我正在尝试通过一些子工作流配置来运行OozieShellAction作业。在编写配置文件(workflow.xml)时，我将一些变量(来自job.properties文件)用单引号括起来，如:myVar'${myVar}'但是，在Shell脚本中，接收到的参数没有有任何单引号？有什么想法吗？ 最佳答案 尝试不加引号。我的变量${myVar} 关于shell-带有单引号的OozieShellAction参数被删除，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
我正在通过Oozie从shell脚本运行java程序，但出现以下错误java:commandnotfound当我从边缘节点运行shell脚本时，我没有发现任何问题，java类运行时没有任何错误，我也得到了所需的输出。但是，无法运行java命令的是oozie作业。oozie中的所有其他操作都正常执行，但是当它遇到java行时，它会抛出上述错误。我知道Hadoop集群中的所有节点都会安装Java，那么为什么会出现此错误？下面是我的shell脚本中的java命令......java-cp$LOCAL_DIR/libs/integration-tools.jarcom.audit.report
似乎Hadoop(reference)支持它，但我不知道如何使用它。我想:a.)Map-ReadahugeXMLfileandloadtherelevantdataandpassontoreduceb.)Reduce-writetwo.sqlfilesfordifferenttables为什么我选择map/reduce是因为我必须对驻留在磁盘上的超过100k(可能更多)xml文件执行此操作。欢迎大家提出更好的建议感谢任何解释如何使用它的资源/教程。我正在使用Python并且想学习如何使用streaming实现这一点谢谢 最佳答案 这
我已经创建了一个配置单元外部表来访问hbase表，方法是遵循HBase-HiveIntegrationanswer.下面是我创建外部表的配置单元查询:CREATEEXTERNALTABLEhive_tweets_by_message_words_key(keyINT,dSTRING)STOREDBY'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'WITHSERDEPROPERTIES("hbase.columns.mapping"=":key,d:d")TBLPROPERTIES("hbase.table.name"="tweets_
在Oozie中，我们如何捕获可以在后续HiveAction中进一步使用的第一个HiveAction的输出？ 最佳答案 假设您有两个hive表A和B。这里您正在对表A的数据执行一些转换，并希望将数据存储在表B中。为此，您的表B应该在Metastore中定义为外部表。Oozie工作流将在表A中执行转换查询，其输出将作为表B的源存储在表B的表定义中定义的同一目录中。 关于hadoop-Oozie-从HiveAction捕获输出，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
scala>valmanager=sc.textFile("hdfs://localhost:54310/user/training/employee_dir/employeeManager")scala>manager.first错误:java.io.EOFException:EndofFileExceptionbetweenlocalhostis:"localhost.localdomain/127.0.0.1";destinationhostis:"localhost":54310;:java.io.EOFException;Formoredetailssee:http://wi
我是新手。我正在尝试运行将数据加载到elasticsearch的spark作业。我用我的代码构建了一个fatjar，并在spark-submit期间使用了它。spark-submit\--classCLASS_NAME\--masteryarn\--deploy-modecluster\--num-executors20\--executor-cores5\--executor-memory32G\--jarsEXTERNAL_JAR_FILES\PATH_TO_FAT_JARelasticsearch-hadoop依赖的maven依赖为:org.elasticsearchelasti
我们将spark与java结合使用，并创建了JavaRESTapi来调用我们的spark代码。在调用RESTurl时，我的java方法将创建SparkSession和Context以继续计算。这对于单个请求工作正常，但同时对于多个请求，我们收到与SparkContexts相关的问题:同一驱动程序JVM中的多个SparkContexts还尝试使用:conf.set("spark.driver.allowMultipleContexts","true");请建议如何管理同步spark请求的Spark上下文。或者任何其他处理这种情况的方法？ 最佳答案
从命令行，可以按如下方式将参数传递给ToolRunner:hadoopjarmyJar.jarcom.Main-Dprop1=prop1value-Dprop2=prop2value我想调用我的MapReduce作业作为来自Oozie的MapReduce操作的一部分。我尝试按如下方式在工作流中定义属性:param1HelloWorld编辑这就是我尝试从我的MapReduce作业中读取参数的方式:Jobjob=newJob();Configurationconf=job.getConfiguration();System.out.println(conf.get("param1"));但
根据HdfsFederation上的Apache文档,系统可通过多个名称节点的联合进行隔离扩展。多个名称节点/namespace为了横向扩展名称服务，联邦使用多个独立的名称节点/namespace。名称节点是联合的；Namenodes是独立的，不需要相互协调。Datanodes被所有Namenodes用作block的公共(public)存储。我唯一的疑问:我没有看到名称节点之间有任何中央协调器，因为所有节点都在运行隔离。对如何提交和处理作业感到困惑。1)如果我提交一个map-reduce作业，哪个名称节点将处理它？或者2)客户端是否应该知道必须为其提交作业的名称节点？如果客户端不知道哪
