我正在尝试编写用于生成sshkey的Bash脚本。我在要求passfree时遇到按enter的问题。我如何在不按enter的情况下使其工作。点击下面的链接，它会要求按回车键。sshinstallationnormalprocess 最佳答案 尝试:ssh-keygen-f~/.ssh/id_rsa-P""既不会询问目标文件也不会询问密码 关于bash-无需按回车即可生成SSHkey，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://sta

我正在使用标准的hdfs运行amazonemr的spark作业，而不是S3来存储我的文件。我在hdfs://user/hive/warehouse/中有一个配置单元表，但在运行我的spark作业时找不到它。我配置了spark属性spark.sql.warehouse.dir以反射(reflect)我的hdfs目录的属性，而yarn日志确实显示:17/03/2819:54:05INFOSharedState:Warehousepathis'hdfs://user/hive/warehouse/'.稍后在日志中说(页面末尾的完整日志):LogType:stdoutLogUploadTime

我正在Hadoop上实现一个PageRank算法，正如标题所说，我在尝试执行代码时遇到了以下错误:映射键中的类型不匹配:预期的org.apache.hadoop.io.Text，收到的org.apache.hadoop.io.LongWritable在我的输入文件中，我将图形节点ID存储为键，并将关于它们的一些信息存储为值。我的输入文件具有以下格式:1\t3.4,2,5,6,674\t4.2,77,2,7,83......为了理解错误的含义，我尝试使用LongWritable作为我的主要变量类型，如下面的代码所示。这意味着我有:map减少但是，我也试过:map减少还有:map减少而且我

按照以下站点中的说明-(http://www.dummies.com/how-to/content/set-up-the-hadoop-environment-with-apache-bigtop.html)或更确切地说来自HadoopforDummies一书。第3步成功运行到最后，总下载大小为616MB，但在最后我遇到了这个错误-Total130kB/s|616MB80:52warning:rpmts_HdrFromFdno:HeaderV4RSA/SHA1Signature,keyIDfa08b173:NOKEYRetrievingkeyfromhttps://dist.apach

我在使用Hive查询运行Oozie工作流时遇到错误。这是工作流程${jobTracker}${nameNode}${dir}/gsrlQery.hqlOutputDir=${jobOutput}${jobTracker}${nameNode}${dir}/nongsrlQuery.hqlOutputDir=${jobOutput}${jobTracker}${nameNode}${dir}/nongsrlRAQuery.hqlOutputDir=${jobOutput}${failureEmailToAddress}SuccessTheworkflow${wf:name()}withi

在不熟悉的集群上工作时，我发现深入研究和检查一些基本配置参数很有用(例如hdfsgetconf-confKeyfs.blocksize、hdfsgetconf-confKeyfs.defaultFs)。还有哪些可用的key参数？我正在寻找最全面的key参数文档，可通过检查hdfsgetconf-confKey[key].我知道某些key集将特定于您的集群(例如，您是否可以使用Yarn以及是否有可用的yarn.resourcemanager.address)。 最佳答案 所有的属性名都可以作为键。对于属性名称列表，您可以引用*-def

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

使用ApacheSpark的mllib，我有一个存储在HDFS中的逻辑回归模型。此逻辑回归模型是根据来自某些传感器的历史数据进行训练的。我有另一个spark程序，它使用来自这些传感器的流数据。我希望能够使用预先存在的训练模型对传入的数据流进行预测。注意:我不希望我的模型被这些数据更新。要加载训练模型，我必须在我的代码中使用以下行:vallogisticModel=LogisticRegressionModel.load(sc,)sc:Spark上下文。但是，这个应用程序是一个流应用程序，因此已经有一个“StreamingContext”设置。现在，根据我的阅读，在同一个程序中有两个上下

我有一个映射器，它在处理数据时将输出分为3种不同的类型(类型是输出键)。我的目标是通过reducer创建3个不同的csv文件，每个文件都包含一个带有标题行的键的所有数据。键值可以改变并且是文本字符串。现在，理想情况下，我想要3个不同的reducer，每个reducer只会获得一个键及其整个值列表。除了，这似乎不起作用，因为键没有映射到特定的reducer。在其他地方对此的答案是编写一个自定义分区器类，将每个所需的键值映射到特定的缩减器。这会很棒，除了我需要使用python流式传输并且我无法在我的工作中包含自定义流式传输jar，所以这似乎不是一个选项。我看到inthehadoopdocs

我认为这应该是一种常见情况，但可能是我在谷歌搜索时使用了错误的关键字。我只需要用完全随机的键创建新的表记录。假设我获得了具有良好随机性(几乎随机)的key。但是我不能100%确定还没有行存在。所以我需要自动执行的操作:使用行键检查尚无行存在。如果行存在则拒绝操作。如果不退出则创建行。我找到的关于此主题的最有用的信息是关于HBaserowlocks.的文章我认为HBase行锁是合适的解决方案，但我想在没有显式行锁定的情况下做得更好。ICV看起来不合适，因为我确实希望key是随机的。如果CAS可以处理“行不存在”的情况，那会很棒，但看起来他们做不到。显式行锁有一些缺点，例如区域拆分问题。有