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尝试将 Spark RDD 存储到 HBase 时出现 java.io.FileNotFoundException

我正在尝试将一些数据从HDFS加载到HBase,如下所示:Stringdir="/tmp/eloued";Configurationconfig=HBaseConfiguration.create();config.set(SequenceFileInputFormat.INPUT_DIR,dir);//serializationconfig.setStrings("io.serializations",config.get("io.serializations"),MutationSerialization.class.getName(),ResultSerialization.cl

java - 映射 : expected org. apache.hadoop.io.Text 中的键类型不匹配,收到 org.apache.hadoop.io.IntWritable

我正在尝试在java中运行一个mapreducer,以获取一个逗号分隔的文件,该文件包含有关坠机的AIRLINE的数据。数据包含以下列,还提供了示例数据:passengerid,survived(s=0,d=1),pclass,name,sex,age,sibsp,parch,ticket,fare,cabin,embarked1,0,3,"BraundMr.OwenHarris",male,22,1,0,A/521171,7.25,,S,2,1,1,"CumingsMrs.JohnBradley(FlorenceBriggsThayer)",female,38,1,0,PC17599

hadoop - 从 Prediction-IO App 中删除事件

我们使用Hbase、Hadoop作为内部使用PredictionIO的通用推荐应用程序的事件存储。数据已经变得非常大,经过深思熟虑,我们认为最好删除超过6个月的数据。(添加另一台机器作为数据节点是完全不可能的)。经过多次查看后,我看到删除事件的唯一方法是查询事件服务器、获取事件ID并为每个事件ID调用删除请求。问题是在随机时间,事件服务器响应InternalServerError,因此删除被停止。当我在Postman中点击相同的查询时,它有时会响应事件,有时会响应服务器无法及时响应您的请求。为了确认实际上是否没有事件,我进行了检查在Hbase中。有些事件比我在查询中询问的事件更早。查询

apache-spark - 由于 java.io.FileNotFoundException :/hadoop/yarn/nm-local-dir/usercache/root/appcache/,Google Dataproc 上的 Spark 失败

几个月来,我一直在通过Zeppelin和Dataproc控制台在Dataproc上使用Spark/Hadoop,但最近我遇到了以下错误。Causedby:java.io.FileNotFoundException:/hadoop/yarn/nm-local-dir/usercache/root/appcache/application_1530998908050_0001/blockmgr-9d6a2308-0d52-40f5-8ef3-0abce2083a9c/21/temp_shuffle_3f65e1ca-ba48-4cb0-a2ae-7a81dcdcf466(Nosuchfil

java - 静态类中的 IO 异常 - java

publicclassclassifyTweet{publicstaticclassMapClassextendsMapper{staticfinalConfigurationconf=newConfiguration();protectedvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{StandardNaiveBayesClassifierclassifier=newStandardNaiveBayesClassifier(NaiveBayesModel.

java - Hadoop Map/Reduce WARN mapred.LocalJobRunner : job_local_0001 java. io.EOFException?

在Eclipse6.91中运行Hadoop0.20.2M/R应用。我在执行后收到这些错误和警告:13/07/2416:52:52INFOjvm.JvmMetrics:InitializingJVMMetricswithprocessName=JobTracker,sessionId=13/07/2416:52:52WARNmapred.JobClient:UseGenericOptionsParserforparsingthearguments.ApplicationsshouldimplementToolforthesame.13/07/2416:52:52WARNmapred.Jo

hadoop - Cassandra Hadoop map reduce with wide rows ignores slice predicate

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

git 提交 报 error Unexpected mutation of “data“ prop vue/no-mutating-props

errorUnexpectedmutationof"data"propvue/no-mutating-props一般情况下出现此报错是修改了父组件的值即--对prop的内容进行了修改但是我的代码并没有直接对prop进行修改但是还是报当前错误报错代码片原代码片修改代码片可以看到我把其中Props下的data改为了info再次提交就可以了!问题应该出在ESLint检测命名上一般情况下出现此报错是修改了父组件的值即–对prop的内容进行了修改但是我的代码并没有直接对prop进行修改但是还是报当前错误报错代码片git报错代码片.//Anhighlightedblock15:30errorUnexpec

azure - Azure Data Lake 中压缩编解码器的影响

很明显,有据可查的是,拆分zip文件的能力对Hadoop中作业的性能和并行化有很大影响。但是Azure是建立在Hadoop之上的,而且我在Microsoft文档中找不到的任何地方都没有提到这种影响。这不是ADL的问题吗?例如,GZip大文件现在是一种可接受的方法,还是我会遇到同样的问题,即由于压缩编解码器的选择而无法并行处理我的作业?谢谢 最佳答案 请注意,AzureDataLakeAnalytics不基于Hadoop。RojoSam是正确的,GZip是一种不好的并行化压缩格式。U-SQL会自动识别.gz文件并解压缩它们。但是,压缩

java.lang.ClassNotFoundException : org. openx.data.jsonserde.JsonSerDe 错误

我正在尝试使用iPython从Hive查询表。下面是我的代码的样子。sqlc=HiveContext(sc)sqlc.sql("ADDJARs3://x/y/z/jsonserde.jar")我首先创建一个新的配置单元上下文,然后尝试添加上面的jar。以下是我收到的错误消息。Py4JJavaError:Anerroroccurredwhilecallingo63.sql:java.lang.ClassNotFoundException:org.openx.data.jsonserde.JsonSerDe我还可以如何将此jar添加到Spark类路径? 最佳答案