有人可以提供示例代码片段以说明如何将文件附加到现有序列文件中吗？下面是我用来附加到现有序列文件输出文件的代码，但是在附加后读取序列文件时它抛出校验和错误:打开校验和文件时出现问题:/Users/{homedirectory}/Desktop/Sample/SequenceFile/outputfile。忽略异常:java.io.EOFExceptionpublicclassAppendSequenceFile{/***@paramargs*@throwsIOException*@throwsIllegalAccessException*@throwsInstantiationExcep
使用SequenceFile而不是文本文件的原因是什么？我猜它们很好，因为输入/输出是序列化的，而不是解析一个对象，如果一个对象需要多次使用的话。另外，我读到它执行文件压缩，因此它占用的空间更少，并且将许多小文件聚合成一个大文件很好。这个论点有效吗？还有什么？ 最佳答案 二进制数据(如在SequenceFiles中)通常比文本数据(TextFiles)更紧凑，即使没有显式压缩也是如此。因此需要从硬盘读取/写入硬盘的数据更少。空间节省取决于写入的数据。读取二进制数据的CPU效率高于字符串解析。但是，SequenceFiles不能被人类
如果数据库在字段中包含诸如“,”和“\n”之类的字段，是否有一种方法可以在不必修复这些分隔符的情况下使用sqoop到hive，可能使用替代格式而不是标准文本文件？一直在使用一些解决方法(即/替换定界符、oreplace等)。 最佳答案 我找到的解决方案是在换行符的列基础上解决这个问题:SELECTCOL_A,OREPLACE(COL_B,'0A'XC,'_replace_char_'),...,COL_NFROMTABLE_NAME假设这也适用于逗号。我还没有测试你是否可以嵌套这个replacechar语句。也没有估计对假脱机空间使
reducer(带有一个Text键和一个IterableMapWritable值)如何将其所有Map输出到一个序列文件，以便保留其键上的分组？例如，假设映射器将记录发送到缩减器，如下所示:,,}>,,,}>,,}>我希望序列文件写成:key="dog"value={{,,},{,,}}key="cat"value={{,,,}}我猜想我需要创建一个实现可写的自定义值输出类，但我不确定该怎么做，因为据我所知，集合并不真正处理序列文件。我想这样做，以便下一个map/reduce阶段将作为一个单元读入与每个键关联的所有Map。TIA， 最佳答案
我尝试...在Hadoop中计算这种情况。最好的文件格式是Avro还是SequenceFile，以防在HDFS中存储图像并在之后使用Python处理它们？SequenceFile是面向键值的，所以我认为Avro文件会更好用？ 最佳答案 我使用SequenceFile在HDFS中存储图像，效果很好。Avro和SequenceFile都是二进制文件格式，因此它们可以高效地存储图像。作为SequenceFile中的键，我通常使用原始图像文件名。SequenceFile用于许多图像处理产品，例如OpenIMAJ。您可以使用现有工具处理Seq
在我的用例中，我需要找到一种将键/值对附加到现有序列文件的方法。怎么做？任何线索都会非常有帮助。我正在使用hadoop2x。此外，我还看到了以下文档。谁能告诉我如何使用它来追加？publicstaticorg.apache.hadoop.io.SequenceFile.WritercreateWriter(FileContextfc,配置session，路径名，类键类，类valClass，org.apache.hadoop.io.SequenceFile.CompressionType压缩类型，CompressionCodec编解码器，org.apache.hadoop.io.Sequ
我在Hadoop上使用Scalding，我有一个TypedPipe形式的大型数据集，我希望根据其中一个数据字段以block的形式输出。例如数据是，我希望每个类别的数据存储在单独类别的SequenceFile中，例如outPath/cat1,outPath/cat2等。我想要一个MapReduce阶段(或避免循环)。我已阅读有关TemplatedTsv的信息选项在这里:HowtobucketoutputsinScalding这里:HowtooutputdatawithHive-styledirectorystructureinScalding?然而，这仅在您需要Tsv文件而不是Seque
看起来RDD.take()只是在序列文件的支持下重复读取的最后一个元素。例如:valrdd=sc.sequenceFile("records.seq",classOf[LongWritable],classOf[RecordWritable])valrecords:Array[(LongWritable,RecordWritable)]=rdd.take(5)System.out.println(records.map(_._2.toString).mkString("\n"))输出:Record(3.1,2.5)Record(3.1,2.5)Record(3.1,2.5)Record
我使用HbaseExport实用工具将hbase表作为SequenceFile导出到HDFS。现在我想使用mapreduce作业来处理这个文件:publicclassMapSequencefile{publicstaticclassMyMapperextendsMapper{@Overrideprotectedvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,Mapper.Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{System.out.println(key+"...."+value);}}public
我有一个多阶段/作业mapreduce程序。我的第一个输入必须是TextInputFormat，最后一个输出必须是TextOutputFormat。我想要实现的是在第一个作业中将格式从Text转换为SequenceFile。因此:TextInputFormatJob1.execute()SequenceFileOutputFormatSequenceFileInputFormatJob2.execute()SequenceFileOutputFormat...SequenceFileInputFormatJobLast.execute()TextOutputFormat在所有示例中，我
