如，我在HDFS中有一个1Gb的文件，例如2018-10-1012:30EVENTINFORMATION2018-10-1012:35ANOTHEREVENTINFORMATION...所以我需要使用NLineInputFormat(N=2)，对吗？问题是关于更多的概念性原则。这个1Gb文件何时何地转换为InputSplits？hadoop如何处理不同的拆分逻辑？它是否需要解析整个文件以创建拆分(因为我们需要遍历文件以逐行计数)？这个文件在HDFS(1024/128)中分为8个block。因此，当我提交作业时，hadoop在每个节点上使用此文件的block(使用默认拆分大小)启动映射

我需要每隔15分钟将数据插入到存储为ORC的不同表中并聚合值。那些INSERT使用动态分区。每个INSERT都会在分区中创建一个新文件，这会减慢我的聚合查询速度。我在网上搜索，发现了一些关于这个案例的主题，比如thisone.所以我在hive-site.xml中添加了这些设置:hive.merge.mapfiles=true;hive.merge.mapredfiles=true;hive.merge.tezfiles=truehive.merge.smallfiles.avgsize=256000000;但即使使用这些设置，每次插入都会在每个分区上创建一个新文件，并且文件不会合并。有

我正在运行一个具有M个核心实例和N个任务实例的AmazonEMR集群。我的作业每天运行多次并且对时间敏感，因此我保持M核心实例24/7全天候运行，这样我就没有与S3之间的数据传输开销。N个任务节点正在根据需要动态启动和终止。M个核心节点为c1.mediums，N个任务节点为m2.xlarge。有没有办法为每个实例配置mapred.tasktracker.map.tasks.maximum和mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum？对于我想要的核心节点:mapred.tasktracker.map.tasks.maximum=2mapred.task

据我所知，一个mapper将分配给一个split。但是当我将Splitsize设置为大于实际Blocksize时会发生什么？例如:如果我设置Blocksize=128Mb和SplitSize=130Mb，在这些情况下将运行多少映射器。是一个映射器还是多个映射器？ 最佳答案 如果InputSplit超过HDFSblock大小，则映射器最终会从多个block读取数据。在您的示例中，如果block大小=128MB且计算的拆分大小=130MB，将生成一个映射任务，该任务将从两个不同的block读取。这两个block究竟是如何被读取的，是HD