我正在尝试运行存储在HDFS位置(hdfs://nameservice1/user/neeraj)中的配置单元脚本(.hql文件)，但我找不到正确的命令来执行它。有没有办法直接从HDFS位置运行它而不是将它移动到我的/home/位置？ 最佳答案 hive-f演示cat>my_script.sqlselect1+1asresult;hdfsdfs-putmy_script.sql/tmphive-fselect1+1asresult;OK2 关于hadoop-运行存储在HDFS位置的配置单
我学习hadoopmapreduce有一段时间了，大家知道，hadoop使用hdfs把数据文件存储在硬盘上，我们运行mapreduce的时候，progran从hdfs中获取数据，但是在mapreduce的各个阶段，数据从哪里获取存储？我得到了一些答案hsfs运行mapreduce的本地硬盘 最佳答案 一般map和reduce任务生成的中间数据文件都存放在本地磁盘上运行MapReduce的目录(位置)中。该目录包含:map任务生成的输出文件用作reduce任务的输入。reduce任务生成的临时文件。临时数据位置由mapreduce.c
如何读取存储在HDFS上的lucene索引目录，即如何为存储在HDFS上的索引获取IndexReader。IndexReader将在maptask中打开。类似于:IndexReaderreader=IndexReader.open("hdfs/path/to/index/directory");谢谢，阿基尔 最佳答案 如果您想打开一个存储在HDFS中的Lucene索引以进行搜索，那您可就倒霉了。AFAIK，没有实现允许搜索操作的HDFS目录。出现这种情况的原因之一是因为HDFS针对大块的顺序读取进行了优化，而不是Lucene产生的小
运行登录界面即可自动跳转学生管理界面先把登录界面代码和学生管理代码放在同一个文件夹，再在这个文件夹创建两个空的users.txt，students.txt文件即可正常运行登录界面代码运行效果 登录界面代码importtkinterastkfromstudent_managerimportStudentManagerclassLogin:#定义初始化方法，用于创建登录窗口和输入框和按钮def__init__(self):#创建一个登录窗口self.login_window=tk.Tk()#设置窗口标题self.login_window.title("登录")#获取屏幕的宽度和高度screen_w
总的来说，我是大数据技术栈的新手。我正在实现一个实时分析基础架构，它将从我们的微服务后端中的不同服务中获取大量/高速数据。摄取的数据(和数据流)将用于填充关键业务指标的仪表板以及BI查询和机器学习。所有后端服务都将数据事件写入到现有的Kafka集群中。我开始研究Spark原型(prototype)，以从Kafka集群读取数据并丰富/处理它。现在我正在研究将静态数据存储在何处。我知道像Vertica和Terradata这样的实时分析技术相当流行。但他们有不小的前期资本投资。所以我努力坚持开源。经过一些研究后，我决定使用HDFS/Impala处理静态数据，并在Hadoop上运行SQL来处理
如何在dataproc上使用getmerge处理转储到google存储桶的部分文件。如果我尝试这个hadoopfs-getmergegs://my-bucket/temp/part-*gs://my-bucket/temp_merged我得到一个错误getmerge:/temp_merged(权限被拒绝)它适用于hadoopfs-getmergegs://my-bucket/temp/part-*temp_merged但当然是在集群机器上而不是在GS中写入合并文件。 最佳答案 根据fsshelldocumentation，getme
我们希望在key保管库中保护AzureBlob存储访问key。哪个版本https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hadoop/hadoop-azure支持这种功能，因为当前的支持并不那么安全。http://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-azure/index.html使用AzureBlob存储需要配置凭据。通常这是在core-site.xml中设置的。配置属性名称的格式为fs.azure.account.key..blob.core.windows.net，值为访问key。访问key是保护对存
我正在创建一个应用程序，在其中获取流式数据，这些数据进入kafka，然后在spark上。使用数据，应用一些登录，然后将处理后的数据保存到配置单元中。数据速度非常快。我在1分钟内获得50K条记录。Spark流中有1分钟的窗口，它处理数据并将数据保存在配置单元中。我的问题是生产前瞻性架构可以吗？如果是，我如何将流数据保存到配置单元中。我正在做的是，创建1分钟窗口数据的数据框，并使用将其保存在配置单元中results.write.mode(org.apache.spark.sql.SaveMode.Append).insertInto("stocks")我还没有创建管道。可以吗，还是我必须修
这里我在hiveJob下的queryList中编写查询。将Hive作业提交到dataproc集群defsubmit_hive_job(dataproc,project,region,cluster_name):job_details={'projectId':project,'job':{'placement':{'clusterName':cluster_name},"hiveJob":{"queryList":{###howcaniexecute.sqlfileherewhichisinbucket####"queries":["CREATETABLEIFNOTEXISTSsai(
我正在研究Hadoop/Impala组合是否能满足我的归档、批处理和实时即席查询要求。我们会将XML文件(格式良好并符合我们自己的XSD模式)持久化到Hadoop中，并使用MapReduce处理日终批处理查询等。对于需要低延迟和相对高延迟的临时用户查询和应用程序查询我们正在考虑Impala的性能。我想不通的是Impala如何理解XML文件的结构，以便它可以有效地查询。Impala能否用于以有意义的方式跨XML文档进行查询？提前致谢。 最佳答案 Hive和Impala实际上并没有处理XML文件的机制(这很奇怪，考虑到大多数数据库都支持
