我能够在HDFS中创建目录，但是当我提交“ls”命令时，它给出了下面提到的错误。当我给bin/hadoopdfs–ls/时，我得到了同样的错误。我错过了什么？hduser@Server-8-22:/usr/local/hadoop$bin/hadoopfs-mkdirskalburginputWarning:$HADOOP_HOMEisdeprecated.hduser@Server-8-22:/usr/local/hadoop$bin/hadoopfs-mkdirskalburgoutputWarning:$HADOOP_HOMEisdeprecated.hduser@Server-
示例:jar类arg1arg2arg3arg1用于输入格式，arg2用于输出格式，如下所示:publicstaticvoidmain(String[]args){FileInputFormat.addInputPath(conf,newPath(args[0]));FileOutputFormat.setOutputPath(conf,newPath(args[1]));....}我需要发送arg3"args[2]"到map类......publicclassJoinMultiMapextendsMapReduceBaseimplementsMapper{ineedarg3her}
我正在关注ClouderaAWS快速入门https://s3.amazonaws.com/quickstart-reference/cloudera/hadoop/latest/doc/Cloudera_EDH_on_AWS.pdf我正在使用选项2使用ClouderaDirectorServer。我按照指示使用./bin/cloudera-director-server启动服务器，然后系统提示我“监听端口7189上的连接”。由于没有提示，我不确定如何运行下一步。./bin/cloudera-directorbootstrap-remoteaws.simple.conf--ip.remo
我已经创建了一个配置单元数据库。我使用HortonworksODBC驱动程序为Hive创建了一个ODBC数据源。我使用来自Tableau9(桌面)的数据源。我可以查询表DimA，我可以查询表FactA。但是在tableau中，如果我尝试进行连接，则会出现错误[Hortonworks][HiveODBC](35)ErrorfromHive:errorcode:'0'errormessage:'ExecuteStatementfinishedwithoperationstate:ERROR_STATE'.UnexpectedError我可以轻松地转到我的集群并在hiveshell中发出相同
在像mysql这样的关系数据库模型中，当用户向数据库发送查询时，如“SELECTmessage.message_idFROMmessage”，整个表'message'加载到RAM中。当表非常大并且服务器没有足够的内存时，mysql崩溃。抱歉我的问题。我不知道如何描述我的问题。我在大学的数据库类(class)要求搜索有关hadoop如何处理表以及查询发送到数据库并且hadoop尝试执行查询时的查询 最佳答案 由于这是家庭作业，我不会完全回答您的问题，但我会为您指明正确的方向。在传统的关系数据库(MySQL、PostgreSQL、S
考虑到YARN是运行mapreduce2的更好选择这一事实，但是是否可以在没有YARN的情况下运行MR2？我尝试使用MR2，但它与YARN一起运行。 最佳答案 MRv2实际上是YARN!所以，不，你不能在没有YARN的情况下运行mapreduce2作业!Officialdocumentation:ApacheHadoopNextGenMapReduce(YARN)MapReducehasundergoneacompleteoverhaulinhadoop-0.23andwenowhave,whatwecall,MapReduce2.
我有这段代码，我在其中设置了一个映射器和一个缩减器。我想再包含一个映射器和一个缩减器来完成进一步的工作。问题是我必须将第一个mapreduce作业的输出文件作为下一个mapreduce作业的输入。是否可以这样做？如果是，我该怎么做？publicintrun(String[]args)throwsException{JobConfconf=newJobConf(getConf(),DecisionTreec45.class);conf.setJobName("c4.5");//thekeysarewords(strings)conf.setOutputKeyClass(Text.clas
我玩过各种流映射减少字数统计示例，其中Hadoop/Hbase似乎采用大文件并在节点之间平均拆分(在换行符处)。然后它将部分文档的每一行提交到我的代码的map部分。我的问题是，当我有很多小的非结构化和半结构化文档时，如何让Hadoop将整个文档提交到我的map代码？ 最佳答案 文件拆分由InputFormat.getSplits计算。因此，对于每个输入文件，它都会获得拆分数，并且每个拆分都会提交给映射器。现在基于InputFormatMapper将处理输入拆分。我们有不同类型的输入格式，例如TextInputFormat，它将文本文
我了解资源管理器将MapReduce程序发送到每个节点管理器，以便MapReduce在每个节点中执行。但是在看到这张图片之后，我对实际Map&Reduce作业的执行位置以及数据节点之间的洗牌如何发生感到困惑？难道不是花时间对不同数据节点的数据进行排序和混洗/发送数据来执行ReduceJob吗？请解释一下。另外请告诉我什么是图中的MapNode和ReduceNode。图片来源:http://gppd-wiki.inf.ufrgs.br/index.php/MapReduce 最佳答案 inputsplit是存储在hdfs上的文件的逻辑
我最近注意到有一些关于在Spark而不是MapReduce上运行Mahout算法的讨论。但是我找不到任何文档。有人能告诉我是否可以在Spark上运行Mahout算法吗？如果是这样，对我们可以运行的算法有什么限制吗？ 最佳答案 是的，mahout现在可以在Spark上运行(即新版本v0.10.0)。记录了不同引擎上可用的算法here.这些在Spark上可用:MahoutDistributedBLAS.DistributedRowMatrixAPIwithRandMatlablikeoperators.DistributedALS,SP
