我是MapReduce的新手，我正在尝试找到问题的解决方案。我正在尝试链接两个mapreduce作业。第一个作业正在执行，但在第二个作业中我收到如下错误INFOmapreduce.Job:TaskId:attempt_1445271708293_0055_m_000000_1,Status:FAILEDError:java.io.IOException:Initializationofallthecollectorsfailed.Errorinlastcollectorwas:nullatorg.apache.hadoop.mapred.MapTask.createSortingCol
需要帮助!!!我正在使用flume将Twitter提要流式传输到hdfs中并将其加载到hive中进行分析。步骤如下:hdfs中的数据:我已经描述了avroschema在avsc文件并将其放入hadoop中:{"type":"record","name":"Doc","doc":"adoc","fields":[{"name":"id","type":"string"},{"name":"user_friends_count","type":["int","null"]},{"name":"user_location","type":["string","null"]},{"name":
在下面的例子中:small.ints=to.dfs(1:1000)mapreduce(input=small.ints,map=function(k,v)cbind(v,v^2))mapreduce函数的数据输入是一个名为small.ints的对象，它引用了HDFS中的block。现在我有一个CSV文件已经存储在HDFS中"hdfs://172.16.1.58:8020/tmp/test_short.csv"如何为它获取一个对象？据我所知(这可能是错误的)，如果我想将CSV文件中的数据作为mapreduce的输入，我必须首先在R中生成一个表，其中包含CSV文件中的所有值。我确实有这样的
我是Hadoop的新手，尝试使用Hadoop编写关系连接。该算法尝试在连续两轮中连接三个关系。我使用递归方法。该程序运行良好。但是在执行期间它会尝试打印这样的警告:14/12/0210:41:16WARNio.ReadaheadPool:FailedreadaheadonifileEBADF:Badfiledescriptoratorg.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$POSIX.posix_fadvise(NativeMethod)atorg.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$POSIX.posixFadvis
我在玩Mahout，发现FileDataModel接受以下格式的数据userId,itemId,pref(long,long,Double).我有一些格式的数据String,long,double在Mahout上使用此数据集的最佳/最简单方法是什么？ 最佳答案 一种方法是创建FileDataModel的扩展.您需要覆盖readUserIDFromString(Stringvalue)使用某种解析器进行转换的方法。您可以使用IDMigrator的实现之一。，正如肖恩建议的那样。例如，假设您有一个已初始化的MemoryIDMigrato
我正在安装Hadoop2.7.2(1个主NN-1第二个NN-3数据节点)并且无法启动数据节点!!!在大声喊出日志(见下文)之后，fatalerror是由于ClusterID不匹配造成的……很简单!只需更改ID。错误...当我在NameNode和DataNode上检查我的VERSION文件时，它们是相同的..所以问题很简单:INTO日志文件-->NameNode的ClusterID来自哪里？？？？日志文件:WARNorg.apache.hadoop.hdfs.server.common.Storage:java.io.IOException:IncompatibleclusterIDsi
我已经安装了hadoop2.6.0，并且正在试用它。我正在尝试伪分布式设置，并按照http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCluster.html#Execution上的说明进行操作我卡在了第5步，即当我运行命令时bin/hdfsdfs-putetc/hadoopinput我收到以下错误。15/02/0200:35:49WARNutil.NativeCodeLoader:Unabletoloadnative-hadooplibraryforyourplatform...u
当我尝试在RDD[(Int,ArrayBuffer[(Int,Double)])]输入上应用方法(ComputeDwt)时，我遇到了上述异常。我什至使用extendsSerialization选项来序列化spark中的对象。这是代码片段。input:series:RDD[(Int,ArrayBuffer[(Int,Double)])]DWTsampleextendsSerializationisaclasshavingcomputeDwtfunction.sc:sparkContextvalkk:RDD[(Int,List[Double])]=series.map(t=>(t._1,n
我无法使用Java从HDFS读取文件:StringhdfsUrl="hdfs://:";Configurationconfiguration=newConfiguration();configuration.set("fs.defaultFS",hdfsUrl);FileSystemfs=FileSystem.get(configuration);PathfilePath=newPath(hdfsUrl+"/projects/harmonizome/data/achilles/attribute_list_entries.txt.gz");FSDataInputStreamfsData
我遇到的情况是，多个目录中存在多个(每个100+个2-3MB)压缩gz格式的文件。例如A1/B1/C1/part-0000.gzA2/B2/C2/part-0000.gzA1/B1/C1/part-0001.gz我必须将所有这些文件输入到一个map作业中。据我所知，要使用MultipleFileInputFormat，所有输入文件都需要位于同一目录中。是否可以将多个目录直接传递到作业中？如果不是，那么是否有可能将这些文件有效地放入一个目录中而不会发生命名冲突，或者将这些文件合并到1个压缩的gz文件中。注意:我使用纯java来实现映射器，而不是使用Pig或hadoop流。任何有关上述问题
