如何找到日志文件请指导我已经检查了资源管理器的url。但是我没有找到任何日志文件这是完整的错误QueryID=hadoop_20170325120040_d54d136a-1904-4af9-8f8d-4167343db072Totaljobs=1LaunchingJob1outof1Numberofreducetasksissetto0sincethere'snoreduceoperatorJobrunningin-process(localHadoop)2017-03-2512:00:42,954Stage-0map=0%,reduce=0%EndedJob=job_local64
你能帮我从hive中的current_date获取“MMM-yyyy”格式的时间格式吗？非常感谢。例如:col1col212-09-2016SEP-201621-10-2017OCT-2017 最佳答案 selectfrom_unixtime(unix_timestamp(CURRENT_DATE,'yyyy-MM-ddHH:mm:ss'),'MMM-yyyy')AScurrentdatefromdb.table_name;例子:hive>selectfrom_unixtime(unix_timestamp(CURRENT_DATE
我正在通过给出以下命令将本地系统中的pig处理文件复制到HDFS路径(链接到HIVE表)，但它没有复制。第一步:数据在我的本地路径[root@quickstartplantoutput]#lltotal4-rw-r--r--1rootroot1469Dec302:37part-m-00000-rw-r--r--1rootroot0Dec302:37_SUCCESS[root@quickstartplantoutput]#pwd/home/cloudera/Desktop/dealer/plantoutputStep2:应用命令后是这样的[root@quickstartplantoutp
我正在尝试将spark作业从客户端提交到cloudera集群。在集群中，我们使用的是CDH-5.3.2，它的spark版本是1.2.0，hadoop版本是2.5.0。因此，为了测试我们的集群，我们提交了从spark网站获取的wordcount示例。我们可以成功提交我们用java编写的spark作业。但是，我们无法将结果写入hdfs上的文件。我们收到以下错误，20/06/2509:38:16INFODAGScheduler:Job0failed:saveAsTextFileatSimpleWordCount.java:36,took5.450531sExceptioninthread"m
我是否需要将Spark与YARN结合使用才能通过HDFS实现NODELOCAL数据局部性？如果我使用Spark独立集群管理器并将我的数据分布在HDFS集群中，Spark如何知道数据位于本地节点上？ 最佳答案 YARN是一个资源管理器。它处理内存和进程，而不处理HDFS或数据局部性的工作。既然Spark可以从HDFS源中读取，并且名称节点和数据节点负责YARN之外的所有HDFSblock数据管理，那么我认为答案是否定的，您不需要YARN。但是您已经拥有HDFS，这意味着您拥有Hadoop，那么为什么不利用将Spark集成到YARN中呢
我正在使用以下python代码使用pyhdfs将文件从我的本地系统上传到远程HDFSfrompyhdfsimportHdfsClientclient=HdfsClient(hosts='1.1.1.1',user_name='root')client.mkdirs('/jarvis')client.copy_from_local('/my/local/file,'/hdfs/path')使用python3.5/。Hadoop在默认端口中运行:500701.1.1.1是我的远程Hadoopurl创建目录“jarvis”工作正常，但复制文件不工作。我收到以下错误Traceback(most
我有以下代码创建窗口并在窗口中聚合值。df.groupBy(window("time","30minutes"))\.agg(func.countDistinct("customer_numbers")窗口列(包含时间段的列)现在是一个具有两个日期时间的结构。[datetime1,datetime2].我的数据框是这样的:windowcustomer_numbers[2018-02-04:10:00:00,2018-02-04:10:30:00]10[2018-02-04:10:30:00,2018-02-04:11:00:00]15我希望它看起来像这样startEndcustomer
我使用以下Hive查询:hive>INSERTOVERWRITELOCALDIRECTORY"gs://Google/Storage/Directory/Path/Name"rowformatdelimitedfieldsterminatedby','select*from.;我收到以下错误:"Error:FailedwithexceptionWrongFS:"gs://Google/Storage/Directory/PathName",expected:file:///我做错了什么？ 最佳答案 从语法中删除Local。参见下面的
我有一个文本文件(61Gb)，每一行都包含一个代表日期的字符串，例如2010年12月16日星期四18:53:32+0000在单核上迭代文件时间太长，因此我想使用Pyspark和Mapreduce技术快速找到某年某天的行频。我认为好的开始:importdateutil.parsertext_file=sc.textFile('dates.txt')date_freqs=text_file.map(lambdaline:dateutil.parser.parse(line))\.map(lambdadate:date+1)\.reduceByKey(lambdaa,b:a+b)不幸的是，我
我想知道如果我在本地模式下使用pig(内部调用Mapreduce)与使用PIG-withouthadoop.jar文件相比，性能增益或损失是什么？PIG-withouthadoop.jar真的不用hadoop吗？？？如果我只想使用没有集群的Pig，比如设计数据流，那么我应该使用什么？Pig在本地模式或pig-withouthadoop.jar文件？？目前我已经使用pig本地模式编写了我的脚本，并且在尝试在服务器中部署并在本地模式下设置PIG时，我想我还需要在设置PIG_HOME变量之前在环境变量中设置HADOOP_HOME请指教..提前致谢。:) 最佳答案
