我的spark版本是1.2.0，场景是这样的:有两个RDD，分别是RDD_A和RDD_B，其数据结构都是RDD[(spid,the_same_spid)]。RDD_A有20,000行，而RDD_B有3,000,000,000行。我打算计算其“spid”存在于RDD_A中的RDD_B的行数。我的第一个实现相当主流，在RDD_A上应用RDD_B的join方法:valcurrentDay=args(0)valconf=newSparkConf().setAppName("Spark-MonitorPlus-LogStatistic")valsc=newSparkContext(conf)//
我有两个数据集文件111,A,201312,B,201413,C,2015文件211,A,2016,Y15,D,2017,Y13,C,2016,N10,K,2017,N我想根据这些数据集的第一列进行LeftOnly联接。这是我的Pig脚本。A_C01=LOAD'/user/uszanr8/pigtest/file3'usingPigStorage(',');B_C08=LOAD'/user/uszanr8/pigtest/file1'usingPigStorage(',');C_C01_FILT=FILTERA_C01BY$3=='Y';E_JOINED_BY_CLM_NBR=JOIN
我已经改编了scaldingKMeans示例来执行KModes。问题是当作业完成后，我需要将聚类记录与匹配的质心连接起来。KMeans代码使用ValuePipe来保存质心。因此，为了从ValuePipe中取出质心，我对其进行了平面映射。然后我像这样加入:HVKModes(500000,inputSets,10).waitFor(Config.default,mode)match{caseSuccess((a,centroids:ValuePipe[List[LabeledCentroid]],points:TypedPipe[LabeledVector]))=>{valjoined=c
如果我想使用自定义文件格式执行ReduceSideJoin，我应该如何实现相同的谈论RecordReader假设我必须从两个数据集中获取数据一个来自客户表(customerid,fname,lname,age,profession)一个来自交易表(transId,transdate,customerId,itemPurchased1,itemPurchased2,city,state,methodOfPayment)为了从两个数据集中获取数据，我需要两个映射器。我可以为两个映射器设置两个记录读取器吗？如果是这样怎么办？请与驱动程序实现一起解释。如果不可能，请建议我使用自定义文件格式实现
我在hive中创建了如下两个表创建表test1(idstring);createtabletest2(idstring);test1的值如下所示11test2的值如下所示11当我加入这两个表时，我得到了输出1111这是使用的查询:selecta.idfromtest1a,test2bwherea.id=b.id;请帮助我希望输出为11我正在使用cloudera发行版 最佳答案 最好使用ANSI连接语法:selecta.idfromtest1ainnerjointest2bona.id=b.id预期的输出不能是您的联接的结果，因为对于
我需要将地理区域表连接到Hive中的用户表。地理区域可以是国家、州或城市级别。本地理区域是县级时，我需要选择该县的所有房源等等。我的配置单元版本不允许在连接条件中使用OR。编写此查询的最有效方法是什么？例如，区域表region_id,city,state,country1,Rome,NULL,IT2,NULL,NULL,BM3,VANCOUVER,BC,CA用户表user_id,city,state,country103,VANCOUVER,BC,CA105,HAMILTON,NULL,BM106,NULL,NULL,BM结果表region_id,user_id,city,state,
我正在尝试在hadoop中编写数据连接MapReduce作业。我觉得我很接近，但在阻止map1馈入map2时遇到问题。我有两个映射器和一个reduce，我试图强制Map1从一个文件读取，同时强制Map2从另一个文件读取。我想在reducer中解析结果以格式化连接输出。我知道默认情况下，当在一个作业中链接映射器时，一个作业的输出将是下一个作业的输入，我知道这可以被覆盖但我没有成功。来自map1的数据被确认正在输入map2。这就是我认为我应该指定单个映射器的输入路径的方式://SettingConfigurationformap2JobConfmap2=newJobConf(false);
我需要对我的一部分数据进行反规范化。我有一些数据donnees_porteur(JSON格式)，我想在其中集成donnees_enfant(CSV格式)donnees_enfant=LOAD'/user/cloudera/enfn.csv'USINGPigStorage(';')AS(NUM_CART_enf,NUM_ENFN,ANNEES_NAIS);donnees_porteur=LOAD'/user/cloudera/part*'USINGJsonLoader();编辑:donnees_porteur:{Id:bytearray,Infos:(cod_civl:bytearray
例如，relation1:{a:chararray,b:chararray}(1,abc)(2,asd)relation2:{a:chararray,c:chararray}(1,2.5)(2,4.0)问题是:是否有可能得到与模式的结果关系，如下所示:例如:realtion1中的元组数为2，relation2中的元组数为2。结果关系中的元组数也应仅为2。relation3:{a:chararray,b:chararray,c:chararray}(1,abc,2.5)(2,asd,4.0)谁能帮忙解决一下。 最佳答案 joined=
我有以下数据集:数据集#1，提供节目和该节目的观众人数:TVShow1,25TVShow2,30TVShow3,7TVShow1,15数据集#2，提供播放每个节目的channel:TVShow4,BBCTVShow2,COMTVShow1,TNTTVShow3,TNT我想计算channelTNT上每个节目的观众总数，例如TVShow140TVShow37我有以下映射器:#!/usr/bin/envpythonimportsysforlineinsys.stdin:line=line.strip()key_value=line.split(",")key_in=key_value[0]v
