Node1:hadoop2.5.2RedhatLinux.el664bit构建64位native库并且它正在运行Node2:hadoop2.5.2RedhatLinux.el532bit构建32位native库并且它正在运行当将mapreduce任务作为单个节点运行时(压缩)作为多节点它也可以工作(没有压缩)但作为具有压缩功能的多节点，它不起作用....map任务只在其中一个节点(有时在node1，有时在node2)完成，在其他节点失败并出现错误，作业失败。Error:java.io.IOException:Spillfailedatorg.apache.hadoop.mapred.M
我有大量的hadoop存档.har格式的数据。因为har不包含任何压缩，所以我试图进一步将其压缩并存储在HDFS中。我唯一可以毫无错误地开始工作的是:harFile.coalesce(1,"true").saveAsTextFile("hdfs://namenode/archive/GzipOutput",classOf[org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec])//`coalesce`becauseGzipisn'tsplittable.但是，这并没有给我正确的结果。生成了一个Gzipped文件，但输出无效(单行说明rdd类型等)任何帮助将不胜
我有以下sqoop脚本，它应该以parquet格式获取数据并使用snappy压缩。sqoopimport\--hive-drop-import-delims\--fields-terminated-by'\001'\--connect''\--query'select*from.where$CONDITIONS'\--username\--password\--split-by''\-m=4\--input-null-string''\--input-null-non-string''\--inline-lob-limit0\--target-dir\--compression-cod
主题-RollingFileAppender，以及如何压缩旋转的文件RollingfileAppender根据文件大小旋转日志文件。MaxFileSize表示文件的最大大小，而MaxBackupIndex表示要保存在日志文件夹中的文件数量。示例属性文件如下:1log4j.rootLogger=INFO,fileLogger2log4j.appender.fileLogger=org.apache.log4j.RollingFileAppender3log4j.appender.fileLogger.layout=org.apache.log4j.PatternLayout4log4j.
我们有100多个HDFS分区，我们每天每小时都会写入这些分区。分区是每天进行的，以便直接加载到Hive中，数据以Parquet格式写入。我们遇到的问题是，因为我们想尽可能快地获取数据可查询，每小时写入导致很多小文件。有很多例子，例如Howtocombinesmallparquetfilestoonelargeparquetfile?对于合并代码；我的问题是在移动/替换新压缩的文件以替换小文件时如何避免破坏人们的主动查询？ 最佳答案 Metastore对每个分区都有一个文件系统位置。该位置通常基于表和分区:hdfs://namenod
我的本地有一个.txt文件，我想把这个文件压缩成.gz，然后上传到HDFS的某个位置。下面是我试过的代码:StringcodecClassName=args[1];Stringsource=args[2];Stringdest=args[3];InputStreamin=newBufferedInputStream(newFileInputStream(source));ClasscodecClass=Class.forName(codecClassName);Configurationconf=newConfiguration();CompressionCodeccodec=(C
当我遇到术语“可拆分”时，我正在学习各种压缩编解码器。现在这个术语在我研究过的任何互联网资源和书籍中都没有太多解释，所以我想我可能在这里遗漏了一些微不足道的东西。我的第一个猜测是某些编解码器将元数据作为header/尾部添加到压缩文件中，这意味着如果压缩文件被拆分为多个HDFSblock进行存储，除非所有拆分都是合并在一起。如果是这种情况，如何将不可拆分文件的拆分(block)发送到映射器以输入到MR应用程序？我知道hadoop确实支持gzip(不可分割的编解码器)，但我不明白具体是如何支持的。有人可以详细解释编解码器的不可分割性的含义是什么或分享一些相同的链接吗？
我已经创建了一个配置单元表，现在我想将活泼的压缩数据加载到表中。因此我做了以下事情:SETmapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;SEThive.exec.compress.output=true;SETmapreduce.output.fileoutputformat.compress=true;CREATETABLEtoydata_table(idSTRING,valueSTRING)ROWFORMATDELIMITEDFIELDSTERMI
我正在尝试读取使用hadoop-xz压缩的.xz文件使用pig脚本的编解码器。我试过的示例代码是，REGISTERhadoop-xz-1.4.jarSEToutput.compression.enabledtrue;SEToutput.compression.codecio.sensesecure.hadoop.xz.XZCodec;msg=LOAD'pigtest/newXZ.xz'USINGPigStorage();STOREmsgINTO'pigtest/output'USINGPigStorage();DUMPmsg;结果仍然是压缩格式。我做错了吗，还是我必须在pig里面使用X
问题在标题中——什么时候使用压缩比较好？好的，我的意思是处理速度更快。我的管道由多个MR作业组成，中间结果存储在序列文件中。数据是数字-时间序列。此外，碰巧一项工作的输出与输入的大小相同。因此，传输/存储的数据可能很大。我想知道我是否可以预期由于压缩而加速，或者压缩/解压缩数据需要更多时间？ 最佳答案 使用快速编解码器(readsnappy)启用中间数据压缩几乎总是一个好主意。即使您的数据不可压缩，您也不会受到太多惩罚。 关于hadoop-何时使用压缩，我们在StackOverflow上
