@interfaceViewController()@property(nonatomic,strong)NSString*someString;@end@implementationViewController@synthesizesomeString=_someString;-(NSString*)someString{__blockNSString*tmp;dispatch_sync(dispatch_get_global_queue(DISPATCH_QUEUE_PRIORITY_DEFAULT,0),^{tmp=_someString;});returntmp;}-(void
可以使用hivehive.fetch.task.conversion参数在Hive中启用Fetch任务进行简单查询，而不是Map或MapReduce。请解释为什么Fetch任务比Map运行得快得多，尤其是在做一些简单的工作时(例如select*fromtablelimit10;)？在这种情况下，另外执行什么maptask？在我的例子中，性能差异快了20多倍。这两个任务都应该读取表数据，不是吗？ 最佳答案 FetchTask直接获取数据，而Mapreduce将调用mapreduce作业hive.fetch.task.conversio
我有一个分区和集群的配置单元表(使用配置单元1.2):hive>describeformattedmyClusteredTable;#col_namedata_typeutc_timestamptimestamp...clusteredIdbigint#PartitionInformation#col_namedata_typedatePartitionstring#DetailedTableInformationNumBuckets:100BucketColumns:[clusteredId]SortColumns:[Order(col:clusteredId,order:1),Or
我用Java编写了一个简单的代码来读取csv文件，对行进行轻微更改(使用哈希)，然后写入输出文件。我想比较代码的顺序版本(纯Java)和MapReduce版本。(代码没有太大区别)。我在伪分布式hadoop(单节点)和全分布式hadoop(3节点)中都尝试了代码，但令我惊讶的是，MapReduce版本的执行时间总是高于顺序(大约两倍或三次)).我在Hadoop方面经验不多，但至少分布式处理应该比串行处理花费更少的时间(因为这就是我们有分布式处理的原因)。我什至尝试了不同的数据集大小。 最佳答案 与顺序算法相比，每个并行算法都有额外的
我使用命令sqoopimport使用sqoopimport从sql中导入了一个表。在从Hive中执行selectcount(*)时，我得到的行数为231743但实际的SQL表有231742行。为什么我要为这张表多一行？我导入了另外2个具有大量数据的类似表，并且正在获取准确的计数。但是这个特定的表在配置单元中给了我额外的一行。这是为什么？:-oPS:我在sqoop导入命令中包含了--hive-drop-import-delims提前致谢:)更新:好像我在表中有重复的条目。它是在导入过程中生成的。任何人都知道为什么？:) 最佳答案 好的
那里。我正在考虑hive列中的数据类型，介于json格式的字符串和map之间。以我的常识，没有人认为map类型肯定比jsonstring快。但是，我不知道hive是如何处理map类型中的数据的，所以我无法证明这一点。如果我只想将一些单深度嵌套数据放入列中，map是最佳选择吗？以及比jsonstring快多少？ 最佳答案 Map也被序列化为字符串，存储在字符串中。mapper和reducer之间传输的数据以字符串形式序列化，然后再次反序列化。您不会注意到差异。但是在map数据类型的情况下，SerDe将反序列化为map类型，您可以直接在
据说当我们希望对论文引用进行统计时，map-reduce可以比传统方式做得更好，因为传统方式涉及大量内存/磁盘切换。我不太明白为什么传统方法不好。假设我只在一台机器上运行map-reduce(没有集群)，它是否仍然比传统方式更好地解决了一些问题？或者换句话说，“map-reduce”这种算法范式本身，从算法的角度来说，在解决问题上是否有一些优势？谢谢。 最佳答案 AtbestM/R允许重新应用与高级统计包相同的算法。但更典型的是，在使用的算法中会做出一些牺牲——以允许以分布式方式运行。Map/Reduce在交叉采样(或任何其他采样方
我在一台远程机器(四核超线程)上安装了Hadoop1.2.1，并且正在用1GB的文件(一个文件，未压缩)测试MR的性能当我将拆分大小设置为大约250MB时，我有四个映射器。在输出文件(_logs/history/job....)中，我看到上面写着TOTALMAPTASKS=4但是，当我将拆分大小设置为1GB/8以便它使用8个内核时，我看到日志显示TOTALMAPTASKS=7。当拆分大小为1GB/16以查看发生了什么时，日志显示TOTALMAPTASKS=14。是因为jobtracker指定了一个core不能用吗？ 最佳答案 不幸的
我的理解是，内部连接应该采用具有相同键的A和B的交集，因此交集中的结果数永远不应超过A或B。但是，我运行了一个pig脚本，它默认情况下应该执行内部联接，这表明交集中的结果多于A或B。这可能是什么原因造成的？OLD_count=FOREACH(GROUPOLDALL)GENERATECOUNT(OLD);NEW_count=FOREACH(GROUPNEWALL)GENERATECOUNT(NEW);G=JOINNEWBY(X,Y),OLDby(X,Y);JOIN_count=FOREACH(GROUPGALL)GENERATECOUNT(G);DUMPOLD_count;DUMPNEW
从Hive表插入到HIVe表时，它正在加载比实际记录更多的记录。任何人都可以帮助解决Hive的这种奇怪行为吗？我的查询看起来像这样:insertoverwritetable_aselectcol1,col2,col3,...fromtable_b;我的表_b包含6405465条记录。从table_b插入table_a后，发现table_a共有6406565条记录。有人可以帮忙吗？ 最佳答案 如果hive.compute.query.using.stats=true;则优化器使用统计信息进行查询计算，而不是查询表数据。这要快得多，因为
