您好，我是Hadoop和MapReduce编程的新手。我正在处理一堆我们必须了解访问行为的apache日志。我们现在正在查看实际URI和引荐来源网址URI。这些引荐来源网址URI来自一个查询字符串，我试图通过MapReduce的映射器解析该查询字符串，并且由于我没有任何缩减器功能，所以我没有构建真正的缩减器。#ipdatetimemethoduristatuscoderefUriuserAgent79.28.43.25--[25/Jan/2009:13:18:02+0000]"GET/blog/2007/01/internet-explorer-7-in-italiano/HTTP/1
我有这个代码:rdd.map(_.split("-")).filter(row=>{...})当我执行row.length时:This-is-a-test----on-split--这是一个测试--------输出分别是9和4。如果它为空，则不计算尾随分隔字符。如果我希望两个输出均为10，这里的解决方法是什么？ 最佳答案 您可以通过将-1作为限制参数传递给split来完成您想要的操作，如下所示:rdd.map(_.split("-",-1)).filter(row=>{...})顺便说一句，预期结果是11，而不是10(因为如果您想保
我有一个大小为136MB的输入文件，我启动了一些WordCount测试，我只监控一个映射器。然后我在我的hdfs-site.xml中将dfs.blocksize设置为64MB并且我仍然得到一个映射器。我做错了吗？ 最佳答案 dfs.block.sizeisnotaloneplayingaroleandit'srecommendednottochangebecauseitappliesgloballytoHDFS.Splitsizeinmapreduceiscalculatedbythisformulamax(mapred.min.s
我正在尝试读取一个分隔符为双冒号(::)的文件。我正在使用CSVExcelStorage，但它给出的错误如下:couldnotinstantiate'org.apache.pig.piggybank.storage.CSVExcelStorage'witharguments'[::]'那么有什么方法可以使用自定义分隔符读取文件吗？ 最佳答案 您可以使用PigStorage使用您的自定义分隔符。 关于hadoop-我们可以在pig中通过::分隔符拆分文件列吗，我们在StackOverflo
我是shell脚本新手。我需要使用shell脚本获取运行和自动匹配计数之间的数据。这样它就可以作为半结构化数据进行处理。请多多指教 最佳答案 使用sed-n'/run/,/Automatic/p'filename.txt|sed'1d;$d'|sed'$d;s///g'-应该清理向上数据(第一行，最后两行，开头有空格)shell脚本-split.sh:#!/bin/bashsed-n'/run/,/Automatic/p'$1|sed'1d;$d'|sed'$d;s///g'如下所示为任何文件运行以在控制台和文件中获取输出:shel
hive:-我有一列changeContext==>"A345|Fq*A|2017-05-01|2017-05-01"(字符串)，我需要从中提取A345作为另一列。有什么建议吗？附言我已经尝试过regexp_extract(遇到顶点故障)所以任何其他解决方案都是完美的。 最佳答案 withtas(select"A345|Fq*A|2017-05-01|2017-05-01"aschangeContext)selectsubstring_index(changeContext,'|',1)option_1,split(changeCo
我有一个分层目录，每个目录中有很多文件，每个文本文件中有很多URL字符串。我想下载Hadoop中所有文件中的所有URL，以实现更好的平衡。例如，如果我有1+5个节点的Hadoop集群和5个URL。那么，是5个URL合一个文件还是1个URL每个文件(然后得到5个文件)作为输入获取更好的平衡？我认为Hadoop默认会将输入集拆分为64Mblock以仅在单个节点上运行，无法运行所有5个从属节点。感谢您的回答! 最佳答案 如果您没有对每个URL进行计算密集型工作，并且您的文件小于64MB，那么您最好只在一个节点上运行一个映射器。在那种情况下
我在文本文件中有大量数据(1,000,000行)。每行有128列。现在我正在尝试用这个大数据构建一个kd树。我想使用mapreduce进行计算。针对我的问题的蛮力方法:1)编写一个mapreduce作业来查找每一列的方差并选择方差最高的列2)将(列名，方差值)作为输入编写另一个mapreduce作业将输入数据分成两部分。对于给定的列名，第1部分包含所有值小于输入值的行，第二部分包含大于输入值的所有行。3)对于每个部分重复步骤1和步骤2，继续该过程，直到每个部分剩下500个值。列名称、方差值构成我的树的单个节点。因此，对于高度为10的树，我需要使用蛮力方法运行1024个mapreduce
当我遇到术语“可拆分”时，我正在学习各种压缩编解码器。现在这个术语在我研究过的任何互联网资源和书籍中都没有太多解释，所以我想我可能在这里遗漏了一些微不足道的东西。我的第一个猜测是某些编解码器将元数据作为header/尾部添加到压缩文件中，这意味着如果压缩文件被拆分为多个HDFSblock进行存储，除非所有拆分都是合并在一起。如果是这种情况，如何将不可拆分文件的拆分(block)发送到映射器以输入到MR应用程序？我知道hadoop确实支持gzip(不可分割的编解码器)，但我不明白具体是如何支持的。有人可以详细解释编解码器的不可分割性的含义是什么或分享一些相同的链接吗？
我想将具有制表符和逗号分隔值的文本文件转换为PIG中的完全逗号分隔值。我正在使用ApachePig版本0.11.1.，我尝试使用以下代码并尝试使用FLATTEN、TOKENIZE。但我不能把它变成完整的CSV文件。a=load'/home/mansoor/Documents/ip.txt'usingPigStorage(',')as(key:chararray,val1:chararray,val2:chararray);b=FOREACHa{key=STRSPLIT(key,'\t');GENERATEkey;}以下是我的文本文件输入:M12345M123456,M234567,M9
