我尝试将RDD中的每条记录写入多个文件(每个黑名单一个，并按键分组)到HDFS，并在每个文件集上应用黑名单。首先，我将MultipleTextOutputFormat与keyBy结合使用，按记录中的字段对输出文件进行分组，效果很好。所以我的输出文件现在由一个键命名，来自记录，记录在这个文件中分组。但我现在的问题是，我需要在输出上应用黑名单并分别保存这些输出中的每一个。我使用一个简单的过滤器做到了这一点。现在发生的情况是，应用此文件管理器会导致作业针对x个不同的黑名单完成X次。对于大量记录，这是NotAcceptable。即使之前在Dataframe上调用缓存函数。为了弄清楚我想要什么，
可以使用hivehive.fetch.task.conversion参数在Hive中启用Fetch任务进行简单查询，而不是Map或MapReduce。请解释为什么Fetch任务比Map运行得快得多，尤其是在做一些简单的工作时(例如select*fromtablelimit10;)？在这种情况下，另外执行什么maptask？在我的例子中，性能差异快了20多倍。这两个任务都应该读取表数据，不是吗？ 最佳答案 FetchTask直接获取数据，而Mapreduce将调用mapreduce作业hive.fetch.task.conversio
在带有hive3的HortonworksHDP3集群上通过Tez执行插入..选择查询，我收到以下错误:java.sql.SQLException:Errorwhileprocessingstatement:FAILED:ExecutionError,returncode1fromorg.apache.hadoop.hive.ql.exec.MoveTask.MetaException(message:Putrequestfailed:INSERTINTO"PARTITION_PARAMS"("PARAM_VALUE","PART_ID","PARAM_KEY")VALUES(?,?,?
我正在尝试将一些文本文件转换为象夫序列文件。所以我愿意mahoutseqdirectory-iinputFolder-ooutputFolder但我总是遇到这个异常java.lang.Exception:java.lang.RuntimeException:java.lang.reflect.InvocationTargetExceptionatorg.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job.run(LocalJobRunner.java:403)Causedby:java.lang.RuntimeException:java.lang.refl
我正在尝试在Impala中执行SQL查询。我有一个数据表，其中(除其他外)有两列，其值相交多次。例如，假设我们有一个表，其中包含两列相关的姓名和电话号码:姓名电话号码约翰·史密斯(123)456-7890罗伯·约翰逊(123)456-7890格雷格·jackson(123)456-7890汤姆格林(123)456-7890jack·马西斯(123)456-7890约翰·史密斯(234)567-8901罗伯·约翰逊(234)567-8901乔·沃尔夫(234)567-8901迈克·托马斯(234)567-8901吉姆·摩尔(234)567-8901约翰·史密斯(345)678-9012罗
我正在学习HBase。我知道如何使用HadoopMapReduce编写Java程序并将输出写入HDFS；但现在我想将相同的输出写入HBase，而不是HDFS。它应该有一些类似的代码，就像我之前在HDFS中所做的那样:context.write(key,value);谁能给我一个例子来实现这个？ 最佳答案 这是一种方法:publicstaticclassMyMapperextendsTableMapper{publicvoidmap(ImmutableBytesWritablerow,Resultvalue,Contextcontex
代码selectc1,c2,c3,c4,c5,c6fromtablewherec5in('a','b')从这里开始，我想将c5列拆分为两列，然后根据它们对c6的值对它们进行排名。一列应该由所有a结果组成，另一列应该是所有b结果。我已经能够使用rank()对它们进行排名，但无法将列分开。我还没有得到其他人曾经为我工作的技术。 最佳答案 selectc1,c2,c3,c4,c5,c6,rank()over(partitionby...orderbycasewhenc5='a'then1casewhenc5='b'then2end)asr
我遇到的问题是:已经将我的input.txt(50MBytes)文件放入HDFS，我正在运行python./test.pyhdfs:///user/myself/input.txt-rhadoop--hadoop-bin/usr/bin/hadoopMrJob似乎花了很多时间将文件复制到hdfs(又是？)Copyinglocalfilesintohdfs:///user/myself/tmp/mrjob/test.myself.20150927.104821.148929/files/这符合逻辑吗？它不应该直接从HDFS使用input.txt吗？(使用Hadoop版本2.6.0)
博客文章-http://petewarden.typepad.com/searchbrowser/2011/05/using-hadoop-with-external-api-calls.html-建议从Hadoop集群内部调用外部系统(查询twitterAPI或抓取网页)。对于我目前正在开发的系统，有快速和慢速(批量)子系统。数据是从Twitter的API中获取的——也用于快速、单独的检索。这可能是每天数十万(甚至数百万)个外部请求。还检索网页内容以进行进一步处理-至少具有相同规模的请求。除了对外部源的潜在副作用(更改数据以使其在下一个请求中有所不同)之外，以这种方式使用Hadoop
我今天刚启动Oozie，我注意到在运行Hive操作时出现不一致的错误。当我运行完全相同的Oozie工作流时，有时它会成功，而有时它会因Hive操作的此错误而失败:FAILED:SemanticExceptionUnabletofetchtable1)这是什么原因？2)解决方法是什么？目前我只是再次运行Oozie作业直到成功，有时需要多次尝试。我正在使用ClouderaCDH4、MRv1。我是手动安装的，而不是使用ClouderaManager。我有一个三节点集群。Master节点包含NameNode、SecondaryNameNode、JobTracker、HMaster；此外，Mas
