我正在寻找基于HadoopMultinodes的Spark使用，我对我的集群模式pythonic脚本有疑问。我的配置:我进入了我的Hadoop集群:1个名称节点(主节点)2个数据节点(从节点)所以我想在Python中执行我的脚本以使用这个集群。我知道Spark可以用作独立模式，但我想使用我的节点。我的python脚本:这是一个非常简单的脚本，可以用来计算文本中的字数。importsysfrompysparkimportSparkContextsc=SparkContext()lines=sc.textFile(sys.argv[1])words=lines.flatMap(lambda
我正在使用一个10节点HDP集群，我试图在Bash上使用shell脚本运行一个简单的WordCount作业。下面是我正在使用的命令行参数。yarnjar/usr/hdp/2.6.5.0-292/hadoop-mapreduce/hadoop-streaming-2.7.3.2.6.5.0-292.jar\-mapper'wc-l'\-reducer'./reducer_wordcount.sh'\-file/home/pathirippilly/map_reduce_jobs/shell_scripts/reducer_wordcount.sh\-numReduceTasks1\-in
我有一个宽行列族，我正在尝试对其运行map缩减作业。CF是按时间顺序排列的事件集合，其中列名本质上是时间戳。我需要针对CF中的特定日期范围运行MR作业。当我在widerow属性设置为false的情况下运行作业时，预期的列切片将传递到映射器类中。但是当我将widerow设置为true时，整个列族都会被处理，而忽略切片谓词。问题是我必须使用widerow支持，因为如果一次加载，切片中的列数会变得非常大并消耗所有内存。我找到了概述问题的这个JIRA任务，但由于“无法重现”而被关闭-https://issues.apache.org/jira/browse/CASSANDRA-4871?pag
执行以下Hive查询的大概数字是多少:SELECTCOUNT(*)FROMTABLE；对于下表:行数:~80亿列数:40，各种大小的int、double和stringHDFS上的大小:~400Gb我想将任何大概数字与真实数字进行比较，以查看系统配置是否正确。如果我错过了一些重要的事情，我深表歉意，我是Hive和Hadoop的新手。此外，如果机器数量也按比例增加，执行时间是否会与行数成线性比例？ 最佳答案 提供大概数字是不可能的。但是我们可以列出影响因素:集群中配置的MapTask数量block大小(决定将使用的映射器的数量)执行时间
WARNING:pipisconfiguredwithlocationsthatrequireTLS/SSL,howeverthesslmoduleinPythonisnotavailable.针对anaconda中创建的虚拟环境出现这样的问题在开始报错后，我尝试了网上的方法1.添加环境变量2.重新安装openssl3.在代码后面加信任此网址4.重新创建虚拟环境（重新创建后在pycharm中使用pip，发现还是同样的报错）5.我的解决方法：首先看报错情况发现可能是基础和虚拟环境中openssl版本不同尝试在虚拟环境中降低openssl版本先激活环境activate环境名字condainstal
我正在尝试使用Scala将示例MongoDB集合加载到Spark，然后将RDD保存到文本文件。以下是我的代码:valsc=newSparkContext(conf)valmongoConfig=newConfiguration()mongoConfig.set("mongo.input.uri","mongodb://localhost:27017/myDB.myCollectionData")valsparkConf=newSparkConf()valdocuments=sc.newAPIHadoopRDD(mongoConfig,//ConfigurationclassOf[Mon
我运行的是hadoop2.7.0版本、scala2.10.4、java1.7.0_21和spark1.3.0我创建了一个如下所示的小文件hduser@ubuntu:~$cat/home/hduser/test_sample/sample1.txtEid1,EName1,EDept1,100Eid2,EName2,EDept1,102Eid3,EName3,EDept1,101Eid4,EName4,EDept2,110Eid5,EName5,EDept2,121Eid6,EName6,EDept3,99运行以下命令时出现错误。scala>valemp=sc.textFile("/hom
我是Hadoop/Giraph和Java的新手。作为任务的一部分，我在其上下载了ClouderaQuickstartVM和Giraph。我正在使用这本书，名为“使用ApacheGiraph进行实用图形分析；作者:Shaposhnik、Roman、Martella、Claudio、Logothetis、Dionysios”，我尝试从中运行第111页上的第一个示例(TwitterFollowershipGraph)。编辑:显然，书中的示例(2015年出版)所依赖的Hadoop版本比当前(2017年)版本的ClouderaQuickstartVM提供的版本要旧得多。如何让示例运行？原帖:运行
这是一个最佳实践问题。我们的设置是一个hadoop集群，将(日志)数据存储在hdfs中。我们获取csv格式的数据，每天一个文件。在hadoop中对这些文件运行MR作业没问题，只要文件的“架构”(尤其是列数)不变即可。但是，我们面临的问题是，我们要分析的日志记录最终会发生变化，因为可能会添加或删除列。我想知道你们中的一些人是否愿意分享针对此类情况的最佳实践。我们目前能想到的最好的方式是将数据存储为json格式而不是csv。但是，这会增加(至少增加一倍)所需的存储空间。我们还遇到了ApacheAvro和ApacheParquet，并且刚刚开始对此进行研究。欢迎就此问题提出任何想法和意见。
我正在尝试将tsv文件加载到现有的hbase表中。我正在使用以下命令:/usr/local/hbase/bin$hbaseorg.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv-Dimporttsv.columns=HBASE_ROW_KEY,cf:value'-Dtable_name.separator=\t'Table-name/hdfs-path-to-input-file但是当我执行上面的命令时，出现如下错误Containerid:container_1434304449478_0018_02_000001Exitcode:1Stacktrace
