我正在从事一个NLP项目，该项目可以创建实体集并计算大型语料库的成对相似性。目前我正在使用hadoopstreaming并在Python中实现了所有映射器和缩减器。由于算法需要多轮map-reduce，我使用Shell脚本来链接作业。现在这是我的顾虑和我接下来想做的事情:[问题1]。作业链和作业控制。链接hadoop流作业是有问题的。如果作业序列(job1-job2-job3)中的作业2失败，我必须手动删除输出文件夹，调整启Action业的脚本文件并从中间重新运行作业序列。我真的希望找到一种更聪明的方法来做到这一点。由于我需要经常调整算法的参数和逻辑，我不想一次又一次地重复这些步骤。[
我正在尝试学习如何使用hadoop流。我正在尝试运行一个非常简单的映射器，并且没有缩减器。当我运行该程序时，它完成了100%的maptask，然后在十分钟内什么都不做，然后报告它已完成所有maptask的0%。我认为这意味着节点管理器不得不终止工作，不确定。过去我已经等了半个小时，但一直没有结束。我正在使用hadoop1.2.1。它的文档说它带有hadoopstreamingjar，但我找不到它，所以我从中央maven存储库下载了hadoop-streaming-1.2.1。这是命令行:[msknapp@localhostdata]$hadoopjar/hadoop/hadoop-st
更新于2015年1月18日修复在我们最近更新到MySQL5.6.27(来自Ubuntu存储库)之后，此选项现在可以使用。所以这似乎是以前版本的MySQL的问题。原始问题随着对MySQL(5.6.20)的新升级，更新和插入失败，除非我将sql-mode设置为NO_ENGINE_SUBSTITUTION。感谢documentation，我可以从mysql终端运行以下命令并解决问题(暂时):SETGLOBALsql_mode='NO_ENGINE_SUBSTITUTION';SETSESSIONsql_mode='NO_ENGINE_SUBSTITUTION';`但是下次MySQL重新启动时
更新于2015年1月18日修复在我们最近更新到MySQL5.6.27(来自Ubuntu存储库)之后，此选项现在可以使用。所以这似乎是以前版本的MySQL的问题。原始问题随着对MySQL(5.6.20)的新升级，更新和插入失败，除非我将sql-mode设置为NO_ENGINE_SUBSTITUTION。感谢documentation，我可以从mysql终端运行以下命令并解决问题(暂时):SETGLOBALsql_mode='NO_ENGINE_SUBSTITUTION';SETSESSIONsql_mode='NO_ENGINE_SUBSTITUTION';`但是下次MySQL重新启动时
我正在尝试通过apachesparkstreaming在Java中构建一个实用层，用户可以在一段时间内聚合数据(在spark中使用窗口函数)，但似乎所有可用的选项都需要关联函数(采用两个参数).然而，对于一些相当常见的用例，例如在一小时内平均温度传感器值等，sparkAPI似乎是不可能的。有没有其他方法可以实现这种功能？我正在考虑实现重复的交互式查询来实现这一点，但它会太慢。 最佳答案 统计聚合(平均值、方差)实际上是关联的，可以在线计算。参见here一个很好的数字方法来做到这一点。就参数数量而言，请记住您放入参数的类型是您的选择。
我正在尝试删除我的Cosmos帐户中的一个文件夹，但我得到了SafeModeException:#hadoopfs-rmr/home//inputrmr:org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.SafeModeException:Cannotdelete/user//input.Namenodeisinsafemode 最佳答案 在启动期间，Namenode从fsimage加载文件系统状态并编辑日志文件。然后它等待数据节点报告它们的block，这样它就不会过早地开始复制block，尽管集群中已经
上下文是我正在尝试在AmazonEMR(WebUI)上使用我运行的bash脚本运行流式作业:-inputs3://emrdata/test_data/input-outputs3://emrdata/test_data/output-mappers3://emrdata/test_data/scripts/mapperScript.sh-reducerNONE输入目录中有子目录，这些子目录中有gzip数据文件。mapperScript.sh失败的相关部分是:forfilenamein"$input"/*;dodir_name=`dirname$filename`fname=`basen
我是Hadoop和MapReduce的新手，正在努力学习。我正在尝试在python中开发一个mapreduce应用程序，我在其中使用来自2个.CSV文件的数据。我只是在映射器中读取这两个文件，然后将文件中的键值对打印到sys.stdout当我在单机上使用程序时，程序运行良好，但使用HadoopStreaming时，出现错误。我想我在读取Hadoop映射器中的文件时犯了一些错误。请帮助我处理代码，并告诉我如何在HadoopStreaming中使用文件处理。mapper.py代码如下。(你可以从评论中理解代码):#!/usr/bin/envpythonimportsysfromnumpyi
换句话说，我不想将Spark流上下文中的“持续时间”设置为一个值，而是想将其设置为(套接字关闭时间-套接字打开时间) 最佳答案 您可以使用StreamingListner监听接收器断开连接的接口(interface)，然后关闭流上下文。这用作//definelistenerclassMyListenerextendsStreamingListener{overridedefonReceiverStopped(...){streamingContext.stop()}}//attachlistenerstreamingContext.
我有一个pyspark流作业，它从s3流式传输目录(使用textFileStream)。每行输入都被解析并输出到hdfs上的parquet格式。这在正常情况下效果很好。但是，当发生以下错误情况之一时，我有哪些选择可以恢复丢失的批量数据？驱动程序在调用foreachRDD时发生异常，其中发生输出操作(可能是HdfsError，或者在输出操作期间出现sparksql异常，例如partitionBy或dataframe.write.parquet())。据我所知，这在Spark中被归类为“Action”(相对于“转换”)。执行器出现异常，可能是因为map()lambda在解析一行时出现异常。
