众所周知，ApachePig是一种数据流语言。如果我编写了一个Pig脚本并且Pig决定拆分并运行两个或多个作业来执行手头的任务，那么Pig如何存储它从作业1传递到作业2的数据？？？!!我读了Pig文档，上面写着:-“Pig分配固定数量的内存来存储包，并在达到内存限制时立即溢出到磁盘。这与Hadoop决定何时溢出组合器累积的数据的方式非常相似。"(网址:http://pig.apache.org/docs/r0.9.1/perf.html#memory-management)那么Pig是否有一个写入器，它将中间作业的输出存储在内存/RAM中以获得更好的性能(如果需要，则溢出到磁盘)然后如
我有由Storm拓扑处理的实时数据。数据可以是四种类型，比方说A、B、C、D。这些数据中的每一种都由bolt以随机顺序使用。我需要做的是比较两个相同数据类型的元组。例如，我想将A型元组与下一个A型元组进行比较，或者说将当前A型元组与先前收到的A型元组进行比较。有没有办法在bolt中做到这一点？或者我必须将以前的结果保存在数据库中的某个位置(比如hbase或缓存)并查询它以与特定类型的当前元组进行比较。编辑假设A、B、C、D类型的数据流来自spoutB4A4C7D2A3A2B3C6D1B2C5C4B1C3C2C1A1----->Spout-->BOLT现在在bolt，我想比较A1和A2，
我正在编写一个配置单元查询来检查每个用户标识的下一条记录。例如:对于用户IDU1，如果下一条记录的键相同(K1)，则将该行的分类列更新为手动匹配，但如果用户的下一条记录具有不同的键，则离开空白useridcategorytimestampkeyclassifyU1imported04-02-201605:02:01k1NULLU2deleted04-02-201605:00:00k3NULLU1matched04-02-201604:49:00k1**manualmatch**U4imported04-02-201604:50:01k1NULLU3matched04-02-201604
我正在我的UbuntuVM中运行Hadoop-MapReduce作业。在中间阶段，我需要检查Hbase数据库是否存在某个字符串数组，如果没有找到则什么都不做并“继续”到下一个作业，而不抛出“NullPointerException”。下面的Scala代码(版本2.11.7)片段检查Hbase数据库中是否存在先前从MapReduce作业创建的行(即字符串数组)。为此，它首先使用.readColocationStoreRow()根据rowName输入读取hbase中的该行，然后如果存在则将其拆分，然后使用.contains()检查该数组的部分是否(由分隔符#分隔)存在于那里。整个作业迭代运
我是Scala的新手。我需要一些直接的帮助。我有M*N个sparksql数据框，如下所示。我需要将每一行列值与下一行列值进行比较。A1到A2，A1到A3，等等直到N。B1到B2B1到B3。你能指导我如何在sparksql中比较行吗？IDCOLUMN1Column21A1B12A2B23A3B3提前致谢桑托斯 最佳答案 如果我对问题的理解正确——您想将每个值与前一条记录中同一列的值进行比较(使用某种函数)。您可以使用lagWindowFunction来做到这一点:importorg.apache.spark.sql.expressio
我有两个用Oozieworkflow.xml编写的java操作。我想将我的第一个java操作的输出传递给下一个java操作以供重用。我知道这需要使用“oozie.action.output.properties”来完成。在第一个操作中，我设置输出参数“buildFileName”，如下所示:Filefile=newFile(System.getProperty("oozie.action.output.properties"));LOGGER.info("SystemGetProperty:"+System.getProperty("oozie.action.output.proper
我有一个包含6个字段的表，如下所示:Field1Field2Field3Field4Field5Field6ABC45XYZJKLBNM65QWEJKLWERYUIIOPGHJ我想将数据从上面的表中提取到一个包含5个字段的新表中，我们忽略空值。我的决赛table应该是这样的:Result1Result2Result3Result4Result5ABC45XYZJKLBNM65QWEJKLWERYUIIOPGHJ我已经开始使用CASEWHEN编写大量条件查询，但它已经失控并且容易出错。是否可以在Hive中使用regex_extract查询获取该表？ 最佳答案
我有一个Map/Reduce作业链:Job1将带有时间戳的数据作为键，将一些数据作为值进行转换。对于Job2，我需要将出现在Job1中所有映射器中的最大时间戳作为参数传递。(我知道如何将参数传递给Mappers/Reducers)我可以跟踪Job1的每个映射器中的最大时间戳，但是我怎样才能获得所有映射器中的最大值并将其作为参数传递给Job2？我想避免仅仅为了确定最大时间戳而运行Map/Reduce作业，因为我的数据集的大小在TB以上。有没有办法使用Hadoop或Zookeeper来完成此任务？ 最佳答案 2个map无法相互通信。因此
具体来说，我正在尝试找到一种使用mapreduce计算图中最短路径的方法。我想出的那个似乎需要多轮mapreduce。然而，到目前为止，我在Hadoop上阅读的所有文档似乎都没有清楚地描述运行具有多个阶段的mapreduce作业。从第一阶段的reducer中获取输出，并将其作为输入提供给下一阶段的映射器。我希望Hadoop允许像他这样的东西。 最佳答案 我在这里写了博客:http://codingwiththomas.blogspot.com/2011/04/controlling-hadoop-job-recursion.html
我正在开发一个世界时钟Web应用程序，我想添加一个功能来记录下一次每个位置将如何以及何时进行DST更改。我正在使用DateTime和DateTime::TimezoneCPAN模块，似乎提供了除此之外的所有可以想到的功能!DateTime::Timezone是tz/Olson数据库的一个实现。到目前为止，我正在将本地偏移量与UTC进行比较，包括现在和提前24小时，这使我能够标记效果是什么，但不能准确地标记它发生的时间。我的概念证明每分钟都会计算一次。我在想下一步是:使用类似的方法为接下来的365天创建一个查找表，以确定受影响的日子，然后查看那些日子里的每个小时以某种方式解析DateTi
