如果我希望存储迭代器的当前值以与Reduce方法中迭代器的下一个值进行比较，Hadoop要求我克隆它而不是简单地将其引用分配给临时变量。我要将代码发布到我的reducer。你会看到两部分:Eclipse中测试的主要方法在Hadoop中执行的reduce方法你会注意到这两行代码是相同的，除了以下几点:main方法从我硬编码到其中的ArrayList获取Iterator，而reduce方法从mapper方法获取Iterator。main方法当然不会执行context.write。这是两者几乎共享的代码:MMIcurrentMMI=null;MMIpreviousMMI=null;Ultra
假设我想根据同一字段中的值选择数据子集。现在我必须做这样的事情TestLocationsResults=FILTERSalesDataby(StoreId=='17'orStoreId=='85'orStoreId=='12'orStoreId=='45'orStoreId=='26'orStoreId=='75'orStoreId=='13')在SQL中，我们可以简单地这样做:SELECT*FROMSalesDatawhereStoreIDIN(17,12,85,45,26,75,13)Pig中是否有我缺少的类似快捷方式？ 最佳答案
我正在尝试在HBase数据库的表上用Java创建一个map-reduce作业。使用here中的示例和互联网上的其他东西，我设法成功地编写了一个简单的行计数器。但是，尝试编写一个实际对列中的数据执行某些操作的程序是不成功的，因为接收到的字节始终为空。我的Driver工作的一部分是这样的:/*Setmain,mapandreduceclasses*/job.setJarByClass(Driver.class);job.setMapperClass(Map.class);job.setReducerClass(Reduce.class);Scanscan=newScan();scan.se
我想找出面积最大的国家。我的数据集如下Afghanistan648Albania29Algeria2388Andorra0Austria84Bahrain1Bangladesh143Belgium31Benin113Bhutan47Brunei6Bulgaria111Burma678Cameroon474Central-African-Republic623Chad1284China9561Cyprus9Czechoslovakia128Denmark43Djibouti22Egypt1001Equatorial-Guinea28Ethiopia1222Finland337France
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
文章目录先简单回顾一下json和字典的区别问题概述报错问题解决方法一(最原始的方法)：方法二(给filter后加个values)：方法三(直接按model层设置格式转换)新建toJSon.py调用返回结果many=True源码分析（引用）问题总结Django-ORMvalues、values_list区别先简单回顾一下json和字典的区别json字典json是一种格式字典(dict)是一种数据结构json是类字典的形式，里面的键必须是双引号的字符串dict字典里面的键单、双引号的字符串都可以json的key可以是有序、重复的字典(dict)的键(key)不可重复问题概述我们在用Django写a
我正在尝试熟悉Hadoop/HbaseMapReduce作业，以便能够正确编写它们。现在我有一个Hbase实例，其中包含一个名为dns的表，其中包含一些DNS记录。我试图制作一个简单的唯一域计数器来输出文件并且它有效。现在，我只使用IntWritable或Text，我想知道是否可以为我的Mapper/Reducer使用自定义对象。我试着自己做，但我得到了Error:java.io.IOException:Initializationofallthecollectorsfailed.Errorinlastcollectorwas:nullatorg.apache.hadoop.mapre
我有一个带有event_time字段的文件，每条记录每30分钟生成一次，并指示事件持续了多少秒。示例:Event_time|event_duration_seconds09:00|80009:30|180010:00|270012:00|100013:00|1000我需要将连续的事件转换为一个具有持续时间的事件。输出文件应如下所示:Event_time_start|event_time_end|event_duration_seconds09:00|11:00|530012:00|12:30|100013:00|13:30|1000ScalaSpark中是否有一种方法可以将数据帧记录与
我正在使用带有自定义分隔符的SparkContext.newAPIHadoopFile读取多行记录文件。反正我已经准备好了，减少了我的数据。但是现在我想再次将key添加到每一行(条目)，然后将其写入ApacheParquet文件，然后将其存储到HDFS中。这个图应该可以解释我的问题。我正在寻找的是红色箭头，例如写入文件前的最后一次转换。任何的想法？我尝试了flatMap，但时间戳和浮点值导致了不同的记录。Python脚本可以是downloadedhere和样本textfilehere.我在JupyterNotebook中使用Python代码。 最佳答案
我决定创建自己的WritableComparable类来了解Hadoop如何使用它。因此，我创建了一个带有两个实例变量(orderNumbercliente)的Order类并实现了所需的方法。我还为getters/setters/hashCode/equals/toString使用了Eclipse生成器。在compareTo中，我决定只使用orderNumber变量。我创建了一个简单的MapReduce作业，仅用于计算数据集中订单的出现次数。我的一个测试记录错误地是Ita而不是Itá，正如你在这里看到的:123Ita123Itá123Itá345Carol345Carol345Caro
