mapreduce

6गर्मी

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मैपर और रेड्यूसर कक्षाओं को स्थैतिक घोषित क्यों करें?

यह संभवतः जावा समझ की कमी दिखा रहा है, लेकिन मुझे आश्चर्य है कि अधिकांश मैपरेडस कार्यक्रमों में मैपर और रेड्यूसर कक्षाओं को स्थैतिक घोषित क्यों किया जाता है?

5गर्मी

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आर में नक्शा कम करने के लिए कैसे लिखें?

मैं आर के लिए नया हूं। मुझे पता है कि जावा में नक्शा कैसे कम करना है। मैं आर तो में एक ही कोशिश करना चाहते हैं किसी भी samle कोड दे रही है और में किसी भी एक मदद कर सकते हैं वहाँ किसी भी तय आर में MapR

8गर्मी

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पीआईजी स्थानीय और मैप्रिडस मोड के बीच अंतर

पीआईजी स्क्रिप्ट स्थानीय और मानचित्र पर चलने के बीच वास्तविक अंतर क्या है? मैं समझता हूं कि मैप्रिडस मोड तब होता है जब आप इसे क्लस्टर पर चलाते हैं जिसमें hdfs स्थापित है। क्या इसका मतलब है कि स्थानीय

70गर्मी

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जब हडोप में कार्य कम हो जाते हैं?

हडोप में जब कार्य कम करते हैं तो शुरू होता है? क्या वे मैपर के एक निश्चित प्रतिशत (थ्रेसहोल्ड) के बाद शुरू करते हैं? यदि हां, तो क्या यह सीमा तय है? आम तौर पर किस प्रकार की दहलीज का उपयोग किया जाता है

9गर्मी

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संयोजक और reducer अलग हो सकता है?

कई मैपरेडस कार्यक्रमों में, मुझे एक संयोजक के रूप में इस्तेमाल किया जाने वाला एक रेड्यूसर भी दिखाई देता है। मुझे पता है कि यह उन कार्यक्रमों की विशिष्ट प्रकृति के कारण है। लेकिन मैं सोच रहा हूं कि क्य

6गर्मी

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MapReduce चरण में सॉर्ट किया गया है और क्यों?

मैं यहाँ हैडूप के लिए नया हूँ। यह स्पष्ट नहीं है कि हडूप मैप्रेडस का उपयोग करते समय हमें चाबियाँ कैसे क्रमबद्ध करने में सक्षम होना चाहिए? नक्शा चरण के बाद, हमें कुछ अनूठी कुंजी से संबंधित डेटा को कुछ

5गर्मी

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MongoDB: mapReduce दुष्प्रभाव

हमारे मानचित्र के विकास के दौरान-नौकरियों को कम करने के दौरान हमारे एमआर कोड डेटा-कम होने वाले डेटा के स्वतंत्र डायग्नोस्टिक डेटा संरचनाओं को स्वतंत्र रूप से उत्पन्न करता है। क्या इन आंकड़ों को उस कोड

6गर्मी

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हाइव

में डेटा को कुशलता से संग्रहीत करना मैं हाइव में डेटा को कुशलता से कैसे स्टोर कर सकता हूं और हाइव में संपीड़ित डेटा को स्टोर और पुनर्प्राप्त भी कर सकता हूं? वर्तमान में मैं इसे टेक्स्टफाइल के रूप में

6गर्मी

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हैडूप एकाधिक पहले से ही अपवाद बनाया जा रहा है

मुझे छोटे डेटा पर कोड चलाने पर मुझे निम्न त्रुटि नहीं मिल रही है। लेकिन मुझे एकाधिक आउटपुट का उपयोग करते समय नीचे त्रुटि मिल रही है, जब मैं एक ही डेटा को एक बड़े डेटासेट पर चलाता हूं। Pls सहायता! publ

22गर्मी

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Hadoop: java.lang.ClassCastException: org.apache.hadoop.io.LongWritable org.apache.hadoop.io.Text

में ढाला नहीं जा सकता मेरे कार्यक्रम लग रहा है डेटा की तरह लग रहा तरह public class TopKRecord extends Configured implements Tool { public static class MapClass extends Mapper<Text, Text, Text, T