在 Java 类型的 Hadoop MapReduce 中具有可写包装类的原因是什么?
在我看来，可以编写 org.apache.hadoop.io.serializer.Serialization 来直接序列化 java 类型，其格式与包装类将类型序列化成的格式相同.这样，Mappers 和 Reducers 就不必处理包装类. 解决方案 没有什么可以阻止您更改序列化以使用不同的机制，例如 java Serializable 接口或诸如节俭、协议缓冲区等之类的东西.
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错误:无法破坏可写文件://文件名// 解决方案:当您尝试同步文件时，perforce 预计您在工作区中的文件将具有只读权限.如果文件未检出(通过 p4 edit)但具有写入权限，则会抛出上述错误.将文件更改为只读并再次同步将解决该问题.或者尝试移除工作区并再次获取最新版本. 解决方案 “can't clobber writable"发生文件错误是因为 Perforce 对意外覆盖(“破
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带有Django Rest Framework的可写双嵌套序列化器
我有一个带有1个或多个 product_invoice 的发票，并且某些 product_invoice 可以具有1个 product_order (因此在ProductOrder中，productinvoiceid应该是OneToOne冲突，但这对我的问题并不重要. 我能够获取2级数据，但是我无法创建，出现此错误: TypeError:"orderinfo"是此函数的无效关键字参数.
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Bean属性"xxx"不可写或具有无效的setter方法
我有spring Web应用程序.我定义了控制器bean，它将服务bean作为属性.另外服务豆拿刀. Dao经过测试，工作正常.现在的服务问题.其实我会确保那里的二传手！ 那是什么问题? Controller Bean:
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PHP chmod()不会更改权限
我在图片上传脚本方面遇到问题. 我知道有数百个相同的问题，但是我还没有找到适合我的问题. $upload_dir = "images/postcards/"; chmod($upload_dir, 777); if (is_writable($upload_dir)) { echo 'The file is writable'; } else { echo 'The f
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在Hadoop作业中保存和读取复杂的可写值
我需要将复杂的值(可写实现)从第一个map-reduce作业的输出移至其他map-reduce作业的输入.第一份工作的结果已保存到文件中.文件可以存储文本数据或BytesWritable(具有默认输出\输入格式).因此，我需要一些简单的方法来将Writable转换为Text或BytesWritable并从中转换.是否存在?还有其他替代方法吗? 非常感谢 解决方案 用户irW是正确的，请使用
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Javascript可写描述符是否会阻止实例的更改？
答案（请在下面阅读，各自的作者提供了宝贵的见解）： “可写： false“阻止分配新值，但 Object.defineProperty不是分配操作，因此 忽略”可写“的值 属性属性 是继承的，因此在每个 子类/实例上，属性将保持不可写，直到一个子类（或子类的实例）将“writable”的值更改为true为自身 问题： 有关该物业的MDN文件“可写”描述符状态： 可
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hadoop +可写接口+ readFields在reducer中引发异常
我有一个简单的map-reduce程序，其中我的map和reduce基元看起来像这样 map（K，V）=（Text，OutputAggregator） > reduce（Text，OutputAggregator）=（Text，Text） 重要的一点是，从我的map函数中，我发出一个类型为OutputAggregator的对象，它是我自己的类实现了Writable接口。但是，我的减少
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为什么可写的数据类型是可变的？
为什么应该写一个可写的数据类型是可变的？ 使用Text（vs String）作为Map，Combine，Shuffle或Reduce流程中的键/值的数据类型的优点是什么？ 谢谢&问候， Raja 解决方案 您无法选择，这些数据类型必须 。 原因是序列化机制。让我们看看代码： // version 1.x MapRunner＃run（） K1 key = input
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MapReduce输出ArrayWritable
我试图从一个简单的MapReduce任务中获取ArrayWritable的输出。我发现了一些类似问题的问题，但我无法在自己的代码中解决问题。所以我期待着你的帮助。感谢：）！ 输入：包含一些句子的文本文件。 输出应为： > 示例：Hello 5 2 我在Job中得到的输出是： hello WordLeng
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在Hadoop MapReduce for Java类型中使用Writable包装类的原因是什么？
在我看来，可以编写一个 org.apache.hadoop.io.serializer.Serialization 来直接以与包装类相同的格式序列化java类型将该类型序列化为。这样的映射器和减速不必处理包装类。 解决方案 有什么能够阻止你改变了系列化使用不同的机制，如Java Serializable接口或类似thrift，协议缓冲区等。 事实上，Hadoop带有一个（实验性）序列
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是否有修改功能的code在运行Linux的C程序的方法吗？
要简单，我们有两个相似的功能： 无效F1（） { 的printf（“％D”，123）; } 无效F2（） { 的printf（“％D”，124）; } 现在我们所说的F1在主，它打印123当它被编译， F1的拆卸可能是这样的： 08048424＆LT; F1计算值： 8048424：55推％EBP 8048425：89 E5 MOV％ESP，EBP％ 8048427：8
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在Hadoop的定制TwoDArrayWritable并不能在迭代减速相同
试图发出2个双维数组从映射器的价值。 在Hadoop中，我们有 TwoDArrayWritable 这需要1 - 二维数组作为输入。 为了实现我的用例，我试图修改 TwoDArrayWritable 取输入 2 - 二维数组 / ** *可写含有一个类的实例的矩阵二维数组。 * / 公共类MyTwoDArrayWritable实现可写{ 私有类valueClass; 私
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Hadoop的：在一个键值对原语的值的数组
我已经问了一个很resemblant问题在previous线程
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如何在android的SD卡创建的文件夹
我想在我的SD卡的文件夹和我用下面的code： 公共类屏幕延伸活动{ @覆盖 保护无效的onCreate（捆绑savedInstanceState）{ super.onCreate（savedInstanceState）; 的setContentView（R.layout.welcome）; operateOnFirstUsage（）;
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