在更改mapred-site.xml中的属性后，我给出了一个tar.bz2文件、.gz和tar.gz文件作为输入。以上似乎都没有奏效。我假设这里发生的是hadoop作为输入读取的记录乱序，即。输入的一列是字符串，另一列是整数，但是由于一些乱序数据从压缩文件中读取它时，在某些时候hadoop将字符串部分读取为整数并生成非法格式异常。我只是个菜鸟。我想知道是配置有问题还是我的代码有问题。core-site.xml中的属性是io.compression.codecsorg.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,org.apache.hadoop.io.co
我让ApacheDrill查询未压缩的JSON文件没有问题，但我正在努力处理gz压缩的JSON文件。我的理解是Drill使用Hadoop文件连接器，我认为它能够处理gz文件，但似乎Drill的JSON查询功能总是锁定到.json文件。我试过这样做:"formats":{"gz":{"type":"json"}}但是，收到文件未找到错误。也试过这个:"formats":{"json":{"type":"json","extensions":["gz"]}}这会导致“无效的JSON映射”错误。 最佳答案 这是一个已在最新的master分
我在YARN上运行ApacheSpark(1.3.0)。YARN_CONF_DIR指向YARN配置。core-site.xml从该目录加载。它包括io.compression.codecs的设置，此列表包括com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec，它不包含在预构建的Spark中。这会在启动时导致ClassNotFoundException。作为解决方法，我们可以使用修改后的core-site.xml运行，或者我们可以使用--jars包含所需的Jar文件。这些解决方法都不是很可靠。我不是YARN集群的管理员。集群管理员可以在我不知情的情况下对core-sit
非常感谢您阅读我的帖子。我正在尝试在我的服务器(运行XeonCPU)上的HBase上安装LZO2.03压缩编解码器。我目前正在运行Hadoop0.20.1和HBase0.90.2。我遵循了http://wiki.apache.org/hadoop/UsingLzoCompression中的指南.我从http://code.google.com/p/hadoop-gpl-compression/下载了LZOnative连接器(Hadoop-GPL-Compression).我使用./configure--prefix=/home/ckwon/wks/test/lzo_lib_x64--e
我正在Gzipped.arc文件上运行MapReduce任务。类似于此question，我遇到了困难，因为Gzip解压缩是自动运行的(因为文件有.gz扩展名)，但它导致换行符/回车符按照Unix文件编码被渲染为换行符的问题。这使得输入完全不可读，因为它取决于文件中嵌入的特定字符数。我正在尝试禁用Gzip解压缩，以便我可以在我的映射器中正确地执行它。我试过:-jobconfstream.recordreader.compression=none但这似乎并不影响压缩。有什么方法可以防止对我的输入进行Gzip解压缩？谢谢，-Geoff 最佳答案
所以人们在压缩ScaldingJobs的输出时遇到了问题，包括我自己。谷歌搜索后，我在某个不起眼的论坛中得到了奇怪的答案，但没有适合人们复制和粘贴需求的答案。我想要像Tsv这样的输出，但写入压缩输出。 最佳答案 无论如何，经过大量的faffification我设法编写了一个似乎可以完成工作的TsvCompressed输出(您仍然需要设置hadoop作业系统配置属性，即将压缩设置为true，并将编解码器设置为合理的或默认为蹩脚的放气)importcom.twitter.scalding._importcascading.tuple.F
我有很多zip格式的压缩文件(以GB为单位)，想编写仅映射作业来解压缩它们。我的映射器类看起来像importjava.util.zip.*;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;importorg.apache.hadoop.io.*;importorg.apache.hadoop.mapred.FileSplit;importorg.apache.hadoop.mapred.OutputCollector;importjava.io.*;publicclassDecompressMapperextendsMapper{privatestat
我在理解大数据世界中可拆分和不可拆分的文件格式时感到困惑。我使用的是zip文件格式，我知道zip文件是不可拆分的，因此当我处理该文件时，我必须使用ZipFileInputFormat基本上解压缩然后处理它。然后我转向gzip格式，我能够在我的spark作业中处理它，但我一直怀疑为什么人们说gzip文件格式也不是可拆分？它会如何影响我的Spark工作表现？例如，如果有5k个不同大小的gzip文件，其中一些是1kb，一些是10gb，如果我要在spark中加载它会发生什么？我应该在我的情况下使用gzip还是任何其他压缩？如果是，那为什么？性能上有什么区别CASE1:如果我有一个非常大的(10
我正在写信给hadoophdfs。该文件必须使用lzo压缩。此外，该文件将实时附加。源文件是hadoop中不存在的gzip文件。批处理这个gzip文件，然后进行lzo压缩并附加到hadoop。这是否消除了使用mapreduce的可能性？我们怎样才能做到这一点？在此先感谢您的帮助 最佳答案 您可以从自定义Java代码直接写入HDFS:publicclassHdfsWriteextendsConfiguredimplementsTool{publicintrun(String[]arg0)throwsException{//create
我已经使用新的2.x版本设置了一个Hadoop集群。并且我根据thisguide安装了snappy和hadoopsnappy,在map输出中启用快速压缩。运行wordcount示例时，出现错误:[dm@node1~]$hadoopjar/opt/hadoop-2.0.5-alpha/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.0.5-alpha.jarwordcount/in/out13/09/0605:09:52WARNutil.NativeCodeLoader:Unabletoloadnative-hadooplibrary
