在我的应用程序中，我发现我的外围设备具有给定的服务。然后，在继续之前，我会检查是否存在所有需要的特征。当我为我的特征写入一个值时，回调didWriteValueForCharacteristic:trigger:-(void)peripheral:(CBPeripheral*)peripheraldidWriteValueForCharacteristic:(CBCharacteristic*)characteristicerror:(NSError*)error{NSLog(@"Didwritecharacteristicvalue:%@withID%@",characteristi

出于好奇，我访问了Apple的CFCalendar.h并发现了一些我以前从未见过的有趣语法。谷歌搜索没有帮助向我解释这里发生了什么。我注意到用于声明函数的语法是用C语言编写的。头文件开始于:CF_IMPLICIT_BRIDGING_ENABLEDCF_EXTERN_C_BEGIN然后它有一堆这些CF_EXPORT项目:CF_EXPORTCFLocaleRefCFCalendarCopyLocale(CFCalendarRefcalendar);CF_EXPORTvoidCFCalendarSetLocale(CFCalendarRefcalendar,CFLocaleReflocale

我正在尝试使用Flume-ng将数据写入Hdfs作为exec源。但它总是以退出代码127结束。它还显示类似警告无法从VM获取maxDirectMemory:NoSuchMethodException:sun.misc.VM.maxDirectMemory(null)。这是exec.conf文件execAgent.sources=eexecAgent.channels=memchannelexecAgent.sinks=HDFSexecAgent.sources.e.type=org.apache.flume.source.ExecSourceexecAgent.sources.e.ch

我有1个MR作业，它的输出如下:128.187.140.171,11129.109.6.54,27129.188.154.200,44129.193.116.41,5129.217.186.112,17在第2个MR作业的映射器代码中，我正在这样做；publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{//Parsetheinputstringintoanicemap//System.out.println(value.toString());if(val

我正在尝试编写一个Hive脚本来创建两个外部表，它们都指向具有不同正则表达式(过滤器)的同一文件位置。当我尝试在它们之间创建UNION时，结果与预期不符。第一段代码创建表CREATEEXTERNALTABLElogsFormat1(col1INT,col2STRING,col3INT)ROWFORMATSERDE'org.apache.hadoop.hive.serde2.RegexSerDe'WITHSERDEPROPERTIES("input.regex"="Regex1","output.format.string"="%1$s%2$s%3$s")STOREDASTEXTFILE

我尝试将RDD中的每条记录写入多个文件(每个黑名单一个，并按键分组)到HDFS，并在每个文件集上应用黑名单。首先，我将MultipleTextOutputFormat与keyBy结合使用，按记录中的字段对输出文件进行分组，效果很好。所以我的输出文件现在由一个键命名，来自记录，记录在这个文件中分组。但我现在的问题是，我需要在输出上应用黑名单并分别保存这些输出中的每一个。我使用一个简单的过滤器做到了这一点。现在发生的情况是，应用此文件管理器会导致作业针对x个不同的黑名单完成X次。对于大量记录，这是NotAcceptable。即使之前在Dataframe上调用缓存函数。为了弄清楚我想要什么，

我可以在Hive中创建一个EXTERNALTABLE，其中数据以Gzip格式存储在S3存储桶中。但是，这些文件非常大(每个超过6GB)。能否配置Hive使EXTERNALTABLE中的文件具有特定大小，比如512MB？ 最佳答案 这对我来说听起来很奇怪，默认情况下，我的外部表通常有大约300MB的文件大小。无论如何，最简单的调整方法是使用PARTITIONBY键(可能是基于时间戳的东西)，这将强制文件变小，并且具有使数据更容易的附加优势查询。此外，您应该考虑使用像Parquet这样的可拆分格式，因为这样文件大小就不再重要了。

我必须循环列表中的30多个变量[var1,var2,...,var30]对于每个变量，我使用一些PIGgroupby语句，例如grouped=GROUPdatabyvar1;data_var1=FOREACHgrouped{GENERATEgroupasmygroup,COUNT(data)ascount;};有没有办法遍历变量列表，或者我被迫在我的代码中手动重复上面的代码30次？谢谢! 最佳答案 我认为您正在寻找的是pigmacro为您的30个变量创建一个关系，并通过foreach对它们进行迭代，并调用一个获取2个参数的宏:您的数

我有一个map-onlyhadoop作业，它在工作期间抛出几个IO异常:1)java.io.IOException:写结束2)java.io.IOException:管道关闭它设法完成了它的工作，但有异常(exception)让我担心。我做错了什么吗？几乎相同的工作每天都在另一个小20倍的数据集上工作，并且没有抛出任何异常。作业由Googledataproc运行。我正在使用的配置文件:#!/bin/bashhadoopjar/usr/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-streaming.jar\-Dmapreduce.output.fileoutputformat

在网上找不到足够的信息所以在这里问:假设我正在将一个巨大的文件写入磁盘，数百TB，这是mapreduce(或spark或其他)的结果。mapreduce如何将这样的文件高效地(可能是并行的？)写入HDFS，以便稍后以并行方式读取？我的理解是HDFS只是基于block(例如128MB)。因此，为了写入第二个block，您必须已经写入了第一个block(或者至少确定哪些内容将进入block1)。假设它是一个CSV文件，文件中的一行很可能会跨越两个block——我们如何将这样的CSV读取到mapreduce中的不同映射器？它是否必须执行一些智能逻辑来读取两个block、连接它们并读取正确的行