我在我的mapreduce程序中使用分布式缓存，我将三个变量传递给这个mapreduce程序inputfile、outputdir和configfile.我想添加第三个参数，即配置文件到分布式缓存。我在MapReduce驱动程序的run()方法中设置参数如下:-conf.set("CONF_XML",args[2]);如何用同样的方法将这个文件添加到分布式缓存中。我该怎么做？通常我们添加使用URI(new(filepath));DistributedCache.addCacheFile(newURI(file_path),conf); 最佳答案
我的hive-site.xml配置是当我使用配置单元时:显示数据库；我遇到的异常是:FAILED:IllegalArgumentExceptionjava.net.URISyntaxException:RelativepathinabsoluteURI:file:./tmp/hive-root/root/74dc7e51-1d24-4397-9321-9b8c651ee212/hive_2016-12-04_22-55-36_784_2074916962149947374-1 最佳答案 使用以下属性更改hive-site.xmlhi
我正在尝试使用以下代码使用map-reduce作业连接到mysql数据库。我面临下面发布的以下错误。我在我的代码中放置了检查点这表明作业实际运行之前的作业部分正确运行，之后作业失败......importjava.io.DataInput;importjava.io.DataOutput;importjava.io.IOException;importjava.sql.PreparedStatement;importjava.sql.ResultSet;importjava.sql.SQLException;importjava.util.Iterator;importjava.uti
下面是我对hadoop框架处理文本文件的看法。如果我在某处出错，请纠正我。每个映射器作用于包含一些记录的输入拆分。对于每个输入拆分，都会创建一个记录读取器，它开始从输入拆分读取记录。如果输入拆分中有n条记录，映射器中的map方法将被调用n次，然后使用记录读取器读取键值对。现在进入数据库视角我在单个远程节点上有一个数据库。我想从该数据库的表中获取一些数据。我将使用DBConfigure配置参数并使用DBInputFormat提及输入表。现在假设我的表总共有100条记录，我执行一个SQL查询，在输出中生成70条记录。我想知道:在上述情况(数据库)中如何创建InputSplits？输入拆分的
我正在尝试使用Spark将文本文件的内容保存在hdfs中:importorg.apache.spark.{SparkContext,SparkConf}objectFormatTlfHdfs{defmain(args:Array[String]){valconf=newSparkConf().setAppName("Cleandata").setMaster("local").setSparkHome("/usr/lib/spark")valsc=newSparkContext(conf)varvertices=sc.textFile("hdfs:///user/cloudera/ds
当我尝试从TeradataView导入表时，我遇到了Sqoop的Teradata连接器问题。我只能访问View。但不知何故，当sqoop作业开始时，它试图在我正在访问的TeradataDB中创建一个表，但无权在该DB/schema中创建任何表我低于错误13/05/3103:40:12ERRORtool.ImportTool:EncounteredIOExceptionrunningimportjob:com.teradata.hadoop.exception.TeradataHadoopSQLException:com.teradata.jdbc.jdbc_4.util.JDBCExc
我看到结合使用Spark和Cassandra比较流行。我知道Cassandra是一种大数据解决方案，提供可靠性而不是一致性，因此适合实时系统。它还为查询提供类似SQL的语法，但在底层管理其数据的方式与普通数据库截然不同。另一方面，Hadoop提供的一致性优于可靠性，因此适合分析系统。它的接口(interface)是MapReduce，对于现在来说速度很慢而且级别太低。所以这就是Sparks的用武之地。Sparks使用Hadoop的HDFS并用更好的架构取代旧的MapReduce，该架构更多地利用内存而不是硬盘，并公开更好的接口(interface)，例如RDD和数据帧。所以我的问题是:
我正在类里面学习大数据，现在我们正在学习HIVE。今天我们了解了映射器和缩小器，但说实话，它已经超出了我的范围。有人可以告诉我映射器和化简器在每个步骤中做什么吗？还是至少让我读到了一些好书？提前致谢 最佳答案 让我们尝试从我从互联网上下载的图表中了解map-reduce流程。我们将讨论hadoop中的字数统计问题，hadoop在Hadoop中也称为helloworld。字数统计是一个程序，在该程序中我们可以从文件中查找每个单词的出现情况。让我们尝试了解步骤1):输入文件:我们需要一些数据来运行字数统计程序，以便在群集上运行此程序，第
我们正在使用Amazon的ElasticMapReduce来执行一些大型文件处理作业。作为我们工作流程的一部分，我们偶尔需要从S3中删除可能已经存在的文件。我们使用hadoopfs接口(interface)这样做，如下所示:hadoopfs-rmrs3://mybucket/a/b/myfile.log这会适本地从S3中删除文件，但会在原处留下一个名为“s3://mybucket/a/b_$folder$”的空文件。如thisquestion中所述,Hadoop的Pig无法处理这些文件，因此工作流中的后续步骤可能会因该文件而阻塞。(请注意，我们使用-rmr还是-rm还是使用s3://似
我正在尝试使用Sqoop从Sybase导入数据。从日志中我可以说我已经成功地进行了连接。但是我的工作失败了，给了我一些来自Sybase的Sql异常。我主要不是在Sybase上工作，所以无法从这个错误中挖掘出太多信息。我的资源中只有一个位于Sybase。我使用了以下命令:sqoopimport--verbose\--drivercom.sybase.jdbc3.jdbc.SybDriver\--connectjdbc:sybase:Tds:nyhostx123.sm.com:13290/DATABASE=tempdb\--tabletempdb..mit\--split-bysipid\
