我想知道sc.textfile是如何在Spark中使用的。我的猜测是驱动程序一次读取文件的一部分，并将读取的文本分发给工作人员进行处理。还是工作人员直接从文件中读取文本而无需司机参与？ 最佳答案 驱动程序查看文件元数据-检查它是否存在，检查目录中有哪些文件(如果是目录)，并检查它们的大小。然后它将任务发送给工作人员，由他们实际读取文件内容。通信本质上是“您从这个偏移量开始读取这个文件的长度。”HDFS将大文件拆分为block，而spark将(通常/经常)根据block拆分任务，因此跳到该偏移量的过程将是高效的。其他文件系统往往以类似

我正在尝试编辑Hadoop集群上的一个大文件，并从文件中删除空格和特殊字符，如¦、*、@、"等。我不想复制到本地并使用sed，因为我有1000个这样的文件要编辑。 最佳答案 MapReduce非常适合这一点。幸好你在HDFS中拥有它!你说你认为你可以用sed解决你的问题。如果是这样的话，那么HadoopStreaming一次性使用会是一个不错的选择。$hadoopjar/path/to/hadoop/hadoop-streaming.jar\-Dmapred.reduce.tasks=0\-inputMyLargeFiles\-ou

在我的映射器中，我想调用安装在HDFS之外的工作节点上的外部软件。这可能吗？执行此操作的最佳方法是什么？我知道这可能会带走MapReduce的一些优势/可扩展性，但我想在HDFS中进行交互，并在我的映射器中调用编译/安装的外部软件代码来处理一些数据。 最佳答案 Mappers(和reducers)就像盒子上的任何其他进程一样-只要TaskTracker用户有权运行可执行文件，这样做就没有问题。有几种调用外部进程的方法，但由于我们已经在J​​ava中，ProcessBuilder似乎是一个合乎逻辑的起点。编辑:刚刚发现Hadoop有一

我最近一直在研究hadoop和HDFS。当您将文件加载到HDFS时，它通常会将文件拆分为64MB的block，并将这些block分布在您的集群中。但它不能对gzip文件执行此操作，因为gzip文件无法拆分。我完全理解为什么会这样(我不需要任何人解释为什么gzip文件不能拆分)。但为什么HDFS不能将纯文本文件作为输入并像正常一样拆分它，然后分别使用gzip压缩每个拆分？当访问任何拆分时，它只是即时解压缩。在我的场景中，每个拆分都是完全独立压缩的。拆分之间没有依赖关系，因此您不需要整个原始文件来解压缩任何一个拆分。这就是这个补丁采用的方法:https://issues.apache.or

假设在开始使用HIVE之后有几百个Gig，我想添加一个列。从我看到的各种文章和页面来看，我无法理解需要存储空间(双？)阻塞(我还能在其他进程中读表吗)？时间(与Mysql的变化一样快还是一样慢？)底层存储(我需要更改所有底层文件吗？如何使用RCFile完成？)能够在HIVE专栏中回答关于结构的相同问题的人将获得奖励。 最佳答案 如果您向配置单元表中添加一列，则只会更新底层元存储。只要不添加数据，所需的存储空间就不会增加可以在其他进程访问表时进行更改变化非常快(只更新底层元存储)您不必更改基础文件。现有记录的新列值为空希望对您有所帮助

Mappers的以下代码是否正确，从HDFS读取文本文件？如果是:如果不同节点中的两个映射器几乎同时尝试打开文件，会发生什么情况？不需要关闭InputStreamReader吗？如果是这样，如何在不关闭文件系统的情况下做到这一点？我的代码是:Pathpt=newPath("hdfs://pathTofile");FileSystemfs=FileSystem.get(context.getConfiguration());BufferedReaderbr=newBufferedReader(newInputStreamReader(fs.open(pt)));Stringline;li

我正在尝试编写一个可以读取输入文件并将输出写入另一个文本文件的MapReduce程序。我打算为此使用BufferedReader类。但我真的不知道如何在MapReduce程序中使用它。有人能给我一段代码吗？附言我对Hadoop和MapReduce编程完全陌生。所以请多多包涵。提前谢谢你。 最佳答案 下面的代码可以帮助您从HDFS读取文件并在控制台中显示内容importjava.io.BufferedReader;importjava.io.InputStreamReader;importorg.apache.hadoop.conf.

Hadoop序列文件相对于HDFS平面文件(文本)有什么优势？序列文件以什么方式有效？可以将小文件合并写入序列文件，HDFS文本文件也可以这样做。需要知道这两种方式的区别。我已经在谷歌上搜索了一段时间，如果我弄清楚这一点会有帮助吗？ 最佳答案 序列文件适用于您要存储键及其对应值的情况。对于文本文件，您可以这样做，但您必须解析每一行。可以压缩并且仍然可以拆分，这意味着更好的工作量。除非使用可拆分的压缩格式，否则无法拆分压缩的文本文件。可以作为二进制文件处理=>存储效率更高。在文本文件中，double将是多个字符=>大存储开销。

我正在HIVE中编写代码来创建一个包含1300行和6列的表:createtabletest1asSELECTcd_screen_function,SUM(access_count)ASmax_count,MIN(response_time_min)asresponse_time_min,AVG(response_time_avg)asresponse_time_avg,MAX(response_time_max)asresponse_time_max,SUM(response_time_tot)asresponse_time_tot,COUNT(*)asrow_countFROMshe

我有一个存储为序列文件的配置单元表。我需要将一个文本文件加载到这个表中。如何将数据加载到该表中？ 最佳答案 您可以将文本文件加载到一个文本文件Hive表中，然后将该表中的数据插入到您的序列文件中。从制表符分隔的文件开始:%cat/tmp/input.txtaba2b2创建序列文件hive>createtabletest_sq(kstring,vstring)storedassequencefile;尝试加载；正如预期的那样，这将失败:hive>loaddatalocalinpath'/tmp/input.txt'intotablet