我有一个输入文件(txt)如下val1||val2||val3||val4-c-1val4-c-2val-d-1如果仔细观察输入，第三个'||'后面的xml数据记录分为两行。我想用hadoopstreaming的StreamXmlRecordReader来解析这个文件-inputreader"org.apache.hadoop.streaming.StreamXmlRecordReader,begin=,end=,slowmatch=true我无法解析第三条记录。我收到以下错误Traceback(mostrecentcalllast):File"/home/rsome/test/cod

我正在尝试详细学习MapReduce，尤其是以下查询。众所周知，HDFS中的数据被分成block，通常Mapper一次处理一个block；我们可能会遇到record溢出到另一个block的情况；例如:数据集:“你好，你好吗”；此数据可能会溢出到两个不同的block中。block1:hello,howablock2:reyoudoing现在，如果Mapper在Block1上工作，mapper如何从block1获取已经溢出到Block2的“完整”记录？谁能帮我理解一下？ 最佳答案 它适用于可以作为多个block存储在HDFS上的文件。然

我正在尝试执行Null检查。例如:Col_A|Col_B|Col_C|Col_Dnull|boy|null|dust然后我想要输出为:Col_A|Col_B|Col_C|Col_D|New_Colnull|boy|null|dust|Col_Afailednullchecknull|boy|null|dust|Col_Dfailednullcheck执行此操作的正确方法是什么？ 最佳答案 selectt.*,concat(elt(e.pos+1,'Col_A','Col_B','Col_C','Col_D'),'failednull

我正在尝试使用sparkscala从Hive导出数据。但我收到以下错误。Causedby:java.lang.ClassNotFoundException:com.databricks.spark.csv.DefaultSource我的scala脚本如下所示。importorg.apache.spark.sql.hive.HiveContextvalsqlContext=newHiveContext(sc)valdf=sqlContext.sql("SELECT*FROMsparksdata")df.write.format("com.databricks.spark.csv").sa

我正在尝试创建一个MR作业，它将更改通过Flume加载到HDFS中的日志文件的格式。我正在尝试将日志转换为一种格式，其中字段由“:::”分隔。例如date/timestamp:::log-level:::rest-of-log我遇到的问题是有些日志是单行的，有些是多行的，我需要在日志的其余字段中保持多行日志的完整性。我已经编写了一个自定义的InputFormat和RecordReader来尝试执行此操作(基本上只是修改了NLineRecordReader以追加行，直到它到达日期戳，而不是附加固定数量的行)。我用来格式化日志的MR作业似乎工作正常，但RecordReader似乎无法正常工

Hive中的以下代码是否可能，并进行一些更改？:insertintotablewebmapselecta.resreference,b.resresource,(selectcount(ip)fromweblogwhereresource=a.resandreferer=b.res)weightfromtoprefresajointoprefresb;我在hive-0.10.0-cdh4.5.0中运行它并得到错误:FAILED:ParseExceptionline3:1cannotrecognizeinputnear'select''count''('inexpressionspeci

在HDP(2.2)上使用Yarn-Client(2.6.0)上的PySpark将Hbase(0.98.4.2.2.0.0)表读取到Spark(1.2.0.2.2.0.0-82)RDD时出现奇怪的异常)植物形态:2015-04-1419:05:11,295WARN[task-result-getter-0]scheduler.TaskSetManager(Logging.scala:logWarning(71))-Losttask0.0instage0.0(TID0,hadoop-node05.mathartsys.com):java.lang.IllegalStateException

我正在尝试在mapreduce上运行weka分类器并加载甚至200mb的整个arff文件导致堆空间错误，所以我想将arff文件分成block，但问题是它必须维护block信息，即每个block中的arff属性信息，以便在每个映射器中运行分类器。这是我尝试拆分数据但效率不高的代码，Listsplits=newArrayList();for(FileStatusfile:listStatus(job)){Pathpath=file.getPath();FileSystemfs=path.getFileSystem(job.getConfiguration());//numberofbyte

假设我有3个文件要存储在HDFS中并希望通过MapReduce读取它们。因此，在HDFS位置/omega/usecase/input中有3个文件，分别是file1.txt、file2.txt、file3.txt这3个文件的大小分别是file1.txt(64MB),file2.txt(32MB),file3.txt(1MB)还假设默认block大小为64MB，复制因子为3我想知道这3个文件将有多少个block，如果我编写一个MapReduce程序来读取输入目录/omega/usecase/input，将执行多少个映射器 最佳答案 HD

我想知道是否有可能只从hadoop中的一个机架获取block报告？我知道我可以使用以下命令获得整个区block的报告:hdfsfsck/-files-blocks-racks但是，当你的集群很大时，运行命令会花费很多时间。我只想查看位于特定机架中的block。有没有办法只从一个机架上获取报告？(即指定机架而不是路径)提前致谢 最佳答案 不，不幸的是你不能。您可以在上游提交JIRA以将其添加到hdfsfsck。但是，请记住，HDFS文件复制总是试图保留一个在不同的机架上复制以获得更好的容错性，因此即使您可以针对一个机架，您仍然指的是分