我有一个shell脚本(count.sh)，它计算文件中的行数。此脚本已复制到hdfs中，目前正在使用Oozie工作流来执行此脚本。不过，我想知道是否有办法从命令行执行此shell脚本。例如:在unix中:[myuser@myserver~]$./count.sh当count.sh位于hadoop集群位置'/user/cloudera/myscripts/count.sh'时等效于此。我读了这个Hadoopcommandtorunbashscriptinhadoopcluster,但还是不清楚。 最佳答案 我知道这是一篇旧帖子，但我
所以我正在尝试创建一个HiveSchema来分析存储在hdfs中的json数据。我指的是thisblog用于创建Hive表，下面是我的Schema.hqlCREATEEXTERNALTABLEbase_tweets4(`id`BIGINT,created_atSTRING,`source`STRING,favoritedBOOLEAN,retweet_countINT,retweeted_statusSTRUCT>,`entities`STRUCT>,user_mentions:ARRAY>,hashtags:ARRAY>>,textSTRING,`user`STRUCT,in_rep
我有存储在HDFS上的文件，其名称后缀有日期，与文件的修改日期不同，如下所示:$hdfsdfs-ls/a/b/c/d/e/*Found5itemsdrwxr-xr-x-xuserxuser02015-05-0113:59/a/b/c/d/e/exp_dt=2016-01-05drwxr-xr-x-xuserxuser02017-10-1015:42/a/b/c/d/e/exp_dt=2015-05-01我正在尝试查找仅具有给定exp_dt的文件。目前，努力如下:inputDir=/a/b/c/d/e/countCmd='hdfsdfs-ls$inputDir|grep'\.2015$'
我是ApacheSpark、Scala和Hadoop工具的新手。我已经设置了一个新的本地单节点Hadoop集群，如前所述here并且还设置了spark以提供对此Hadoop环境的引用，如前所述here.我能够验证spark-shell、sparkUI已启动并正在运行。此外，我可以使用localhost查看HDFS。.为了更进一步，我将示例文件上传到HDFS，并使用Hadooplocalhost验证它是否可用。现在，我尝试使用Java和spark-shell(Scala)来计算文件中的行数，但是这两个调用都因该堆栈跟踪而失败。Exceptioninthread"dag-scheduler
我正在自学Pig，在尝试探索数据集时遇到异常。脚本中有什么问题以及原因:movies_data=LOAD'/movies_data'usingPigStorage(',')as(id:chararray,title:chararray,year:int,rating:double,duration:double);high=FILTERmovies_databyrating>4.0;high_rated=FOREACHhighGENERATEmovies_data.title,movies_data.year,movies_data.rating,movies_data.duratio
nifi术语和流文件处理的新手。找到了一种方便的方法来处理传入的xml并使用XmlSlurper对其进行解析，但是对于传入流文件的以下GroovyScript收到警告-流程:处理器细节:脚本正文:defflowFile=session.get()if(!flowFile)returnInputStreami=flowFile.read()newXmlSlurper().parse(i)i.close()REL_SUCCESS似乎是处理流文件的问题。有人可以解释这里到底发生了什么以及如何最好地处理它吗？似乎这导致集群有时挂起 最佳答案
首先选中想要导入的数据库，右键选中“SQLScripts”点击“RunSQLScripts...” 然后选择要导入的sql脚本文件，运行即可
我正在使用一个10节点HDP集群，我试图在Bash上使用shell脚本运行一个简单的WordCount作业。下面是我正在使用的命令行参数。yarnjar/usr/hdp/2.6.5.0-292/hadoop-mapreduce/hadoop-streaming-2.7.3.2.6.5.0-292.jar\-mapper'wc-l'\-reducer'./reducer_wordcount.sh'\-file/home/pathirippilly/map_reduce_jobs/shell_scripts/reducer_wordcount.sh\-numReduceTasks1\-in
我正在尝试使用awk将来自hadoop的过滤器结果保存到sh脚本中的一个变量中，但我失败了:当我在shell命令中运行它时，我得到了这个结果:hadoopfs-lshdfs://ngdaas/FlareData/output_8/CustomerSubject/aggr=daily/tbl_dt=20180623|awk'{print$6,$7}'2018-07-0306:18现在我尝试保存这个结果(2018-07-0306:18)到我尝试写的sh变量中:#!/bin/bashload_date="hadoopfs-lshdfs://ngdaas/FlareData/output_8/
我得到了在其中运行一系列配置单元查询的shellscript。每个查询的结果/日志指向.hivelog文件。但有些地方.out文件正在使用。谁能解释一下使用.hivelog和.out文件的原因/目的。 最佳答案 .log和.out文件实际上做同样的事情，但有细微的差别。.out文件仅在进程启动时写入。进程成功启动后，.out文件将被截断。相比之下，所有日志消息都可以在.log文件中找到，包括发送到.out文件的进程启动消息。 关于shell-.hivelog和.out使用的区别，我们在S
