我正在试用hbase-spark连接器。首先，我正在尝试this代码。我的pom依赖项是:org.apache.sparkspark-core_2.112.0.0org.apache.sparkspark-sql_2.112.0.0org.apache.hbasehbase-spark2.0.0-alpha4运行代码时出现以下异常:Exceptioninthread"main"java.lang.NoClassDefFoundError:org/apache/spark/Loggingatjava.lang.ClassLoader.defineClass1(NativeMethod)a
我正在运行M/R作业并在错误发生时记录错误，而不是让作业失败。只有几个错误，但该作业是在具有数百个节点的hadoop集群上运行的。如何在任务日志中搜索而无需在webui(jobtaskhistory)中手动打开每个任务日志？也就是说，如何自动搜索分布在集群各处、存储在本地各个节点的M/R任务日志？ 最佳答案 旁注首先:2.0.0发霉了(这是2.0的“测试版”)，您应该考虑升级到更新的堆栈(例如2.4、2.52.6)。从2.0开始，Hadoop实现了所谓的“日志聚合”(尽管这不是您想象的那样。日志只是存储在HDFS上)。您可以使用许多
我正在尝试在Hadoopmap-reduce中编写以下代码。我有一个日志文件，其中包含IP地址和相应IP打开的url。具体如下:192.168.72.224www.m4maths.com192.168.72.177www.yahoo.com192.168.72.177www.yahoo.com192.168.72.224www.facebook.com192.168.72.224www.gmail.com192.168.72.177www.facebook.com192.168.198.92www.google.com192.168.198.92www.yahoo.com192.168
我正在运行一个基于集群的应用程序(使用Spark，但同样的问题适用于Hadoop)并且想要进行应用程序级别的日志记录(最好使用slf4j)。但是，我希望日志转到一个中央位置——我不想在每台机器上读取单个文件。HDFS文件会很棒-或者任何我可以在单个命令中拉回和grep的文件。我该怎么做？ 最佳答案 有几种方法可以解决这个问题。对于罕见/临时搜索，可以使用并行SSH等工具。由于日志量可能很大，因此并行grep可能效率更高对于监控——将日志(在错误级别)重定向到像LogStash这样能够存储和搜索大量日志的系统是有意义的。
我只是在hdfs中找到jobhistory/home/mps/cdh/users/history/done_intermediate/mps/job_1405497023620_0009-1405505656182-mps-simjoin%2D1.0.jar-1405505683781-0-0-FAILED-default.jhist但是这个工作历史信息远非像这样的详细信息:{"type":"TASK_FAILED","event":{"org.apache.hadoop.mapreduce.jobhistory.TaskFailed":{"taskid":"task_14054970
我尝试从http://codingwiththomas.blogspot.kr/2011/05/k-means-clustering-with-mapreduce.html但是有错误log4j:WARNErrorduringdefaultinitializationjava.lang.NoClassDefFoundError:org/apache/log4j/AppenderSkeletonatjava.lang.ClassLoader.findBootstrapClass(NativeMethod)atjava.lang.ClassLoader.findBootstrapClassO
我正在从事一个项目，该项目涉及从相当大的Informatica日志文件创建一组可查询的数据。为此，使用Flume将文件导入到Hadoop集群中，该集群在我开始此项目之前已由同事配置。我的工作是根据日志中包含的数据创建一个表，以便可以轻松地执行查询。我遇到的问题与日志文件格式有关。日志的格式为:时间戳:严重性:(Pid|线程):(服务类型|服务名称):客户端节点:消息代码:消息问题是有时消息字段包含额外的冒号分隔注释，例如消息可能是[x:y:z]。使用HCatalog创建表时，我无法解释这种行为，而是会产生额外的列。有什么建议吗？通常我会使用Ruby来分隔字段或替换分隔符以在使用HCat
我有一个特定的日志消息可能会被打印很多次的场景(可能是数百万次)。例如，如果我们记录(使用logger.warn()方法)每条缺少字段的记录，我们最终可能会记录很多输入文件有很多记录的情况缺少字段(例如，HDFS上的大文件)。这很快就会填满磁盘空间。为避免这种情况，我尝试为每(例如)1000条缺少字段的记录记录一次。我可以在log4j包之外实现所有这些逻辑，但我想知道是否有更简洁的方法来执行此操作。理想情况下，所有这些逻辑都将进入log4j代码。这似乎是一个经常遇到的问题，但几乎没有关于此的任何信息。有什么想法吗？ 最佳答案 Log
我有一个用例，我正在执行配置单元查询并将输出存储到文件中。hive-S-e"SELECT*fromtest.employeewhereempid=1">/mapr/Piyush/test/output.txt查询执行正常，但我也收到日志以及文件中的数据。我猜这是因为log4j属性。这里的问题是我无权访问log4j配置文件，因此我无法对其进行任何更改。我尝试设置几个配置。sethive.root.logger=ERROR,console和sethive.root.logger=INFO,console和sethive.server2.logging.operation.enabled=f
我是hadoop的新手。当我运行wordcount测试项目时，一切正常。但是，我无法访问位于http://localhost:50030的JobTracker。事实上，当我得到我的secondarynode日志文件时，我收到异常消息:java.io.IOException:Badeditlogmanifest(expectedtxid=3:[[21,22],[23,24][8683,8684],[8685,8686],[8687,8688],[8689,8690],[8691,8692],[8693,8694],[8695,8696],[8697,8698],[8699,8700]].
