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r - sparklyr - rsparkling as_h2o_frame() 错误 java.lang.IllegalArgumentException : Unsupported argument: (spark. dynamicAllocation.enabled,true)

我正在尝试在sparklyrsession期间通过H2o(使用库rsparkling)使用一些机器学习功能。我正在运行hadoop集群。考虑以下示例:library(dplyr)library(sparklyr)library(rsparkling)library(h2o)#configurethesparksessionandconnectsc=spark_connect(master='yarn-client',spark_home='/usr/hdp/current/spark-client',app_name='sparklyr',config=list("sparklyr.s

java - Hadoop MapReduce : Read a file and use it as input to filter other files

我想编写一个hadoop应用程序,它将一个文件和一个包含多个文件的输入文件夹作为输入。单个文件包含需要从文件夹中的其他文件中选择和提取其记录的key。我怎样才能做到这一点?顺便说一句,我有一个正在运行的hadoopmapreduce应用程序,它将文件夹路径作为输入,进行处理并将结果写到不同的文件夹中。我对如何使用文件获取需要从特定目录中的其他文件中选择和提取的key感到困惑。包含key的文件是一个大文件,因此不能直接放入主存中。我该怎么做?谢谢! 最佳答案 如果键的数量太多而无法放入内存,则考虑将键集加载到布隆过滤器(大小合适以产生

在Android Studio导入一个项目之后,通常需要下载Gradle的相应版本,但是AS的自动下载很慢,有时候甚至会失败。会出现类似Error:connect time out等错误...

用AndroidStudio导入一个项目时,用Gradle构建过程中报错误,估计是下载gradle.zip文件时访问不到,应该是被墙了,网速太慢,下载不了外网资源。错误有如下情况:1、加载过慢2、下载超时3、下载失败解决方法如下:1、下载对应的gradle版本在Project的视图下,找到gradle,里面的cradle-wrapper.properties显示我们需要的gradle版本,然后打开连接下载对应版本(可能这里的链接下载比较慢,可以找找其他下载链接)这时候我们可以在官网或者其他网站用浏览器下好再放到相应目录,在AS的底部可以看到gradle的版本,如果不清楚可以打开gradle-w

hadoop - 无法创建目录/home/hadoop/hadoopinfra/hdfs/namenode/current

我得到了错误Cannotcreatedirectory/home/hadoop/hadoopinfra/hdfs/namenode/current尝试在本地Mac上安装hadoop时。这可能是什么原因?仅供引用,我将我的xml文件放在下面:mapred-site.xml:mapreduce.framework.nameyarnhdfs-site.xml:dfs.replication1dfs.name.dirfile:///home/hadoop/hadoopinfra/hdfs/namenodedfs.data.dirfile:///home/hadoop/hadoopinfra/h

hadoop - nutch 1.10输入路径不存在/linkdb/current

当我使用以下命令运行nutch1.10时,假设TestCrawl2以前不存在并且需要创建,...sudo-Ebin/crawl-i-Dsolr.server.url=http://localhost:8983/solr/TestCrawlCore2urls/TestCrawl2/20我收到一个关于索引的错误声明:Indexer:org.apache.hadoop.mapred.InvalidInputException:Inputpathdoesnotexist:file:/opt/apache-nutch-1.10/TestCrawl2/linkdb/currentlinkdb目录存

Hadoop 纱 : How to limit dynamic self allocation of resources with Spark?

在我们在Yarn下运行的Hadoop集群中,我们遇到了一个问题,即一些“更聪明”的人能够通过在pySparkJupyter笔记本中配置Spark作业来消耗大得多的资源block,例如:conf=(SparkConf().setAppName("name").setMaster("yarn-client").set("spark.executor.instances","1000").set("spark.executor.memory","64g"))sc=SparkContext(conf=conf)这导致了这些人从字面上排挤其他不那么“聪明”的人的情况。有没有办法禁止用户自行分配资

引入echars5.0报错“export ‘default‘ (imported as ‘echarts‘) was not found in ‘echarts‘解决方案

引入echars5.0报错“export‘default‘(importedas‘echarts‘)wasnotfoundin‘echarts‘解决方案前言:老版本的echars样式与新版本的组件美观度相差巨大,以美观为主所以把组件升级成了echars5.0,结果报错了【"export‘default’(importedas‘echarts’)wasnotfoundin‘echarts’】!一、npmrundev报错直接报错:"export‘default’(importedas‘echarts’)wasnotfoundin'echarts’二、报错原因与解决方案新版本的echarts引入方式

java - Hadoop : Provide directory as input to MapReduce job

我正在使用ClouderaHadoop。我能够运行简单的mapreduce程序,我提供一个文件作为MapReduce程序的输入。此文件包含所有其他要由mapper函数处理的文件。但是,我卡在了一点。/folder1-file1.txt-file2.txt-file3.txt如何将MapReduce程序的输入路径指定为"/folder1",以便它可以开始处理该目录中的每个文件?有什么想法吗?编辑:1)首先,我提供了inputFile.txt作为mapreduce程序的输入。它运行良好。>inputFile.txtfile1.txtfile2.txtfile3.txt2)但是现在,我不想提

sql - 错误消息 : TOK_ALLCOLREF is not supported in current context - while Using DISTINCT in HIVE

我在HIVE0.11中使用简单的命令:SELECTDISTINCT*FROMfirst_working_table;,我收到以下错误消息:FAILED:SemanticExceptionTOK_ALLCOLREFisnotsupportedincurrentcontext.有人知道为什么会这样吗?我们该如何解决?谢谢,加仑。 最佳答案 Hive不支持DISTINCT*语法。您可以手动指定表的每个字段以获得相同的结果:SELECTDISTINCTfield1,field2,....,fieldNFROMfirst_working_ta

database - Spark : run InputFormat as singleton

我正在尝试将键值数据库集成到Spark中并有一些问题。我是Spark初学者,阅读了很多书并运行了一些示例,但什么也没有复杂。场景:我正在使用小型hdfs集群将传入消息存储在数据库中。集群有5个节点,数据被拆分为5个分区。每个分区存储在单独的数据库文件中。因此每个节点都可以处理它自己的数据分区。问题:数据库软件的接口(interface)基于JNI,数据库本身是在C中实现。由于技术原因,数据库软件可以维护一次只有一个事件连接。只能有一个JVM进程已连接到数据库。由于这个限制,读取和写入数据库必须去通过相同的JVM进程。(背景信息:数据库嵌入到流程中。它是基于文件的,并且一次只能有一个进程