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我们有一个运行HDFS的日志收集代理,即该代理(如Flume)不断从一些应用程序收集日志,然后将其写入HDFS。读写过程不间断地运行,导致HDFS的目标文件不断增加。
这里有一个问题,由于输入数据不断变化,如果我将收集代理的目标路径设置为作业的输入路径,MapReduce作业会发生什么情况?
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("hdfs://namenode:9000/data/collect"));
我正在尝试通过以下方式聚集超过200k个点:
km = KMeans(n_clusters=5)
km.fit_transform(ends)
但我得到以下错误: km.fit_transform(ends)
所以矩阵的维数是200kX2
File "/Users/fleh/anaconda/lib/python2.7/site-packages/sklearn/cluster/k_means_.py", line 814, in fit_transform
X = self._check_fit_data(X)
...
ValueError: Input co
Hadoop不是为进行更新而设计的。我尝试了用hive,它必须做插入覆盖,这是一个昂贵的操作,我们也可以做一些工作,使用地图还原,这也是一个昂贵的操作。
是他们的任何其他工具或方法,我可以用它来做frequent updates on Hadoop,或者我可以用spark来做同样的事情。请帮助我,我没有得到足够的信息,即使在谷歌100次。提前谢谢。
我的规则如下:
when
C : Company()
$empname : List() collect from (Employee($empname : empname) from C.employees)
then
System.out.println($empname);
对应的类:
public class Company {
private List<Employee> employees;
private Stringlocation;
}
public class Employee {
private String empname;