我目前正在编写分布式应用程序，它在HadoopMapReduce的帮助下解析Pdf文件。MapReduce作业的输入是数千个Pdf文件(大部分在100KB到~2MB之间)，输出是一组已解析的文本文件。出于测试目的，最初我使用了TomWhite的Hadoop中提供的WholeFileInputFormat。权威指南书，它提供单个文件到单个map。这适用于少量输入文件，但是，由于显而易见的原因，它无法正确处理数千个文件。需要大约一秒钟才能完成的任务的单个map效率低下。所以，我想做的是将多个Pdf文件提交到一个Map中(例如，将多个文件组合成单个block，HDFSblock大小约为64M

我有一个值表。我想要另一列，例如，第一列的三倍加上一个(或任何其他公式)。如果我这样写:SELECTitem,value,value*3+1FROMmyTable;我得到这样的东西:A|1|4B|2|7C|3|10我想永久存储第三列。这样做:ALTERTABLEmyTableADDCOLUMN(value*3+1ASvalue2FLOAT);不起作用。但是，这确实有效:CREATETABLEmyTable2ASSELECTitem,value,value*3+1ASvalue2FROMmyTable;但是，我不想要新表，我想在现有表中插入一列。我想我可能需要ADDCOLUMN然后INS

我一直在使用这个jobclient.monitorandprintjob()方法将mapreduce作业的输出打印到控制台。我的用法是这样的:job_client.monitorAndPrintJob(job_conf,job_client.getJob(j.getAssignedJobID()))输出结果如下(打印在控制台):13/03/0407:20:00INFOmapred.JobClient:Runningjob:job_201302211725_1013913/03/0407:20:01INFOmapred.JobClient:map0%reduce0%13/03/0407:

我正在尝试找到一种方法将hbase查询结果读取到制表符分隔的文本文件中。hbase表people的结构:12column-name=name;value=JohnSmith10column-name=name;value=JackJohnson我想将它输出到这样创建的文本文件中:-12(tab)JohnSmith-10(tab)JackJohnson是否有任何工具可用于此，例如导出可用于将hbase输出到hdfs？ 最佳答案 如果您只需要导出一个完整的表，HBase附带一个实用程序来执行此操作，请参阅here另一种选择是使用Pig，

在我运行一些示例MapReduce程序后，我使用如下命令检查输出:hdfs-cat\usr\cloudera\output\part-r-0000它看起来像这样:我想知道如何将其导出为文本或csv以供进一步分析。我想将数据放入excel中进行分析。我正在为Hadoop使用ClouderaVM。我做了一个hdfs-get\usr\cloudera\output\part-r-0000\somewhere\results.txt但它弄乱了内容。请推荐。 最佳答案 最好的办法是修改代码。通过将reducer更改为在两个值之间写一个逗号，您

在SparkJava中，如何将文本文件转换为序列文件？以下是我的代码:SparkConfsparkConf=newSparkConf().setAppName("txt2seq");sparkConf.setMaster("local").set("spark.executor.memory","1g");sparkConf.set("spark.serializer","org.apache.spark.serializer.KryoSerializer");JavaSparkContextctx=newJavaSparkContext(sparkConf);JavaPairRDDi

我对Hadoop非常熟悉，但对ApacheSpark完全陌生。目前我正在使用Mahout中实现的LDA(LatentDirichletAllocation)算法来进行主题发现。但是，由于我需要使过程更快，所以我想使用spark，但是SparkMLib中未实现LDA(或CVB)算法。这是否意味着我必须自己从头开始实现？如果是这样，Spark是否提供了一些使其更容易的工具？ 最佳答案 LDA最近才被添加到Spark中。它不是当前1.2.1版本的一部分。然而，您可以在当前的SNAPSHOT版本中找到示例:LDAExample.scala您

我正在学习Sparkstreaming，我被困在一个可能很简单的问题上。我想从目录中提取整个文本文件。这里通常提到的方法是wholeTextFile，而不是按行分割文件的textFile。但是，据我所知，该方法在流上下文中不可用。如何简单实现类似的效果——流式获取(文件名，整个文件内容)？带有streamingcontext和sparksession的Scala示例会很棒。 最佳答案 好吧，自从2017年以来，OP可能不再有这个问题了，但我实际上看起来是这样的，当我找到解决方案时正准备放弃，Spark3将包含一种格式，可以是用来实现

简单地说，我需要能够将已编译的可执行文件粘贴到Javajar文件中，然后能够从Java运行它(可能通过ProcessBuilder)。原因是我想在ImageMagick可执行文件周围使用Java包装器作为图像处理ElasticMapReduce作业的组件。EMR只需要一个jar文件，所以我认为没有任何空间可以在旋转起来的数据节点上安装软件。 最佳答案 jar中的可执行文件是一个资源，您可以通过Stream访问它并将可执行文件扩展到TEMP目录，然后使用ProcessBuilder执行它。Filetarget=newFile(Syst

我正在创建一个sparkscala代码，我在其中从MQTT服务器读取连续流。我在yarn集群模式下运行我的工作。我想将此流保存并附加到HDFS中的单个文本文件中。我将每1秒接收一次数据流。所以我需要将这些数据附加到HDFS中的单个文本文件中。谁能帮忙。 最佳答案 使用数据框和使用模式Append这将在每次新记录出现时追加数据。valsqlContext=neworg.apache.spark.sql.SQLContext(context)importsqlContext.implicits._stream.map(_.value).