在Ubuntu虚拟机上，我根据MichaelNoll的tutorial设置了一个单节点集群这是我编写Hadoop程序的起点。另外，作为引用，this.我的程序使用Python并使用HadoopStreaming。我写了一个简单的向量乘法程序，其中mapper.py接受输入文件v1和v2，每个文件都包含一个向量12,33,10并返回产品。然后reducer.py返回乘积之和，即:映射器:map(mult,v1,v2)reducer:sum(p1,p2,p3,...,pn)映射器.py:importsysdefmult(x,y):returnint(x)*int(y)#Inputcomes
我们的一个HBase表已经扩展到1000多个区域。我们通过将表的MAX_FILESIZE属性从默认的256MB更改为10GB来减少这个。现在我们减少到大约70个区域。我想知道此更改的副作用是什么？也就是说，增加一个表的MAX_FILESIZE有什么坏处呢？如果我们将MAX_FILESIZE增加到100GB甚至1TB会发生什么？我最初怀疑压缩会大大减慢，但我想确定一下。大家怎么看？谢谢! 最佳答案 如果您使用M/R处理数据，一个重要的问题是您可以从集群中获得的并行度。正如Praveen指出的那样，HBasebook这样说:“另一个问题
我可以从sql文件执行查询并将输出存储在本地文件中使用hive-f/home/Prashasti/test.sql>/home/Prashasti/output.csv此外，我可以使用以下方法将配置单元查询的输出存储在hdfs中:insertoverwritedirectory'user/output'select*fromfolders;有什么方法可以从sql文件运行查询并将输出也存储在hdfs中吗？ 最佳答案 只需要修改sql文件，将insertoverwritedirectory'user/output'添加到查询的前面。
我正在处理一堆存储在HDFS嵌套目录结构中的avro文件。这些文件存储在年/月/日/小时格式的目录结构中。我写了这个简单的代码来处理sc.hadoopConfiguration.set("mapreduce.input.fileinputformat.input.dir.recursive","true")valrootDir="/user/cloudera/rootDir"valrdd1=sc.newAPIHadoopFile[AvroKey[GenericRecord],NullWritable,AvroKeyInputFormat[GenericRecord]](rootDir)
我是hadoop的新手。我在虚拟机上设置了一个支持kerberos安全性的hadoop集群(主站和1个从站)。我正在尝试从hadoop示例“pi”运行作业。作业终止并出现错误ExceededMAX_FAILED_UNIQUE_FETCHES。我尝试搜索此错误，但互联网上提供的解决方案似乎对我不起作用。也许我遗漏了一些明显的东西。我什至尝试从etc/hadoop/slaves文件中删除从站，以查看该作业是否只能在主站上运行，但也失败并出现相同的错误。下面是日志。我在64位Ubuntu14.04虚拟机上运行它。任何帮助表示赞赏。montauk@montauk-vmaster:/usr/lo
最近在看hadoop的权威指南。我有两个问题:1.看到一段自定义Partitioner的代码:publicclassKeyPartitionerextendsPartitioner{@OverridepublicintgetPartition(TextPairkey,Textvalue,intnumPartitions){return(key.getFirst().hashCode()&Interger.MAX_VALUE)%numPartitions;}}这对&Integer.MAX_VALUE意味着什么？为什么要使用&运算符？2.我还想为IntWritable编写一个自定义分区程序
在下面的例子中:small.ints=to.dfs(1:1000)mapreduce(input=small.ints,map=function(k,v)cbind(v,v^2))mapreduce函数的数据输入是一个名为small.ints的对象，它引用了HDFS中的block。现在我有一个CSV文件已经存储在HDFS中"hdfs://172.16.1.58:8020/tmp/test_short.csv"如何为它获取一个对象？据我所知(这可能是错误的)，如果我想将CSV文件中的数据作为mapreduce的输入，我必须首先在R中生成一个表，其中包含CSV文件中的所有值。我确实有这样的
我是Hadoop的新手，尝试使用Hadoop编写关系连接。该算法尝试在连续两轮中连接三个关系。我使用递归方法。该程序运行良好。但是在执行期间它会尝试打印这样的警告:14/12/0210:41:16WARNio.ReadaheadPool:FailedreadaheadonifileEBADF:Badfiledescriptoratorg.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$POSIX.posix_fadvise(NativeMethod)atorg.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$POSIX.posixFadvis
我在玩Mahout，发现FileDataModel接受以下格式的数据userId,itemId,pref(long,long,Double).我有一些格式的数据String,long,double在Mahout上使用此数据集的最佳/最简单方法是什么？ 最佳答案 一种方法是创建FileDataModel的扩展.您需要覆盖readUserIDFromString(Stringvalue)使用某种解析器进行转换的方法。您可以使用IDMigrator的实现之一。，正如肖恩建议的那样。例如，假设您有一个已初始化的MemoryIDMigrato
我正在使用HBase的cloudera发行版(hbase-0.94.6-cdh4.5.0)和cloudera管理器来设置所有集群的配置。我已经为HBase设置了以下属性:hbase.hregion.max.filesize10737418240hbase-default.xml注意:1073741824010G因此，根据我阅读的所有文档，数据应累积到单个区域中，直到区域大小达到10G。但是，好像不行。。。也许我错过了什么......这是我的hbase表的所有区域及其大小:root@hadoopmaster01:~#hdfsdfs-du-h/hbase/my_table第719话0/hb
