当我尝试使用命令运行Scalding教程(https://github.com/Cascading/scalding-tutorial/)时配置ssh和rsync之后:$scripts/scald.rb--hdfstutorial/Tutorial0.scala我收到以下错误:com.twitter.scalding.InvalidSourceException:[com.twitter.scalding.TextLineWrappedArray(tutorial/data/hello.txt)]Dataismissingfromoneormorepathsin:List(tutori

我有一个看起来像这样的输入数据:3070801,1963,1096,,"BE","",,1,,269,6,69,,1,,0,,,,,,,3070802,1963,1096,,"US","TX",,1,,2,6,63,,0,,,,,,,,,3070803,1963,1096,,"US","IL",,1,,2,6,63,,9,,0.3704,,,,,,,3070804,1963,1096,,"US","OH",,1,,2,6,63,,3,,0.6667,,,,,,,3070805,1963,1096,,"US","CA",,1,,2,6,63,,1,,0,,,,,,,3070806,196

我有两个文件，我试图在模式匹配的基础上加入这两个文件。File1:weather.bbc.co.uk,112ads.facebook.com,113ads.amazon.co.uk,114www.sky.com,115news.bbc.co.uk,116pics.facebook.com,117File2:facebook.com,facebookbbc.co.uk,bbcnetflix.com,netflixflipkart.com,flipkartoutput:weather.bbc.co.uk,112,bbc.co.uk,bbcads.facebook.com,113,faceb

我正在尝试使用SparkStreaming将数据从一个HDFS位置读取到另一个位置下面是我在spark-shell上的代码片段但我看不到在HDFS输出目录上创建的文件能否指出如何在HDFS上加载文件scala>sc.stop()scala>importorg.apache.spark.SparkConfscala>importorg.apache.spark.streamingscala>importorg.apache.spark.streaming.{StreamingContext,Seconds}scala>valconf=newSparkConf().setMaster("l

假设我有一些数据都在同一个分区上(我之前在数据帧上执行了.coalesce(1))。我现在想对数据进行分组并对其进行聚合。如果我在数据框上使用.groupBy，这些组会被放置到不同的节点上吗？如果这是真的，我想避免这种情况，因为我想对这些组执行这些计算而不需要过多改组。 最佳答案 首先，coalesce(1)并不能保证你的所有数据都在一个节点中，要确保你必须使用repartition(1)，这将迫使您将所有数据统一在一个节点中。coalesce仅对同一节点中的分区进行分组，因此如果您的数据分布在5个节点中(每个节点中有多个分区)，它

我正在用java编写一个小的hadoop程序，我的要求是从一个Map方法执行两个Emits，并在一个Reduce方法中处理这两个Emits。这可能吗？如果可能，我如何区分这两个Emits以便我可以在我的Reduce方法中以不同方式处理它们？我对此进行了很多搜索，但无法获得任何具体信息。我不允许使用任何外部库。 最佳答案 map/reduce任务将键/值作为输入。值不必是像WordCount这样的大多数示例中的字符串，它也可以是复杂的结构。你可以有一个结构，其中有两个字段对应于两个发射器，并且该键/值对将自动发送到一个缩减器。

我需要每隔15分钟将数据插入到存储为ORC的不同表中并聚合值。那些INSERT使用动态分区。每个INSERT都会在分区中创建一个新文件，这会减慢我的聚合查询速度。我在网上搜索，发现了一些关于这个案例的主题，比如thisone.所以我在hive-site.xml中添加了这些设置:hive.merge.mapfiles=true;hive.merge.mapredfiles=true;hive.merge.tezfiles=truehive.merge.smallfiles.avgsize=256000000;但即使使用这些设置，每次插入都会在每个分区上创建一个新文件，并且文件不会合并。有

我在我的AWS免费套餐上设置了一个Hadoop环境。它是运行hadoop2.7.1-Ubuntu14.04(不是EMR)的1master-3slaves。现在我想进入下一步，看起来HBase是一个很好的起点。进一步阅读后，我注意到Zookeeper正在出现......问题:设置好hadoop后，是先安装配置HBase多节点还是Zookeeper再安装HBase(sqoop、flume、pig...应该按照这一步完成)？奖励:我的目的是像可视化软件一样连接R、Tableau并运行一些python程序来与AWS一起玩，所以欢迎提出建议 最佳答案

我为Hadoop集群设置了Kerberos身份验证。当我尝试使用kinit获取kerberos票证时，它将票证存储在krb5cc_0中$sudoklistTicketcache:FILE:/tmp/krb5cc_0Defaultprincipal:hduser/stwhdrm01@FDATA.COMValidstartingExpiresServiceprincipal01/04/201810:15:1401/05/201810:15:14krbtgt/FDATA.COM@FDATA.COM但是当我尝试在命令行上列出HDFS目录时，出现以下错误:$hdfsdfs-ls/openjdkv

如果我们有数百万个大小从几KB到几MB不等的小文本文件，HDFS和HBASE中哪一个花费的处理时间更少？还有更少的内存消耗？ 最佳答案 这是一个高层次的问题。缺少有关数据类型的信息。但是，一般而言，我们在决定存储位置等事项时需要牢记以下事项。在HDFS或HBase中:由于我们有质量较小的文件，将其存储在HDFS中会遇到一些问题。名称节点上的元数据会很高如果block大小(输入拆分大小)配置不正确，则完整数据局部性和并行处理的潜力将不会利用。有关输入拆分和之间关系的更多信息block大小，请引用SplitsizevsBlocksize