刚开始使用nifi。需要设计方面的帮助。我正在尝试在HDFS目录中使用虚拟csv文件(目前)创建一个简单的流，并将一些文本数据添加到每个流文件中的每条记录。传入文件:dummy1.csvdummy2.csvdummy3.csv内容:"EldonBaseforstackablestorageshelf,platinum",MuhammedMacIntyre,3,-213.25,38.94,35,Nunavut,Storage&Organization,0.8"1.7CubicFootCompact""Cube""OfficeRefrigerators",BarryFrench,293,4
我正在尝试对两个表进行计数比较。由于减号运算符在hive中不起作用，因此它没有发生。您能否提供一些简单的方法来对两个表进行计数比较。select'CallDetail-HiveT1toHDFSStaging-DataCompare',casewhencnt>0then'Fail'Else'Pass'endfrom(selectcount(*)cntfrom((selectcount(*)fromstudents1s1)-(selectcount(*)fromstudents2s2))astbl1)astbl2;抛出错误:FAILED:ParseExceptionline81:0cann
我可以输入Hive-cli并创建新表。但是，当我尝试向表中插入数据时，它显示:java.io.FileNotFoundException:Filedoesnotexist:hdfs://nameservice1/user/yarn/mapreduce/mr-framework/3.0.0-cdh6.0.1-mr-framework.tar.gz但是HDFS路径hdfsdfs-ls/user/yarn根本不存在。HDFS、YARN/MR、Hive状态正常，我尝试重启所有框架。为什么Yarn没有在HDFS上生成路径，也没有把tar文件放到HDFS路径下？如何解决这个问题？感谢您的帮助。
我猜想100Mbit/s的网络接口(interface)将成为HDFS的瓶颈，并减慢其上的HBase(最大压缩速度约为10MB/s，等等)。这种部署有意义吗？我在想，“现在”当SSD进入游戏时，即使是1Gbit/s的网络接口(interface)仍然可能成为瓶颈，所以也许永远不应该考虑构建一个100Mbit/s的集群(即使是HDD)？ 最佳答案 为了保持简短:您应该永远不要在HDFS中使用SSD，这些闪存的写入次数有限。HDFS有很多写入，这主要是因为复制。如果您将HBase用作NoSQL数据库，这将导致更多的写入。正如您所说的硬盘
我正在尝试连接到hdfs。Configurationconfiguration=newConfiguration();configuration.set("fs.default.name",this.hdfsHost);fs=FileSystem.get(configuration);hdfsHost是127.0.0.1:9000。但是在FileSystem.get()中得到这个异常；我有另一个项目运行相同的代码，但运行良好。谁能提出任何建议？非常感谢异常跟踪:Exceptioninthread"main"java.lang.IllegalArgumentExceptionatjava
请帮忙，我卡住了。这是我运行作业的代码。hadoopjarmrjob.jarru.package.Main-fileshdfs://0.0.0.0:8020/MyCatalog/jars/metadata.csv-libjarshdfs://0.0.0.0:8020/MyCatalog/jars/opencsv.jar,hdfs://0.0.0.0:8020/MyCatalog/jars/gson.jar,hdfs://0.0.0.0:8020/MyCatalog/jars/my-utils.jar/MyCatalog/http_requests.seq-r-00000/MyCatal
我们一直在尝试创建一个简单的HiveUDF来屏蔽Hive表中的某些字段。我们正在使用一个外部文件(放在HDFS上)来抓取一段文本，以便对屏蔽过程进行加盐处理。看起来我们一切正常，但是当我们尝试创建外部函数时它抛出错误:org.apache.hive.service.cli.HiveSQLException:Errorwhileprocessingstatement:FAILED:ExecutionError,returncode-101fromorg.apache.hadoop.hive.ql.exec.FunctionTask.Couldnotinitializeclassco.co
stackoverflow的好心人帮我弄清楚了如何在我的ubuntu开发机器上识别特定的cloudera版本。(dpkg-l|grepcdh).现在我想摸索一下资源，但我不确定去哪里下载它们。假设我想下载hdfs源(使用cdh5.3.0的clouderamods):dpkg显示的版本是:hadoop-hdfs2.5.0+cdh5.3.0+781-1.cdh5.3.0.p0.54~精确现在，如果我转到这个github存储库:https://github.com/cloudera/hadoop-hdfs我没有看到任何包含字符串“5.3.0”的标签。所以我不知道该去哪里看。如有任何指点，我们
我在将大文件(大于5GB)从HDFS上传到S3时遇到问题。有没有一种方法可以直接将文件从HDFS上传到S3而无需将其下载到本地文件系统并使用multipart？ 最佳答案 要在HDFS和S3之间复制数据，您应该使用s3DistCp。s3DistCp针对AWS进行了优化，可以跨S3存储桶并行高效地复制大量文件。关于s3DistCp的使用，可以引用这里的文档:http://docs.aws.amazon.com/ElasticMapReduce/latest/DeveloperGuide/UsingEMR_s3distcp.htmls3
我可以使用saveAsTextFile方法将RDD输出保存到HDFS。如果文件路径已经存在，此方法将抛出异常。我有一个用例，我需要将RDDS保存在HDFS中已有的文件路径中。有没有一种方法可以将新的RDD数据附加到同一路径中已经存在的数据中？ 最佳答案 自Spark1.6以来可用的一种可能的解决方案是使用具有text格式和append模式的DataFrames:valoutputPath:String=???rdd.map(_.toString).toDF.write.mode("append").text(outputPath)
