我正在尝试将一个小文件传递到我正在使用GenericOptionsParser的-files标志运行的作业:$hadoopjarMyJob.jar-conf/path/to/cluster-conf.xml-files/path/to/local-file.csvdata/inputdata/output这应该将作业发送到我的集群并附加local-file.csv以在需要时提供给Mapper/Reducer。当我在伪分布式模式下运行它时效果很好，但是当我在集群上启Action业时似乎找不到该文件。我正在我的映射器的setup方法中读取文件，如下所示:publicstaticclassT
我将Scala/Sparkjar上传到HDFS以在我们的集群上测试它们。运行后，我经常意识到需要做出一些改变。所以我在本地进行更改，然后将新的jar推送回HDFS。然而，当我这样做时，hadoop经常(并非总是)抛出一个错误，本质上是说这个jar与旧jar不同(duh)。我尝试清除我的回收站、.staging和.sparkstaging目录，但这没有任何作用。我尝试重命名jar，这有时会起作用，有时却不起作用(这仍然很荒谬，我必须首先这样做)。有谁知道为什么会发生这种情况以及如何防止这种情况发生？谢谢你的帮助。如果有帮助，这里有一些日志(编辑了一些路径):Applicationappl
我正在尝试在MapReduce上实现K-means。我已将初始质心文件上传到分布式缓存在驱动类中DistributedCache.addCacheFile(newURI("GlobalCentroidFile"),conf);在我的映射器类中Path[]localFiles=DistributedCache.getLocalCacheFiles(job);Filefile=newFile(localFiles[0].getName());System.out.println("Filereadis"+localFiles[0].getName());BufferedReaderbuff
我正在使用MrJob编写hadoop应用程序。我需要使用分布式缓存来访问一些文件。我知道hadoop流中有一个选项-files但不知道如何在程序中访问它。感谢您的帮助。 最佳答案 我认为你必须使用mrjob.compat.supports_new_distributed_cache_options(版本)然后使用-files和-archives代替-cacheFile和-cacheArchive也许你会得到更多here 关于python-从MrJob访问分布式缓存，我们在StackOve
我尝试将本地文件存储在分布式缓存中。该文件存在，但我得到一个文件未找到异常代码片段:DistributedCache.addCacheFile(newURI("file://"+fileName),conf);RunningJobjob=JobClient.runJob(conf);异常(exception):Errorinitializingattempt_201310150245_0066_m_000021_0:java.io.FileNotFoundException:File/Workflow/datadoesnotexistatorg.apache.hadoop.fs.Raw
当elementuiel-dialog弹窗有缓存，每次打开弹窗的时候会出问题。如下是解决方案！！！解决方法：如下是解决方案。用el-dialog里面有一个destroy-on-close（关闭时销毁Dialog中的元素）这个完全没用。其实很简单。只需要在el-dialog外层加一层div然后在div上写上v-if="dialogVisible"就行了。template>divv-if="dialogVisible">//加一层div就可以了写上v-ifel-dialogtitle="提示":visible.sync="dialogVisible"width="30%":before-close
我是新手。我们已经设置了solr环境，我们发现我们正面临一个问题。磁盘空间已被100%使用。当我们调试它时，我们看到以下位置的作业缓存正在使用更多空间(大约70%)。“/tmp/hadoop-root/mapred/local/taskTracker/root/jobcache/”。我搜索了很多论坛以了解这个jobcache文件夹到底包含什么。任何人都可以帮助我了解此jobcache文件夹包含什么以及如何限制此tmp文件夹不使用空间。如果我删除jobcache文件夹并使用mkdir命令重新创建它会有什么影响？提前致谢。 最佳答案 您
我目前在将文件夹内容添加到Hives不可信缓存时遇到问题。我可以使用以下方法成功地将多个文件添加到Hive中的分布式缓存:ADDFILE/folder/file1.ext;ADDFILE/folder/file2.ext;ADDFILE/folder/file3.ext;etc..我还看到有一个ADDFILES(复数)选项，在我看来这意味着您可以指定一个目录，例如:ADDFILES/folder/;以及所有内容包含在文件夹中(这适用于HadoopStreaming-files选项)。但这不适用于Hive。现在我必须明确添加每个文件。我做错了吗？有没有办法将整个文件夹内容存储到分布式缓存
我目前正在练习Map-reduce(Hadoop2.2)，需要您在其中一个概念上的帮助。我有一个用例，我想使用两个作业来完成。我希望将job1的输出写入分布式缓存，并将其作为输入传递给第二个作业。基本上我想避免将第一个作业的输出写入文件，从而导致开销。用例输入:歌曲文件-|编号|歌曲|输入||s1|歌曲1|古典||s2|歌曲2|爵士乐||s2|歌曲3|经典|.用户评分文件-|用户ID|歌曲编号|评分||u1|s1|7||u2|s2|5||u3|s2|9||u4|s1|7||u5|s5|5||u6|s1|9|注意:这两个文件都包含非常大的数据。用例描述:找出每首古典类型歌曲的平均评分。我
比方说，我们有以下代码。x=sc.textFile(...)y=x.map(...)z=x.map(...)有必要在这里缓存x吗？缓存x不会让spark读取输入文件两次吗？ 最佳答案 这些东西没有必要让Spark读取输入两次。列出所有可能的场景:示例1:文件一次都没有读取x=sc.textFile(...)#creationofRDDy=x.map(...)#TransformationofRDDz=x.map(...)#TransformationofRDD在这种情况下，它不会执行任何操作，因为转换时没有任何操作。例子2:文件读取
