我使用以下结构以JSON格式存储我的数据:{"generationId":1,"values":[-36.0431,-35.913,...,36.0951]}我想获取文件(generationIds)的平均值之间的间距分布(连续数字之间的差异)。我的zepplein笔记本中的第一行是:importorg.apache.spark.sql.SparkSessionvalwarehouseLocation="/user/hive/warehouse"valspark=SparkSession.builder().appName("test").config("spark.sql.wareh
我正在尝试将一些数据从HDFS加载到HBase，如下所示:Stringdir="/tmp/eloued";Configurationconfig=HBaseConfiguration.create();config.set(SequenceFileInputFormat.INPUT_DIR,dir);//serializationconfig.setStrings("io.serializations",config.get("io.serializations"),MutationSerialization.class.getName(),ResultSerialization.cl
我有一个用例col1|col2a101|10a101|20a101|10a101|30a201|40a201|50预期输出:a101|列表a201|列表下面是查询，但我没有得到预期的输出。我想在列表中存储col2个不同的值。input1=load'list1.csv'usingPigStorage('|')as(col1:chararray,col2:int);input2=DISTINCT(FOREACHinput1generatecol1,col2);input3=GROUPinput2bycol1;dumpinput3;(a101,{(a101,30),(a101,20),(a1
也许这个问题太笼统了，但我认为值得一试。我正在处理一个包含270个字段的表。它按日期分区(如dt=20180101)。然而，当我们用查询访问这个表时，我们实际上是在进行全表扫描，因为我们在where子句中使用了不是dt的字段。我想知道为该表启用分桶的正确方法是什么。我可以选择其中一个where子句字段并为此启用分桶。例如:PARTITIONEDBY(dtINT)CLUSTEREDBY(class)INTO16BUCKETS另一种方法是使用多个字段进行分桶:PARTITIONEDBY(dtINT)CLUSTEREDBY(class,other_field,other_field_2)IN
对于任何软件架构师来说，这可能是一个基本问题，但我对这个概念感到困惑。假设我有一个存储在hdfs上的大型SparkDataFrame。我现在做这样的过滤操作:df_new=my_big_hdfs_df.where("my_column='testvalue'")print(type(df_new))class'pyspark.sql.dataframe.DataFrame'>df_new到底存储在哪里？如果这是普通的python，我会猜测在内存中的某个地方。但PySpark也是如此吗？或者它只是某种引用？它是否保存在hdfs中某处的磁盘上？ 最佳答案
我有10个amazonec2节点集群用于每天的数据处理，我想将所有10个节点用于每天的批处理(仅处理2小时)，一旦生成报告数据点，我想关闭5节点，并在一天的其余时间仅使5个节点处于事件状态以进行成本优化。我的复制因子是3。在某些情况下，所有3个数据block(实际和复制block)都存储在我正在关闭的那5个节点中。因此我无法正确读取数据。我能否在cloudera管理器中进行一些设置以将特定数据库或特定表持久保存到给定节点中，这样我在只有5个事件节点时读取数据时不会有任何问题。或任何其他建议将不胜感激。 最佳答案 您可以使用机架感知(
我一周前开始使用Ansible，很抱歉，如果这是一个简单的问题，我没有这方面的经验...我的问题是我需要使用Ansible开发软件部署解决方案，其他开发人员将来可以轻松使用。在这个解决方案中，需要下载一个Git存储库，其中包含一个VagrantFile，然后创建一个安装Ansible的Vagrantbox，其中Ansible配置为使用jumpserver和网关连接到Hadoop集群。为了连接到公司的环境，可以使用SSHkey或用户/密码(开发人员有自己的开发人员帐户)，所以我决定生成用于开发的SSHkey，我在Ansible中使用以下方式:库存文件:[company_jumpserve
我已经开始学习Hadoop。我知道HDFS提供分布式存储系统，而Mapreduce用于数据处理。现在我正在阅读Hadoop生态系统。从Hive的定义来看，它是一个建立在hadoop之上，提供类SQL接口(interface)的数据仓库。我的问题是当hadoop提供容错的分布式HDFS时，为什么要配置单元？Hive会取代HDFS吗？hive是只提供sql接口(interface)还是也提供存储？ 最佳答案 Hive不会取代HDFS。Hive为存储在HDFS中的数据提供了sql类型的接口(interface)。它主要用于查询和分析存储的
最近在做一个项目，每天都会产生大量的数据，在这个项目中，有两个功能，一个是将数据存储到Hbase中，以供日后分析，二是将数据推送到ElasticSearch中，以供监控.由于数据庞大，我们应该将数据存储到两个平台(Hbase，Elasticsearch)!我对他们两个都没有经验。我不想知道是否可以使用elasticsearch而不是hbase作为future分析的持久性存储？ 最佳答案 我建议您阅读这篇古老但仍然有效的文章:https://www.elastic.co/blog/found-elasticsearch-as-nosq
我正在阅读“Hadoop:权威指南”。Hadoop2.x之前作者是这样解释容错的Withoutthenamenode,thefilesystemcannotbeused.Infact,ifthemachinerunningthenamenodewereobliterated,allthefilesonthefilesystemwouldbelostsincetherewouldbenowayofknowinghowtoreconstructthefilesfromtheblocksonthedatanodes.Forthisreason,itisimportanttomakethena
