这是一个简化的场景:N个业务流程需要来自同一来源的相同原始数据。数据使用Kafka(正常的Kafka管道)提取并登陆HDFS，在HDFS中，每个流的原始数据都会触发自动质量检查流。所有N个流可能具有不同的数据质量标准。例如，他们可能需要在将原始数据转换为所需模式时将不同格式的日期和时间应用于原始数据。处理未能满足业务流程质量测试的KPI的最佳方法是什么？选项是:全部失败-通知源数据提供者并等待修复数据。然后重新摄取并运行所有N组质量检查。创建一个分支——意味着N个业务流中的K个没有通过质量检查将等待他们的固定数据集，而通过的N-K将适用于当前数据集。标记未通过某些业务流程质量检查的条目
我想为我的本地机器清除accumulo中的所有记录，并想删除在测试时创建的未使用的表。我发现可以从accumuloshell使用deletetable命令，但是这将需要大量手动工作来删除大量表。我也试过instructions格式化hadoop的名称节点，但这似乎不起作用。如何删除所有表并重新开始使用accumulo数据存储？ 最佳答案 好吧，我使用命令deletetable-f-pTest.*删除了所有表。这将删除所有前缀为“Test”的表。简而言之，我们可以编写一个脚本来删除所有表。要从accumulo中删除所有hadoop文件
每当我使用Java在Hadoop中创建一个新文件并写入内容时，都会在文件开头附加特殊字符。有办法消除吗？下面是代码TransformerFactorytf=TransformerFactory.newInstance();Transformertransformer=tf.newTransformer();transformer.setOutputProperty(OutputKeys.OMIT_XML_DECLARATION,"yes");transformer.setOutputProperty(OutputKeys.METHOD,"xml");transformer.setOut
我无法在虚拟框中配置多数据节点集群不考虑复制因子取1。假设我有一个10GB的文件和一个具有2个不同值的列城市，并且我有2个数据节点。想按城市划分数据。我还将在每个分区的2个桶中存储邮政编码。我的问题是每个分区是否会出现在每个数据节点中，或者每个节点将只有不同的分区。我的理解是每个节点都有所有分区，但在某些节点中，由于数据文件中的值不足，分区可能不存在。每个数据节点中的每个分区都将按邮政编码分桶，并且某些分桶可能没有值。 最佳答案 分区是使用目录实现的。目录包含文件。可能是一个，也可能是很多。桶是使用文件实现的。一个桶可能与一个文件相
我是mapreduce的新手，遇到NoSuchElementException，请帮忙。在文本下方输入文件容器:thisisahadoopprogramiamwritingitforfirsttime映射器类:publicclassMappersextendsMapReduceBaseimplementsMapper{privateTextword=newText();privateIntWritablesingleWordCount=newIntWritable();privateIntWritableone=newIntWritable(1);@Overridepublicvoid
使用hive进行字数统计时出现问题。我的配置单元命令是这样的selectword,count(1)ascountfrom(selectexplode(split(word,''))aswordfromnote)wgroupbywordorderbycountdesclimit5;结果:the20583of103889479and7611in52269479是行数。我该如何摆脱它？ 最佳答案 将split函数改成-split(word,'\\s+')(而不是单个空格，一个严肃的白色字符[\t\n\x0B\f\r])
在运行Hadoop任务时，出现以下错误Container[pid=12850,containerID=container_1489504424139_0638_01_201123]isrunningbeyondphysicalmemorylimits.Currentusage:4.0GBof4GBphysicalmemoryused;8.8GBof8.4GBvirtualmemoryused.Killingcontainer.我在stackoverflow中搜索，它给了我几个页面(Link1，Link2)。但这没有帮助。我仍然得到错误。我当前的mapred-site.xml文件如下:m
我有一个大型矩阵目录，我正在对此类矩阵应用一些昂贵的操作。管道看起来像这样:Directory->extractmatrices->applyoperations->saveina.csvfile请注意，我将之前的“管道”包装到一个函数中。到目前为止，使用python的多处理库，我能够在1周内应用以前的管道。但是，我很好奇是否有可能以sparkmap-reduce的方式“并行化”之前的函数。因此，我的任务可以用pysparksmapreduce来增强吗？我怎样才能提高速度？(我只有两台笔记本电脑)，你们推荐我在不修改功能的情况下提高管道速度的其他方法是什么？
在thisCloudera博文，在Replication部分，已经解释了复制不会消耗NameNode上的内存。但是，我对此持怀疑态度，因为我知道NameNode在主内存中存储有关每个文件及其副本的信息。那么，无论有无复制，内存需求如何相同？ 最佳答案 那么内存消耗取决于你的意思，因为有物理内存和虚拟内存(我这里只说Namenode)就物理内存而言，Cloudera博客是正确的，因为Datanode有责任与Namenode通信(例如，在重启后连接时)它维护的block。Namenode仅将文件系统结构存储到磁盘(fsimage和编辑文
我有一个包含3个节点的Hbase集群设置:一个NameNode和2个DataNode。NameNode是一个4GB内存和20GB硬盘的服务器，而每个DataNode有8GB内存和100GB硬盘。我正在使用ApacheHadoop版本:2.7.2和ApacheHbase版本:1.2.4我看到有人提到了辅助NameNode。我的问题是，在我的设置中没有辅助NameNode有什么影响？是否可以使用其中一个DataNode作为辅助NameNode？如果可能，我该怎么做？(我只在/etc/hadoop/masters文件中插入了NameNode。) 最佳答案
