当我执行nutch命令创建crawdb文件夹和内容时:soporte@CNEOSYLAP/usr/local/apache-nutch-2.2.1/runtime/local$bin/nutchcrawlurls-dircrawl-depth3-topN5我收到这个错误:InjectorJob:Usingclassorg.apache.gora.hbase.store.HBaseStoreastheGorastorageclass.Exceptioninthread"main"org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.InvalidInputExcep
我正在查询一个表，一个简单的计数(*)并收到以下错误:Vertexfailed,vertexName=Map1,vertexId=vertex_1486982569467_0809_3_00,diagnostics=[Vertexvertex_1486982569467_0809_3_00[Map1]killed/faileddueto:ROOT_INPUT_INIT_FAILURE,VertexInput:table_nameinitializerfailed,vertex=vertex_1486982569467_0809_3_00[Map1],java.lang.RuntimeE
我试图创建这个表:createtabletmp_test(id_string,myelementarray>)STOREDASPARQUETLOCATION'/donne/tmp_test'我有这个错误:编译语句时出错:失败:ParseException行3:23无法识别列规范中“来自”“:”“字符串”附近的输入。我如何转义单词“from”，因为我必须使用这个词？谢谢你的帮助 最佳答案 FROM是Hive中的保留关键字。使用反引号(`)来引用它，createtabletmp_test(id_string,myelementarray
我正在按照此处编写的说明进行操作:http://druid.io/docs/0.9.2/ingestion/batch-ingestion.html(滚动到“InputSpecspecification”，寻找“granularity”)。我的索引任务JSON中有:"inputSpec":{"type":"granularity","dataGranularity":"DAY","inputPath":"hdfs://hadoop:9000/druid/events/interview","filePattern":".*","pathFormat":"'y'=yyyy/'m'=MM/
我正在尝试用它在Hive中创建一个外部表CREATEEXTERNALTABLEIFNOTEXISTS1987(YEARINT,MONTHINT,DAYOFMONTHINT,DAYOFWEEKINT,DEPTIMEINT,CRSINT,ARRTIMETIME,CARRIERSTRING,FLIGHTNUMINT,TAILNUMSTRING,ACTUALELAPSEDINT,CRSELAPSEDINT,AIRTIMEINT,ARRDELAYINT,DEPDELAYINT,ORIGINSTRING,DESTSTRING,DISTANCEINT,TAXIININT,TAXIOUTINT,CAN
我正在尝试在Airflow上运行测试任务，但我不断收到以下错误:FAILED:ParseException2:0cannotrecognizeinputnear'create_import_table_fct_latest_values''.''hql'这是我的AirflowDag文件:importairflowfromdatetimeimportdatetime,timedeltafromairflow.operators.hive_operatorimportHiveOperatorfromairflow.modelsimportDAGargs={'owner':'raul','s
我的输入数据的关键类是WritableComparable，它以MapFile的形式存在。有没有什么方法可以设置最小和最大键值，并且只将记录传输到键值介于两者之间的映射器？ 最佳答案 这是不可能的。因为对于map-reduce作业，我们只是指定输入。我们可以做的一件事是，在映射器中编写一个条件。如果键是黑白最小值和最大值，则只处理键值对并将输出发送到reducer。否则，什么都不做。但即使在这种情况下，我们的map阶段也会处理所有输入，而reduce阶段只会处理我们指定的键范围。更好的方法:当在给定输入上运行map-reduce作业
这是我第一次用python学习HadoopMapReduce。为了学习如何连接两个文件，我写了一个map.py来获取两个文件的文件名。这里有两个CSV文件:worksheet1.csvsno,name1,name12,name23,name34,name4worksheet2.csvsno,courseno,grade1,1,801,2,902,1,822,2,95map.py:#!/bin/bash#-*-coding:utf-8-*-importosimportsysdefmapper():filepath=os.environ["map_input_file"]filename=
即使经过一些谷歌搜索，我也没有找到答案。我的输入文件是由一个进程生成的，当文件达到1GB时，该进程将它们分块。现在，如果我要运行一个处理dfs中的输入目录的mapreduce作业，我如何确保该作业在hadoop作业运行时获取添加到同一输入目录的文件？我觉得这几乎是不可能的，因为当hadoop作业运行时，它会计算剩余时间和所有这些东西，所以当我的输入不断堆积或换句话说是“可变的”时，Hadoop不会知道如何管理它-这是我的猜测。我想知道您对此的看法以及对此的最佳替代方法!感谢您的帮助。 最佳答案 您描述的用例不是Hadoop设计用来处
我需要迭代输入拆分不止一次。我需要这个的原因超出了这个问题的范围。假设我只需要它(一个简短的解释是我需要多次使用输入拆分来填充数据结构，并且拆分可能足够大，以至于在第一次迭代后它无法容纳在内存中)我想我可以做一些技巧，例如扩展FileInputFormat和RecordReader多次服务拆分，但我想知道是否有任何在Hadoop中执行此操作的“标准”方式。我不知道在Hadoop中实现此目的的任何标准方法，但可能我错过了一些东西。有什么想法吗？ 最佳答案 在多次拆分过程中，您想对该数据结构做什么？(查找、更新等)您是否尝试过将此操作与
