今天碰到了一個異常,org.apache.spark.sql.AnalysisException
解決辦法如下:
package org.mymahout.recommendation.hadoop; import java.io.File; import ja
從92行開始,腳本完成了一系列操作:提取語料庫中的文本保存到指定目錄,把指定目錄的文件轉換爲sequencefile,一氣呵成! 實際上,mahout通過MapReduce執行的操作比上面的更詳細。深入分析這一過程,可以瞭
check output foldercalculate splitsapplication master gets progress and completion reports from tasks. it also requests
- Files & Regular Expressionsread from file, url and string, remember to close sourceval source = Source.fromFile("myfi
- Counters (values are definitive only once job has successfully completed)Task CountersFilesystem CountersJob Counters
- Pattern and Case Class ch match{ case _ if Character.isDigit(ch) => .. case '+' => ... case _ => ... }prefix match
- type bounds class Pair[T <: Comparable[T]](val first: T, val second: T) { def smaller = if (first.compareTo(second)
- Annotationclass MyContainer[@specialized T]def country: String @Localized@Test(timeout = 0, expected = classOf[org.ju
參考文章: 使用scroll實現Elasticsearch數據遍歷和深度分頁 Elasticsearch 5.x 源碼分析(3)from size, scroll 和 search after ElasticSearch官方文檔 Elas
本文章可以解答以下問題: 1.Spark基於什麼算法的分佈式計算(很簡單) 2.Spark與MapReduce不同在什麼地方 3.Spark爲什麼比Hadoop靈活 4.Spark侷限是什麼 5.什麼情況下適合使用Spark 什
顛覆資料運算模式 「我們現在還在用1945年所設計出的電腦運算模式!」(也就是範紐曼架構)薛文蔚解釋,以前記憶體很小,把資料當成外來物,程式和塬始碼是一等居民,支配資料。每次要運算時,都要把資料從硬碟內搬移至記憶體運算,再搬回硬碟
過去 25 年來,位居主流地位的關聯式資料庫(Relational Databases),在雲端計算與 大數據的發展中突顯了其不足之處,所以在最近幾年受到了「NoSQL」發展的挑釁與威脅。 像 Facebook、Google、Twi
ECharts關於不同區間 區域填充實現 實現的是分區域填充不同顏色的折線圖,比如說 “0-50”區間顯示綠色,“50以上爲紅色””。廢話不多說,先上圖: 當然了,也可以設置多區間顯示, “0-50”區間顯示綠色,“50-100
Linux ISO:CentOS-6.0-i386-bin-DVD.iso 32位 JDK version:"1.6.0_25-ea" Hadoop software version:hadoop-0.20.205.0.tar.g
異常1:2011-08-03 17:52:26,244 INFO org.apache.hadoop.ipc.Server: IPC Server handler 6 on 9800, call getListing(/home/fi