我即将开始一个将在AWS上运行的mapreduce项目，我面临一个选择，是使用Java还是C++。我知道用Java编写项目会使我可以使用更多功能，但是C++也可以通过HadoopStreaming实现它。请注意，我对这两种语言都没有什么背景。一个类似的项目已经用C++完成，代码可供我使用。所以我的问题是:这个额外功能是通过AWS提供的，还是仅在您对云有更多控制权时才相关？为了做出决定，还有什么我应该牢记的，比如hadoop插件的可用性，可以更好地使用一种语言或另一种语言？提前致谢 最佳答案 您有几个选项可以在AWS上运行Hadoop
我有一个用Python编写的mapreduce作业。该程序在linuxenv中测试成功，但在Hadoop下运行时失败。这是作业命令:hadoopjar$HADOOP_HOME/contrib/streaming/hadoop-0.20.1+169.127-streaming.jar\-input/data/omni/20110115/exp6-10122-output/home/yan/visitorpy.out\-mapperSessionMap.py-reducerSessionRed.py-fileSessionMap.py\-fileSessionRed.pySession*.
我正在使用KafkaStreams(v0.10.0.1)编写应用程序，并希望使用查找数据丰富我正在处理的记录。此数据(带时间戳的文件)每天(或每天2-3次)写入HDFS目录。如何在KafkaStreams应用程序中加载它并加入实际的KStream？当新文件到达那里时从HDFS重新读取数据的最佳做法是什么？或者切换到KafkaConnect并将RDBMS表内容写入Kafka主题，所有KafkaStreams应用程序实例都可以使用它会更好吗？更新:正如建议的那样，KafkaConnect将是必经之路。因为查找数据在RDBMS中以每日为基础进行更新，所以我正在考虑按计划运行KafkaConn
我正在使用HadoopMapReduce对维基百科数据转储(以bz2格式压缩)进行研究。由于这些转储太大(5T)，我无法将xml数据解压缩到HDFS中，只能使用hadoop提供的StreamXmlRecordReader。Hadoop确实支持解压缩bz2文件，但它会任意拆分页面并将其发送给映射器。因为这是xml，所以我们需要拆分为标签。有没有办法把hadoop自带的bz2解压和streamxmlrecordreader一起使用？ 最佳答案 维基媒体基金会刚刚为HadoopStreaming接口(interface)发布了一个Inpu
几天来我一直在努力解决这个问题，希望有人能提供一些见解。我用perl编写了一个流式映射缩减作业，很容易让一个或两个缩减任务花费极长的时间来执行。这是由于数据中的自然不对称性:一些reduce键有超过一百万行，而大多数只有几十行。我以前遇到过长任务的问题，我一直在递增计数器以确保mapreduce不会超时。但是现在他们失败了，并显示了一条我以前从未见过的错误消息:java.io.IOException:Taskprocessexitwithnonzerostatusof137.atorg.apache.hadoop.mapred.TaskRunner.run(TaskRunner.jav
谁能给我解释一下:什么是Hadoop中的Writable和WritableComparable接口(interface)？这两者有什么区别？请举例说明。提前致谢 最佳答案 Writable在Hadoop中的接口(interface)中，Hadoop中的类型必须实现此接口(interface)。Hadoop为几乎所有Java原始类型和一些其他类型提供了这些可写包装器，但有时我们需要传递自定义对象，这些自定义对象应该实现Hadoop的Writable接口(interface)。HadoopMapReduce使用Writables的实现来
ApacheKafkaStreams是一款强大的实时流处理库，为构建实时数据处理应用提供了灵活且高性能的解决方案。本文将深入探讨KafkaStreams的核心概念、详细原理，并提供更加丰富的示例代码，以帮助大家深入理解和应用这一流处理框架。1.KafkaStreams简介KafkaStreams是ApacheKafka生态系统中的一部分，它不仅简化了流处理应用的构建，还提供了强大的功能，如事件时间处理、状态管理、交互式查询等。其核心理念是将流处理与事件日志结合，使应用程序能够实时处理数据流。2.核心概念2.1流（Stream）与表（Table）在KafkaStreams中，流（Stream）代
文章目录第1关：SparkStreaming基础与套接字流任务描述相关知识SparkStreaming简介Python与SparkStreamingPythonSparkStreamingAPISparkStreaming初体验（套接字流）编程要求测试说明答案代码第2关：文件流任务描述相关知识文件流概述Python与SparkStreaming文件流SparkStreaming文件流初体验编程要求测试说明答案代码第3关：RDD队列流任务描述相关知识队列流概述Python与SparkStreaming队列流SparkStreaming队列流初体验编程要求测试说明答案代码第1关：SparkStre
最近php开发人员似乎对使用file_exists()是否更好感到疑惑。或stream_resolve_include_path()在检查文件是否存在时(包括它们、缓存系统等)。这让我想知道是否有人做过任何基准测试，以确定在页面加载时间、服务器性能和内存使用方面，哪一个是更好的选择。我在SO找不到任何解决这个问题的东西，所以我想我们是时候这样做了。 最佳答案 我做了一点基准测试，但在结果之前，让我们看看这些函数是如何工作的。您可以阅读PHP源代码here.有一个frenchversionofthisanswer,本周早些时候写的，时
一、目的与要求1、通过实验掌握SparkStreaming的基本编程方法；2、熟悉利用SparkStreaming处理来自不同数据源的数据。3、熟悉DStream的各种转换操作。4、熟悉把DStream的数据输出保存到文本文件或MySQL数据库中。二、实验内容1．参照教材示例，利用SparkStreaming对三种类型的基本数据源的数据进行处理。2．参照教材示例，完成kafka集群的配置，利用SparkStreaming对Kafka高级数据源的数据进行处理，注意topic为你的姓名全拼。3．参照教材示例，完成DStream的两种有状态转换操作。4．参照教材示例，完成把DStream的数据输出保
