我的映射器发出'uniqkey'-'非常大的值(value)'对。我的reducer不知道key是唯一的。因此，reducer会等待所有映射器完成。我尝试使用组合器，但这对我来说不是一个简单的解决方案，因为我的reducer非常复杂。我的问题是如何在每个map之后执行reducer？不使用组合器。 最佳答案 如果您的key是唯一的，则无需减少它们。因此只需将reducer代码复制粘贴到mapper并将reducer编号设置为零。顺便说一句，有很多mapreduce作业不需要reduce步骤，所以这并不奇怪。
我想使用OpenCV库进行图像处理，该图像处理支持Python2.7和ANN的TensorFlow库，该库支持在同一项目中支持Python3.5。但是，当我尝试在其中包括OpenCV库之后，包括tensorflow库中的tensorflow库，它显示一个错误。看答案是的，您可以两者都使用。您遇到的任何错误都是由于OPENCV的TensorFlow安装不良。最好的是找出确切的问题是什么，并发布一个新问题来形容这一点。另外：使用Docker使用OPENCV和TENSORFLOW已安装了图像是一个好主意。这是我喜欢的：https://github.com/pkmital/cadl/tree/mast
我正在尝试使用NGFOR动态创建可编辑的表单。基本上，数据网格，这就是我正在使用其他系统的方法-也就是说，这就是我应该使用的方式，但是我首先尝试了。{{employee.avatar}}...save我在这里吠叫错误的树吗？如果可以工作，如何从组件中访问每个输入字段（将会有更多）？以及如何获得行中每个字段的值（不仅是最后一个更改的值）。看答案有很多方法可以解决这个问题。您是否将其视为一个例子：https://angular.io/guide/dynamic-form但是您也是一个选择。您可以更改此信息：为此：这将把表单及其所有相关控件传递给您的组件类。要访问可以使用的表单上的控件：employ
我有一个要求，我需要在其中创建一个序列文件。现在我们已经在hadoopapi之上编写了自定义api，但是由于我们在spark中移动，我们必须使用spark来实现相同的目标。这可以实现吗使用spark数据帧？ 最佳答案 据我所知，DataFrame中没有直接可用的nativeapi除了下面的方法请在下面的示例中尝试/思考类似的东西(这是DataFrame样式的RDD，受SequenceFileRDDFunctions.scala和方法saveAsSequenceFile启发):ExtrafunctionsavailableonRDDs
我在问我是否可以，但我也想知道我是否应该。这是我的场景:我正在小批量接收Avro序列化消息。我想存储它们以供以后使用带有AvroSerDe的Hive表进行分析。我在Azure中运行，并将消息存储在blob中。我试图避免有很多小Blob(因为我相信这会对Hive产生负面影响)。如果我已经将Avroheader写入blob，我相信可以使用CloudBlockBlob.PutBlockAsync()附加Avro数据block。(只要我知道同步标记。)但是，我检查了两个.NET库，它们似乎不支持我的方法。(我必须一次写入整个Avro容器文件)。http://www.nuget.org/pack
我从https://cloud.google.com/hadoop/datastore-connector得到连接器但我正在尝试将datastore-connector(以及bigquery-connector)添加为pom中的依赖项...我不知道这是不是可能的。我找不到正确的Artifact和groupId。是否有一些包含datastore-connector的Maven存储库？另外，我正在寻找datastore-connector的源码，但是没有找到。根据CHANGES.txt中的注释，它似乎来自:https://github.com/GoogleCloudPlatform/big
借助AzureSQL数据仓库中的Polybase技术，我是否可以查询以parquetHadoop格式存储的数据？感谢您的帮助。 最佳答案 目前，PolyBase不支持ApacheParquet。它在PolyBase内实现的路线图上，因为它允许用户利用Hadoop中类似于SQLDW中的柱状数据结构。感谢John提出的问题-我会将其添加到我们正在跟踪的功能请求中。更新:读写Parquet文件是nowsupported. 关于azure-在AzureSQL数据仓库中使用Polybase技术，我
我试图了解如何使用mapreduce找到一个非常大的文件的最小值、最大值和平均值。将reduce任务数设置为1是一个显而易见的解决方案，但对于非常大的文件来说并不是最佳选择。我也在考虑编写一个链式MR作业，但最终，你最终在最终作业中使用了一个reducer。有人可以阐明一些其他方法吗？谢谢 最佳答案 无论您的输入数据集有多大，我在这里使用1个reducer都没有发现任何问题。为此，您应该使用组合器功能，该功能应返回其本地Max、本地Min、本地TotalSum和Count并传递给单个reducer。这样，到达reducer的数据量非
hadoop文档指出DCE不支持具有安全模式(Kerberos)的集群:https://hadoop.apache.org/docs/r2.7.2/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/DockerContainerExecutor.html有人在研究这个吗？有办法绕过这个限制吗？ 最佳答案 好的。当前没有关于DCE的工作(YARN-2466)。努力已经转向支持LinuxContainerExecutor中的Docker容器(YARN-3611)。这将支持Kerberos。目前还没有文档(YARN-5258)，其
我可以在Jupyter/IPython中使用Hadoop和MapReduce吗？是否有类似于PySparkforSpark的东西？ 最佳答案 当然可以。许多框架，如HadoopStreaming,mrjob和dumbo仅举几例。将这些包含在Jupyter中的技术方面应该包括subprocess.Popen()调用或典型的python导入，具体取决于框架。可以在这个clouderablogpost中找到对其中一些框架的很好的概述/评论。. 关于hadoop-我可以在Jupyter/IPyt
