我在Ambari的HDPsnadbox中使用NiFi和Hive。我有一个NiFi流，我将修改后的文件上传到hdfs，然后使用generateflowfile，我将查询loaddatainpath'hdfs/path/'intotabletablename传递给puthiveql处理器。效果很好，但我只想在“hdfs/path”指定的路径中有文件时这样做，因为当命令loadinpath执行时，hdfs目录会清空。我不知道我该怎么做。非常感谢! 最佳答案 使用ListHDFS处理器并将处理器配置为频繁运行(例如每分钟..等)，Direc
我想将HDFS(gzip压缩)数据复制到Vetica。我正在使用以下命令。但它不起作用COPYpix001SOURCEHdfs(url='http://hadoopnemenode.com:50070/webhdfs/v1/bq-upload/pix/m=03/d=01/03-01.txt.gz',username='xyz')GZIPDELIMITERE'\t';谁知道更好的方法谢谢 最佳答案 是的，有GZIP支持，只需要编译GZIP库[VerticaGuys终于帮了我:)]步骤如下:#cd/opt/vertica/sdk/exa
我的CSV文件包含有关公司员工的详细信息。一栏包含员工的薪水(例如-4,000美元)。因此，当我编写脚本以通过“，”分隔将数据加载到表中时，它将我的薪水列分别作为4和000。如何处理？CSV文件示例-澳大利亚，35-39岁，咨询，创业(1-25)，Web应用程序开发人员，"$10,001-$25,000",企业表格代码-createtablesurvey(countrystring,agestring,industryTypestring,companyTypestring,occupationstring,salarystring,projectstring)rowformatdel
我正在运行的某个作业需要在处理一些大型HDFS文件之前从数据库(MySQL，尽管这不是很相关)收集一些元数据。此元数据将添加到文件中的数据中，并传递到后面的映射/合并/缩减阶段。我想知道放置此查询的“正确”位置可能在哪里。我需要元数据在映射器开始时可用，但将它放在那里似乎是多余的，因为每个映射器都将执行相同的查询。我如何(如果有的话)执行一次此查询并在所有映射器之间共享其结果？是否有一种通用方法可以在执行任务的所有节点之间共享数据(除了将其写入HDFS之外)？谢谢。 最佳答案 您可以在主函数中进行MYSql查询，查询结果可以存储在字
我正在尝试将MySQL数据库导入Hive以根据Blog分析大型MySQL数据有几种方法可以做到这一点非实时:Sqoop实时:MySQL的Hadoop应用程序所以我决定采用“非实时”方法，并且我设置了具有4个节点的Hadoop集群、Sqoop和Hive，它们在以下版本中运行良好名称版本ApacheHadoop2.6.0ApacheHivehive-0.14.0ApacheSqoopsqoop-1.4.5.bin__hadoop-2.0.4-alpha现在，当我尝试使用以下命令导入数据时导入命令sqoop-import-all-tables--verbose--connectjdbc:my
我使用命令CREATEDATABASEFIRST_DB;在HIVE中创建了一个数据库，并创建了一个数据库。然后我在其中创建了几个表，它正在查找。名为FIRST_DB.db的目录是在我的hdfs仓库位置创建的。然后我退出我的HIVEshell。第二天，当我启动我的HIVE并尝试使用命令USEFIRST_DB;进行连接时，它给出了一个错误:SemanticException[error10072]:databasedoesnotexistFIRST_DB但是当我检查我的hdfs时，FIRST_DB.db存在并且其下的表也存在。即使在我退出HIVEsession后，请帮助我永久设置此数据库。
出于个人兴趣，我尝试定义一个模拟AI，它基于他学到的信息和互联网搜索，以便提供比系统知道的更多的细节。我举了一个child的例子，当他出生时他需要学习一切，他听到了很多然后提出了一些答案。他的妈妈/爸爸告诉他答案是否合适。为了做到这一点，我想在hadoop系统中存储大量聊天对话并解析所有这些对话以确定哪些是最常给出的答案。为此，我想构建一个神经元数据库，其中包含具有确定答案的对话类型。所以我的问题是我可以在互联网上的某个地方合法地找到一个或多个任何格式的聊天/对话数据库吗？(文件、数据库、csv、...)我拥有的最多的数据就是能够正确确定答案的机会；)感谢您的帮助和欢呼，弗雷德里克PS
我的Spark2和Spark配置都有spark.history.fs.cleaner.enabled=true。它适用于保持/spark-history/干净，但无法为/spark2-history做任何事情。关于为什么它不起作用的任何想法？ 最佳答案 spark.history.fs.cleaner.enabledSpark属性控制定期清理磁盘上的事件日志的任务。在你的问题中它是spark.history.fs.cleaner=enabled所以我认为问题出在=字符上。另一个spark.history.fs.cleaner.int
我有一个巨大的txt数据存储，我想在其中收集一些统计数据。使用Hadoop流和Python我知道如何实现MapReduce以在单个列上收集统计信息，例如计算100个类别中的每个类别有多少条记录。我创建了一个简单的mapper.py和reducer.py，并将它们分别作为-mapper和-reducer插入到hadoop-streaming命令中。现在，我对如何实际处理更复杂的任务有点不知所措:除了上述类别(例如地理位置、类型、日期等)之外，还收集各种其他列的各种统计数据。所有这些数据都在同一个txt文件中。我是否将mapper/reducer任务链接在一起？我是否传递最初很长的键值对(
我下载了WikipediaPagelinks数据集(在WikiDumps上可用-http://dumps.wikimedia.org/enwiki/20140102/)。我想在数据集上运行PageRank算法，但是，我无法解析数据，因为它没有很好的记录。这是下载的数据集示例。给出的字段是p1_from、p1_namespace和p1_title。网上查了一下，p1_namespace是一个表示文章类型的数字，但是不知道p1_from是什么。要实现pagerank算法，我需要链接到特定文章的文章数量，但是，我不知道p1_from代表什么。顾名思义，这听起来像是离开该文章的链接数量，而不是
