我有数据以一定的速度传输到HDFS文件中。我有一个建立在它之上的外部配置单元表。Data有一个timestamp列和一个int列。每5分钟，将添加一行。我有一个JDBC程序，如果int列值是否超过限制，它需要检查最后添加的行。我以为我会为新的时间戳写一个搜索查询，获取行并检查它的int列值。但是，它遍历整个表以搜索最后附加的行。我可以在时间戳列上创建索引。有没有其他方法可以检索最近添加的数据，这样性能就不会下降？ 最佳答案 按日期(例如load_date)对表进行分区，您可以使用date()函数从时间戳字段中导出日期。当然，您还需要
我使用hadoop3.1.0在Ubuntu上运行MapreduceWordCount程序，但它总是得到这个信息。我看到有人问这个类似question之前，但这行不通。我想知道我应该修改哪个文件，或者我错过了什么。我的java程序来自here.master@kevin-VirtualBox:~/MapReduceTutorial$$HADOOP_HOME/bin/hadoopjarProductSalePerCountry.jar/inputMapReduce/mapreduce_output_sales$HADOOP_HOME/bin/hadoopjarProductSalePerCo
我正尝试在配置单元中对以下两个表运行连接查询-selectb.locationfromuser_activity_ruleainnerjoinuser_info_rulebwherea.uid=b.uidanda.cancellation=true;QueryID=username_20180530154141_0a187506-7aca-442a-8310-582d335ad78dTotaljobs=1OpenJDK64-BitServerVMwarning:ignoringoptionMaxPermSize=512M;supportwasremovedin8.0Executionl
我知道MapReduce(MR)是Hadoop的三大核心框架之一，我熟悉它的mapper-shuffle-reducer进度。我的问题可以分为两部分:1)是什么让MR对Hadoop如此独特？为什么其他计算算法不如此？2)其他语言(例如:shell、python)的计算部分是如何工作的？它们的计算过程是否与MR类似？ 最佳答案 “分而治之”是处理数据集的一种非常强大的方法。MapReduce提供了一种读取大量数据的方法，但以可扩展的方式分配工作负载。通常，即使是非结构化数据也有办法从原始文件中分离出单独的“记录”，而Hadoop(或其
我按照官方要求在yarn上运行了H2O:http://h2o-release.s3.amazonaws.com/h2o/rel-wolpert/11/index.html这是我的命令:cd~/opt/h2o-3.18.0.8-hdp2.6hadoopjarh2odriver.jar-nodes1-mapperXmx6g-output/user/spark/h2o-3_output而且h2o集群运行成功。但是我在h2o-flow中运行exampleflow之后，并没有看到任何与GBM算法相关的计算，只有H2O本身。我想我会看到这样的东西。这是使用RapidMiner的决策树流程图的结果，
我研究过Java的Serialization和Deserialization过程，并试图理解Hadoop和Spark还有。谁能告诉我Hadoop、Spark和Java的序列化过程之间的区别。 最佳答案 Hadoop有自己的序列化接口(interface)(Writable)，旨在让产生的垃圾尽可能少。当mapper或reducer运行时，实现它的对象是可变的和重用的，从而进一步减少了垃圾量。此外，经过适当设计的Writable可以由不同版本的代码编写，解决了Serializable的固有问题。Spark没有自己的序列化，默认使用原生
我是Hadoop新手，任务是使用Java代码将结构化数据迁移到HDFS。我知道Sqoop可以完成同样的任务，但这不是我的任务。有人可以解释一下执行此操作的可能方法吗？我确实尝试过这样做。我所做的是使用jdbc驱动程序从psql服务器复制数据，然后将其以csv格式存储在HDFS中。这是解决此问题的正确方法吗？我读到Hadoop有自己的数据类型来存储结构化数据。你能解释一下这是怎么发生的吗？谢谢。 最佳答案 最先进的技术是使用(pullETL)sqoop作为常规批处理从RDBM获取数据。然而，这种方式对RDBMS来说既资源消耗(通常sq
我是新的sparkJavaAPI。我的数据集包含两列(account,Lib)。我想显示具有不同库的帐户。事实上我的数据集是这样的。ds1+---------+------------+|account|Lib|+---------+------------+|222222|bbbb||222222|bbbb||222222|bbbb|||||333333|aaaa||333333|bbbb||333333|cccc|||||444444|dddd||444444|dddd||444444|dddd|||||555555|vvvv||555555|hhhh||555555|vvvv|我
我在Hadoop中有大约100GB的时间序列数据。我想使用Spark从1000个不同的时间范围内抓取所有数据。我已经尝试使用ApacheHive来创建一个非常长的SQL语句，其中包含大约1000个'ORBETWEENXANDYORBETWEENQANDR'语句。我也尝试过使用Spark。在这种技术中，我创建了一个具有相关时间范围的数据框，并将其加载到spark中:spark_session.CreateDataFrame()和df.registerTempTable()有了这个，我正在与新创建的时间戳数据框和更大的时间戳数据集进行连接。此查询需要很长时间，我想知道是否有更有效的方法来执
我正在使用DFSInotifyEventInputStream来监视HDFS中的事件。我有一个Maven项目，我在其中导入了hadoop-hdfs和hadoop-common。如果我在两个依赖项上都使用版本2.7.1，则会正确找到DFSInotifyEventInputStream。然而，在最新版本的hadoop(3.1.0)中，这个类是缺失的。为什么会这样？ 最佳答案 看着:HDFS-8053-将DFSIn/OutputStream和相关类移动到hadoop-hdfs-client您应该导入hadoop-hdfs-client。J
