问题描述 mapreduce的reduce个数设置无效,始终只有一个reduce任务,输出的文件也只有一个 job.setNumReduceTasks(2); 这样设置reduce个数无效,调试发现始终只有一个reduce任务,输出文件也就只有一个part-r-00000,如果加一句System.out.println(job.getNumReduceTasks());会发现打印出来的"NumReduceTasks"的确是2,但实际运行结果始终只有一个. 如果不在eclipse中运行,

一般来说,基于Hadoop的MapReduce框架来处理数据,主要是面向海量大数据,对于这类数据,Hadoop能够使其真正发挥其能力.对于海量小文件,不是说不能使用Hadoop来处理,只不过直接进行处理效率不会高,而且海量的小文件对于HDFS的架构设计来说,会占用NameNode大量的内存来保存文件的元数据(Bookkeeping).另外,由于文件比较小,我们是指远远小于HDFS默认Block大小(64M),比如1k~2M,都很小了,在进行运算的时候,可能无法最大限度地充分Locality特性带

在分布式的架构中,分布式文件系统HDFS,和分布式运算程序编程框架mapreduce. HDFS:不怕大文件,怕很多小文件 mapreduce :怕数据倾斜 那么mapreduce是如果解决多个小文件的问题呢? mapreduce关于大量小文件的优化策略 (1) 默认情况下,TextInputFormat对任务的切片机制是按照文件规划切片,不管有多少个小文件,都会是单独的切片,都会交给一个maptask,这样,如果有大量的小文件 就会产生大量的maptask,处理效率极端底下 (2)优化策略 最

问题描述 用C++读取文件中特定行的某几列数据并输出到另一个文件 AR ZIMM 2014 06 30 00 00 0.000000 2 2.175456910513e-08 1.929140019560e-11AR ZWE2 2014 06 30 00 00 0.000000 2 -6.930289135325e-03 2.317673679230e-11AS G01 2014 06 30 00 00 0.000000 2 1.652894267903e-05 1.737915981300e-

问题描述 C++下如何从读取文件内的数据并且排序然后输出到另外一个文件 如题 大一新手 自学太累了 希望有引路人 拜托各位了 谢谢! 解决方案 即便你学会了,写起来也要好多行,建议你用C#吧.实现整个需求只要1行代码就行了: File.WriteAllLines("输出文件.txt", File.ReadAllLines("文件名.txt").OrderBy(x => 排序条件)); 解决方案二: 自学太累?是你没有用心吧.偶也是自学走过来的,非计算机及相关专

问题描述 编写一个java程序把两个文件中不同的行输出到一个文件中 把两个文件中的内容不同的行输出到同一个文件中 代码:文件1:/x /x 46/m /x /x 稍/d 等/v 我/r 现在/t 去/v 写/v 上/vq 下/m?? 啊/y 去/v 协商/v 下/m 好的/l 亲爱的/n ,/w 当时/t 这个/r 图片/n 应用/v 的/u 地方/n 特别/d 多/a ,/w 就/d 像/v 全/a 用途/n 一样/u ./w 所以/c 还/d 挺/d 麻烦/a ,/w 等/v 我们/r 副总

问题描述 mapreduce,java处理操作文件 A文件 1 q*a*z 2 w*s*x B文件 1 q 1 a 1 z 2 w 2 s 2 x 利用java代码怎么把A文件转变成B文件 解决方案 找到转换规律之后,然后就是读取A文件, 逐行读取readLine(),先用split("空格")将这一行数据进行分割,正常情况能分割成两条记录,然后再对第二条记录进行分割split("星号") 然后写入文件B中.这个需求还是很简单的.如果你熟悉文件操作的话,大概的伪代码

 这个主要复习一下文件输入输出流~~ //文件中有一组整数,要求排序后输出到另一个文件中 #include <iostream> #include <fstream> //文件输入输出流 #include <vector> using namespace std; int main() { ifstream InFile("in.txt"); if(InFile.good()) { cout<<"open file succe

今天同事在测试文件同步功能时,发现当删除一个文件夹目录,里面含有很多文档的时候就报: Caused by: org.apache.commons.dbcp.SQLNestedException: Cannot get a connection, pool exhausted at org.apache.commons.dbcp.PoolingDataSource.getConnection(PoolingDataSource.java:103) at org.apache.commons.dbc