我试图用java编写mapreduce代码。这是我的文件。映射器类(bmapper):publicclassbmapperextendsMapper{privateStringtxt=newString();publicvoidmapper(LongWritablekey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{Stringstr=value.toString();intindex1=str.indexOf("TABLEOFCONTENTS");intindex2=str.indexOf("");i

我已经命令将sql从sqlserver导入hive，如下所示sqoopimport--connect'jdbc:sqlserver://10.0.2.11:1433;database=SP2010'--usernamepbddms-P--tabledaily_language--hive-import--hive-databasetest_hive--hive-tabledaily_language--hive-overwrite--hive-drop-import-delims--null-string'\\N'--null-non-string'\\N'但是结果19/02/2209

我是hadoop的新手，正在尝试运行书中的示例程序。我面临错误错误:java.io.IOException:映射中的键类型不匹配:预期的org.apache.hadoop.io.Text，收到org.apache.hadoop.io.LongWritable下面是我的代码packagecom.hadoop.employee.salary;importjava.io.IOException;importorg.apache.hadoop.io.FloatWritable;importorg.apache.hadoop.io.LongWritable;importorg.apache.ha

我的MapReduce程序如下:importjava.io.IOException;importjava.util.Iterator;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Job;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;impo

我相信以下所有命令都可用于将hdfs文件复制到本地文件系统。有什么区别/情境利弊。(这里是Hadoop新手)。hadoopfs-text/hdfs_dir/*>>/local_dir/localfile.txthadoopfs-cat/hdfs_dir/*>>/local_dir/localfile.txthadoopfs-get/hdfs_dir/*>>/local_dir/我的经验法则是避免对大文件使用“text”和“cat”。(我用它来复制我的MR作业的输出，这在我的用例中通常较小)。 最佳答案 -cat和-text之间的主要

在其中一个mapreduce程序中，我在context.write期间使用了newText()。context.write(key,newText(outputRecord.toDelimitedString("|")));当我使用上面的语句时，我想知道Text对象是如何存储的以及内存管理是如何处理的。还想知道一个对象值在没有被任何对象引用后是否存在。请让我知道这件事。 最佳答案 Hadoop中的Text不是不可变的。不可能，因为Hadoop的序列化过程隐含地禁止不变性。在这种特殊情况下，context.write将直接在调用内将T

在我的应用程序中，我需要使用年份作为键值。我认为Text更适合key，因为我们通常按年份对特定度量进行分组，而IntWritable用于我们求和或平均的值。但我也认为我们可以使用IntWritable作为年份的类型，因为我们可以将年份表示为int，没有什么可以阻止它，对吗？我想了解哪个更适合一年作为关键-是Text还是IntWritable？ 最佳答案 两者都适用，但在效率方面存在重要差异。首先，如果您的记录数量“较少”，那么我将要讨论的内容可能微不足道，不值得担心。但是，如果您计划处理TB的数据，那么节省的周期可能加起来长达几分钟

我的程序如下:publicstaticclassMapClassextendsMapper{publicvoidmap(Textkey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{//yourmapcodegoeshereString[]fields=value.toString().split(",");for(Stringstr:fields){context.write(newText(str),newLongWritable(1L));}}}publicintrun(Stringargs[])t

我正在使用两个映射器和两个缩减器。我收到以下错误:java.lang.ClassCastException:org.apache.hadoop.io.LongWritablecannotbecasttoorg.apache.hadoop.io.Text这是因为第一个reducer写我的第二个映射器正在获取但是，正如我所读，映射器采用默认情况下。所以，我必须设置输入格式，例如:job2.setInputFormatClass(MyInputFormat.class);有没有办法设置InputFormat类来接收? 最佳答案 如您所料，

我有一个包含数十GB数据的文本文件，我需要从HDFS加载它并将其并行化为RDD。此文本文件使用以下格式描述项目。请注意，字母字符串不存在(每行的含义是隐含的)并且每行可以包含空格以分隔不同的值:0001(id)100010002000(dimensions)0100(weight)0030(amount)0002(id)111010005000(dimensions)0220(weight)3030(amount)我认为并行化此文件的最直接方法是将其从本地文件系统上传到HDFS，然后通过执行sc.textFile(filepath)创建一个RDD。但是，在这种情况下，分区将取决于与文件