我正在使用ControlledJobs在Hadoop2.2.0中实现一个MR作业链。基本架构是这样的:mapper1->reducer1->mapper2->reducer2但是，mapper2是标识。有没有办法可以轻松让reducer1生成key-value-pairs传给reducer2？现在，两轮的作业输出配置如下://setintermediate/mapperoutputjob.setMapOutputKeyClass(Text.class);job.setMapOutputValueClass(Text.class);//setreduceroutputjob.setOut
我需要在Hive查询中使用python脚本，以便从Hadoop表(mytable1)转换数据并将转换的输出写入另一个表(mytable2)，因为我需要的数据在一个复杂的JSON中.转换应该从mytable1中取出1行并在mytable2中写入360行。为了做到这一点，我被建议使用Hive的TRANSFORM命令，它允许在查询中调用python脚本(脚本如下)。我的问题是，当整个运行时，我的输出表中没有任何内容。我理解这个工作流的工作方式是:第一个子查询的输出由标准输入的python脚本读取。然后将转换后的输出写入标准输出(以制表符分隔格式)，然后由Hive读回。所以我独立测试了一些元素
我想创建一个简单的函数来选择CSV文件中的非空元组。我曾考虑过作为输入:CSV文件的每一行，如果值不为空，则值接收相同的元组。我的程序如下:importjava.io.IOException;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat;importo
我是通过POC激发和学习的新手。作为此POC的一部分，我正在尝试直接执行hql文件，该文件具有transform关键字以使用pythonudf。我已经在CLI“hive-ffilename.hql”中测试了hql脚本，它工作正常。我在spark-sql中尝试过相同的脚本，但它因hdfspathnotfound错误而失败。我尝试以如下不同的方式提供hdfs路径，但都不起作用"/test/scripts/test.hql""hdfs://test.net:8020/test/scripts/test.hql""hdfs:///test.net:8020/test/scripts/test.
输入文件如下eno::ename::dept::sal101::emp1::comp1::2800000201::emp2::comp2::2800000301::emp3::comp3::3400000401::emp4::comp4::3600000501::emp5::comp5::400000>createtableemp(enamestring,edeptstring)>rowformatserde'org.apache.hadoop.hive.contrib.serde2.RegexSerDe'>WITHSERDEPROPERTIES(>"input.regex"="^([
我尝试通过提交python文件以批处理模式执行livy但它不起作用，我尝试了两种方法-从本地文件系统运行py文件，同时通过将它复制到那里在hdfs上运行它......但它不工作......请帮忙hduser@tarun-ubuntu:/home/tarun/spark/examples/src/main/python$curl-XPOST-H"Content-Type:application/json"tarun-ubuntu:8998/batches--data'{"file":"file:///home/tarun/spark/examples/src/main/python/pi
我有以下电影数据库的数据集:Ratings:UserID,MovieID,RatingMovies:MovieID,Genre我使用以下方法过滤掉类型为“Action”或“war”的电影:movie_filter=filterMoviesby(genrematches'.*Action.*')OR(genrematches'.*War.*');现在，我必须计算war片或Action片的平均收视率。但是评级存在于评级文件中。为此，我使用查询:movie_groups=GROUPmovie_filterBYMovieID;result=FOREACHmovie_groupsGENERATE
我的输入数据的关键类是WritableComparable，它以MapFile的形式存在。有没有什么方法可以设置最小和最大键值，并且只将记录传输到键值介于两者之间的映射器？ 最佳答案 这是不可能的。因为对于map-reduce作业，我们只是指定输入。我们可以做的一件事是，在映射器中编写一个条件。如果键是黑白最小值和最大值，则只处理键值对并将输出发送到reducer。否则，什么都不做。但即使在这种情况下，我们的map阶段也会处理所有输入，而reduce阶段只会处理我们指定的键范围。更好的方法:当在给定输入上运行map-reduce作业
您好，我有一个HashSet，它需要在hadoop中的每个映射任务中使用。我不想多次初始化它。我听说可以通过在配置函数中设置变量来实现。欢迎提出任何建议。 最佳答案 看来你还没有真正了解Hadoop的执行策略。如果你是分布式模式，你不能在多个map任务中共享一个集合(HashSet)。这是因为任务是在它们自己的JVM中执行的，并且它不是确定性的，即使不使用jvm重用，你的集合在jvm被重置后仍然存在。您可以做的是在计算开始时为每个任务设置一个HashSet。因此您可以覆盖setup(Contextctx)方法。这将在调用映射方法之前
在reducer的for循环中出现编译错误“Canonlyiterateoveranarrayoraninstanceofjava.lang.Iterable”。publicvoidreduce(Textkey,Iteratorvalues,OutputCollectorOutput,Reporterarg3)throwsIOException{//TODOAuto-generatedmethodstubintsum=0;for(IntWritableval:values){sum+=val.get();在上面的代码中，在“for(IntWritableval:values)”处出现编
