我正在上ApacheSpark的pluralsight类(class)，有一次他们要求我们设置对Hadoop-streaming的依赖。我已将它添加到我的build.sbt文件中，但我得到的结果是出乎意料的:构建.sbtname:="SparkPlayground"version:="1.0"scalaVersion:="2.11.8"libraryDependencies+="org.apache.spark"%%"spark-core"%"2.0.0"%"provided"libraryDependencies+="com.github.scala-incubator.io"%%"
我正在使用Python，并且必须使用HadoopStreaming处理以下场景:a)Map1->Reduce1->Map2->Reduce2b)我不想存储中间文件c)我不想安装Cascading、Yelp、Oozie等软件包。我将它们保留为最后的选择。我已经在SO和其他地方进行过相同类型的讨论，但找不到关于Python的答案。能否请您提出建议。 最佳答案 b)Idontwanttostoreintermediatefilesc)IdontwanttoinstallpackageslikeCascading,Yelp,Oozie.有什
我正在尝试使用不带ON属性的JOIN运行此查询。我正在运行这样的查询:hive-v-fmy_file.hql我收到这条消息:Instrictmode,cartesianproductisnotallowed.Ifyoureallywanttoperformtheoperation,sethive.mapred.mode=nonstrict我更新了hql文件:在其之上设置hive.mapred.mode=nonstrict。但后来我收到了这条消息:SEThive.mapred.mode=nonstrictQueryreturnednon-zerocode:1,cause:Cannotmo
我有一个用例，我想处理大量事件。这些事件中包含多个属性。但是，我想确保对于给定的属性(键)，在给定时间运行的spark执行不超过1个，因为如果对同一个键并行运行两个执行，最终结果将由竞争条件决定.我的模型是这样的:从某个系统接收更改事件。使用本地数据库中的属性丰富事件。使用Kinesis将enrich事件发送到sparkstreaming。使用输出更新本地数据库。apace-storm是否是此类系统的更好竞争者？ 最佳答案 AmazonKinesis使用流中的分片作为数据容器。在分片内，可以保证按顺序处理这些值。您可以针对您的用例利
我在使用SparkStreamingAPI时遇到以下问题。我目前正在通过Flume将输入数据流式传输到SparkStreaming，我计划用它对数据进行一些预处理。然后，我想把数据保存到Hadoop的文件系统中，用Impala查询。但是，Spark将数据文件写入单独的目录，并为每个RDD生成一个新目录。这是一个问题，因为首先，Impala中的外部表无法检测到子目录，只能检测到它们指向的目录内的文件，除非已分区。其次，Spark添加新目录的速度如此之快，以至于在Impala中为每个生成的目录定期创建一个新分区对性能来说非常糟糕。另一方面，如果我选择增加Spark中写入的滚动间隔，这样目录
我是Ubuntu、Hadoop和DFS的新手，但我已经按照Michael-Noll.com上发布的说明在我的本地ubuntu机器上安装了一个单节点hadoop实例:http://www.michael-noll.com/tutorials/running-hadoop-on-ubuntu-linux-single-node-cluster/#copy-local-example-data-to-hdfshttp://www.michael-noll.com/tutorials/writing-an-hadoop-mapreduce-program-in-python/我目前一直在Had
我想在HBase数据库中保存Twitter流。我现在拥有的是用于接收和转换数据的Saprk应用程序。但是我不知道如何将我的TwitterStream保存到HBase中？我发现唯一有用的是PairRDD.saveAsNewAPIHadoopDataset(conf)方法。但是我应该如何使用它，我必须进行哪些配置才能将RDD数据保存到我的HBase表中？我唯一找到的是HBase客户端库，它可以通过Put对象将数据插入到表中。但这不是Spark程序内部的解决方案，是吗(有必要遍历RDD内的所有项目!!)？谁能举个JAVA的例子？我的主要问题似乎是org.apache.hadoop.conf.
我是Hadoop的新手，正在尝试使用this运行一个简单的程序.我已经将本地示例数据复制到hdfs，但是在我的mapreduce作业期间，当我按照官方apache文档运行此命令时hadoopjarhadoop-streaming-2.7.3.jar\-input/user/hduser/gutenberg/*\-output/user/hduser/gutenberg-output\-mapper/home/hduser/mapper.py\-reducer/home/hduser/reducer.py我收到这个错误NotavalidJAR:/usr/lib/hadoop-stream
我正在为AmazonElasticMapReduce开发Hadoop流式处理工作流，它涉及序列化一些二进制对象并将它们流式传输到Hadoop。Hadoop是否有流式输入的最大行长度？我开始只是用越来越大的线条进行测试，但我想我会先在这里问。 最佳答案 行的长度似乎没有强加的限制。自问这个问题以来，我一直在编写序列化二进制对象的代码，将它们编码为base64，然后将它们放入流中进行处理。结果，有些行很长。Hadoop毫无怨言地咀嚼着。 关于streaming-Hadoop流最大行长度，我们
我有这样的mapreduce输入:key1\t4.1\tmore...key1\t10.3\tmore...key2\t6.9\tmore...key2\t3\tmore...我想按第一列排序，然后按第二列排序(反向数字)。有没有办法实现这个StreamingMapReduce？我目前的尝试是这样的:hadoopjarhadoop-streaming-1.2.1.jar-Dnum.key.fields.for.partition=1-Dmapred.text.key.comparator.options='-k1,2rn'-Dmapred.output.key.comparator.c
