在HDP2.3forWindows中的ApachePig交互式shell中工作，我在/path/to/file中有一个现有的ORC文件。如果我加载然后保存使用:a=LOAD'/path/to/file'USINGOrcStorage('');STOREaINTO'/path/to/second_file'USINGOrcStorage('');然后一切正常。但是，如果我尝试:a=LOAD'/path/to/file'USINGOrcStorage('');b=LIMITa10;STOREbINTO'/path/to/third_file'USINGOrcStorage('');然后我在
我是一个Hadoop爱好者，还在学习阶段，出于好奇尝试了一些东西，想做一个servlet调用hadoopjob。我尝试了两种方法，但都失败了。等等，首先有人能告诉我这是否可行吗？如果是这样，请提供一些实时示例(不要告诉我Hue)或者简单地说我疯了，在浪费时间。好吧，如果你正在读这篇文章，那么我没疯。现在请看看我的代码并告诉我我做错了什么!!!packagecom.testingservlets;importjava.io.IOException;importjava.io.PrintWriter;importjavax.servlet.ServletException;importja
我有一个函数process_line可以将输入格式映射到输出格式有些行已损坏，需要忽略。我成功地将此代码作为python流作业运行:forinput_lineinsys.stdin:try:output_line=process_line(input_line.strip())print(output_line)except:sys.stderr.write('Errorwithline:{l}\n'.format(l=input_line))continue如何在pyspark中运行等效代码？这是我尝试过的:input=sc.textFile(input_dir,1)output=l
这个问题在这里已经有了答案:(Why)doweneedtocallcacheorpersistonaRDD(5个答案)关闭7年前。我有一个关于RDD何时存储在内存中的问题。假设我有这段代码:valdataset=originalDataset.flatMap(data=>modifyDatasetFormat(data,mappingsInMap)).persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)到目前为止，我有一个RDD存储在每个工作节点的内存中。问题:如果我对这个RDD进行另一个转换或操作，这个持久性是否会停止存在并且我应该创建另一个或者它与它没有任何关
我正在使用Pig来运行我的hadoop作业。当我运行pig脚本然后导航到YARN资源管理器UI时，我可以看到为同一个Pig作业创建了多个MapReduce作业？我相信Hive作业也是如此。谁能告诉我这背后的原因？在什么基础上将一项Pig作业拆分为多个MapReduce作业？其中之一恰好是TempletonControllerJob。谢谢 最佳答案 TempletonController作业就像一个父作业，它将调用另一个子map-reduce作业。基本就是控制执行。在执行之前，Pig基本上会制定一个执行计划-它会扫描pig脚本中的所有
当我想开始工作时我正在使用hadoop，它总是需要我为16个节点中的3个节点提供连接密码，其中13个工作正常thisistheoutputitstopsuntiliaddthepassword我尝试将它们复制到主节点，但问题仍然存在于16个中的3个从节点？？？!!!!ssh-copy-id-i$HOME/.ssh/id_rsa.pubhduser@slavei注意:“slavei”中的i表示从站编号。 最佳答案 您需要在提示输入密码的节点上运行此命令chmod700~/.ssh、chmod600~/.ssh/id_rsa和chmod
我有100个映射器和1个reducer在工作中运行。如何提高工作绩效？据我了解:combiner的使用可以在很大程度上提高性能。但是我们还需要配置什么来提高作业性能？ 最佳答案 由于此问题中的数据有限(输入文件大小、HDFSblock大小、平均map处理时间、集群中的Mapper槽数和Reduce槽数等)，我们无法提供提示。但是有一些通用准则可以提高性能。如果每项任务花费的时间少于30-40秒，则reducetask数量如果作业的输入超过1TB，请考虑将输入数据集的block大小增加到256M甚至512M，这样任务的数量就会变少.只
我试图找到一个命令，我可以用它来列出所有失败的作业。“hadoopjob-list”列出所有作业。有没有办法按状态过滤列表？ 最佳答案 在Hadoop中，无法通过单个命令获取失败作业的完整列表。hadoopjob-list仅列出尚未运行的作业。获取作业状态和报告的唯一方法是使用以下命令bin/hadoopjob-history这将抛出完整的详细信息，包括失败状态以及失败的任务。JobName:mapsidejjoinJobConf:hdfs://localhost:50000/tmp/hadoop-thanga/mapred/sta
我想在Hadoop集群上运行基于TeraSort的基准测试。脚本正在运行，首先它处于运行状态，但几分钟后它停留在Accepted状态和FinalStatus未定义。我想，这可能是一个资源问题，所以我像上面那样修改了yarn-site.xml。yarn.nodemanager.resource.memory-mb8192Amountofphysicalmemory,inMB,thatcanbeallocatedforcontainers.yarn.scheduler.minimum-allocation-mb2048同样的问题。您还可以在上面看到有关此过程的一些图表。当作业的进度条处于~
我是Spark的新手，我正在尝试在伪分布式Hadoop系统上运行Scala作业。Hadoop2.6+Yarn+Spark1.6.1+scala2.10.6+JVM8，一切从头开始安装。我的Scala应用程序是简单的WordCount示例，我不知道错误是什么。/usr/local/sparkapps/WordCount/src/main/scala/com/mydomain/spark/wordcount/WordCount.scalapackagecom.mydomain.spark.wordcountimportorg.apache.spark.{SparkConf,SparkCon
