关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。要求我们推荐或查找书籍、工具、软件库、教程或其他场外资源的问题对于StackOverflow来说是偏离主题的，因为它们往往会吸引自以为是的答案和垃圾邮件。相反，请描述问题以及迄今为止为解决该问题所做的工作。关闭8年前。Improvethisquestion我很想知道是否有适合商业应用程序的跨平台兼容平台。我知道AdobeAIRforMobile适用于商业应用程序，可以为Android和iOS设备(iPhone/iPad)编译。在AIR之外，我一无所知。我看过Corona、Unity和Shiva3d
是否可以使用偏移量(延迟)写入音频缓冲区以生成平坦的回声效果？以下代码输出我的音频缓冲区:for(s=0;s我可以在for循环中做这样的事情吗:tempBuffer[s]=audioBuffer[audioBufferReadPos];---ThensomehowoffsettempBuffer[]asbufferWithOffset[]---ioBuffer[s]=audioBuffer[audioBufferReadPos]+bufferWithOffset[];在这方面的任何指导将不胜感激。谢谢。 最佳答案 终于让它工作了，感
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
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
我是hadoop和pig的新手。我在ubuntu和hadoop的本地用户中安装了pig作为hduser。Pig在小型数据集的本地模式下工作正常。在mapreduce模式下启动pig并尝试实现wordcount但权限被拒绝错误如下。引起:org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(org.apache.hadoop.security.AccessControlException):权限被拒绝:user=basi，access=WRITE，inode="/":hduser:supergroup:drwxr-xr-x以psudomode启动hadoop在本地用
