我正在使用下面的代码将一个新数组添加到plist中，但每次我在我的应用程序中添加一个带有文本字段的新数组时，它都会覆盖旧数组，即使它有一个全新的key。有什么想法吗？-(IBAction)saveViewerItems{//getpathsfromrootdirecoryNSArray*paths=NSSearchPathForDirectoriesInDomains(NSDocumentDirectory,NSUserDomainMask,YES);//getdocumentspathNSString*documentsPath=[pathsobjectAtIndex:0];//ge
我有这些行:(key1,Illinois|111|67342|...)(key1,Illinois|121|67142|...)(key2,Hawaii|113|67343|...)(key1,Illinois|211|67442|...)(key3,Hawaii|153|66343|...)(key3,Ohio|193|68343|...)(1)如何获得唯一key？(2)如何获取每个键的行数(键1-3行，键2-1行，键3-2行...因此输出为:3,1,2)(3)如何获取每个键的行的字节大小(5MB,2MB,3MB)编辑1.这是我的新代码:valrdd:RDD[(String,Arra
我实际上正在尝试使用python为特定数据开发映射器和缩减器。我已经编写了映射器代码，它会给出商店名称和在商店完成的交易的成本。例如:耐克$45.99阿迪达斯$72.99彪马$56.99耐克$109.99阿迪达斯$85.99这里的key是店名，value是交易费用。现在我正在尝试编写reducer代码，该代码将比较每家商店的交易成本并给出每家商店的最高交易。现在我想要得到的输出是耐克$109.99阿迪达斯$85.99彪马$56.99我的问题是如何比较python中赋予键的不同值？ 最佳答案 好吧，MapReduce范例是一个键值对，
HashPartitionerhash=newHashPartitioner();@OverridepublicintgetPartition(CompositeKeyClasskeyClass,TextvalClass,intnumOfPartition){//TODOAuto-generatedmethodstubtry{String[]type=valClass.toString().split(",");if(type[0].equals("Mapper1")){return(hash.getPartition(keyClass.getFirst(),valClass,numO
这是我的问题。我有一个大数据集要处理，我需要限制每个键的最大值。有时我每个键有10000多个值，这比我需要的更多。那么我如何配置我的工作来为每个键只获取“x”个值呢？(任意键)在reduce阶段之后。编辑:这是reduce源代码。我的主要问题是有时我会遇到OutOfMemory，这是因为StringBuilder变得很大。也许有一种方法可以通过配置说“我只需要每个键10.000个值”。如果没有，我必须在我的reducer中添加一些额外的代码......publicvoidreduce(Textdomain,IterableinLinks,Contextcontext)throwsIOE
我有一个数据集如下-ABC(a,c,30)(a,b,20)(b,c,10)(c,d,1)现在我需要处理上述数据以获得如下输出-A列中的任何键都将乘以C的2倍B列中的任何键都将乘以C的3倍所以这里的预期输出将是-a100=30*2+20*2b80=20*3+10*2c122=30*3+10*3+1*2d3=1*3我可以像下面这样写-valx=sc.parallelize(List(("a","b",20),("b","c",10),("a","c",30),("c","d",1)))valmyVal=x.map({case(a,b,c)=>((a->2*c),(b->3*c))})myV
您好，我写了一个一般解析XML文件的mapreduce作业。我能够解析XML文件并正确生成所有键值对。我有6个不同的键和相应的值。所以我并行运行了6个不同的reducer。现在我面临的问题是reducer将两个不同的键值对放在同一个文件中，并将剩余的4个键值对放在单独的文件中。所以简而言之，在reducer输出的6个文件中，我得到4个具有单键值对的文件和1个具有两个键值对的文件和1个什么都没有的文件。我尝试在Google和各种论坛上进行研究，唯一得出的结论是我需要一个分区程序来解决这个问题。我是hadoop新手，所以有人可以阐明这个问题并帮助我解决这个问题。我正在研究一个伪节点集群并使
我正在学习map-reduce作业。我在作业中做了一件事，我必须更改我的代码以接受另一个文本文件作为输入，并且输出必须显示位置和年份以及最大、最小和平均值。这是我输入的一行示例:Calgary,AB,2009-01-07,604680,12694,2.5207754,0.065721168,0.025668362,0.972051954,0.037000279,0.022319018,,,0.003641149,,,0.002936745,,,0.016723641输出应该是这样的:卡尔加里2009年平均值为:最大值:最小值:这是我的代码，它提供txt文件并计算平均值、最小值和最大值:
我正在使用Hadoop分析GSOD数据(ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/gsod/)。我选择了5年来执行我的实验(2005-2009)。我配置了一个小集群并执行了一个简单的MapReduce程序，该程序获取了一年的最高温度记录。现在我必须创建一个新的MR程序，为每个站点统计这些年来发生的所有现象。我必须分析的文件具有以下结构:STN---...FRSHTO722115110001722115011001722110111000722110001000722000001000STN列表示站点代码，FRSHTT表示现象:F-雾，R-雨或毛毛雨，S-雪或冰粒
我在HadoopJavaAPI(1.0.3)中编写了一个MapReduce作业。这项工作包括对我的数据中特定字段(X)的所有值求和，并创建其他字段的加权分布。输入:1field1_1field2_1field3_1...fieldX_12field1_2field2_2field3_2...fieldX_23field1_3field2_3field3_3...fieldX_3由于我的数据中的任何行都会发出一对，并且我需要使用单个reducer来汇总所有值，因此我想将相同的Reduce类设置为Combiner。总X求和:map输出:XfieldX_1XfieldX_2XfieldX_3
