我设置了Cassandra+Pig/Hadoop的测试集成。8个节点为Cassandra+TaskTracker节点，1个节点为JobTracker/NameNode。我启动了cassandra客户端并在Cassandra发行版的Readme.txt中创建了一些简单的数据:[default@unknown]createkeyspaceKeyspace1;[default@unknown]useKeyspace1;[default@Keyspace1]createcolumnfamilyUserswithcomparator=UTF8Typeanddefault_validation_c
如果您运行hadoopflume节点，默认情况下它会使用log4j在/var/log/flume下生成日志。这些文件看起来像/var/log/flume/flume-$FLUME_IDENT_STRING-$command-$HOSTNAME.log根据水槽用户指南here，更改flume日志配置的唯一方法是通过flume-daemon.sh，它使用Flume环境变量运行flume节点，例如:exportFLUME_LOGFILE=flume-$FLUME_IDENT_STRING-$command-$HOSTNAME.logexportFLUME_ROOT_LOGGER="INFO,
我用log4j写了hadoop程序(只有Map步骤，操作不符合我的等待)packageorg.myorg;importjava.io.*;importjava.util.*;importorg.apache.hadoop.fs.*;importorg.apache.hadoop.conf.*;importorg.apache.hadoop.io.*;importorg.apache.hadoop.mapred.*;importorg.apache.hadoop.util.*;importorg.apache.log4j.Logger;importorg.apache.log4j.Log
我使用Flume1.5.0从应用程序服务器收集日志。假设我有三个App服务器，App-A、App-B、App-C。运行配置单元的一个HDFS服务器。现在水槽代理在所有3个应用服务器上运行，并将日志消息从应用服务器传递到Hdfs服务器，其中另一个水槽代理正在运行，最后日志存储在hadoop文件系统中。现在我已经创建了一个外部Hive表来映射这些日志数据。但是除了hive无法正确解析日志数据并存储在表中之外，一切都运行顺利。这是我的Flume和Hive配置:虚拟日志文件格式(|分隔):ClientId|AppRequest|URL应用服务器上的Flumeconf:app-agent.sou
我创建了一个UDF并将jar导出为abc.jar。将jar复制到/user/hive/warehouse中的hdfs。现在，我遇到以下错误:hive>ADDJAR/user/hive/warehouse/abc.jar;/user/hive/warehouse/abc.jardoesnotexistQueryreturnednon-zerocode:1,cause:/user/hive/warehouse/abc.jardoesnotexist.hive>当我这样做时，hadoopfs-ls/user/hive，我可以在/user/hive/warehouse看到abc.jar路径。我
在一个web项目中，使用最新的spring-data(1.10.2)和MySQL5.6数据库，我正在尝试使用带有分页的native查询，但我遇到了org.springframework.data。jpa.repository.query.InvalidJpaQueryMethodException在启动时。更新:20180306此问题现已在Spring2.0.4中得到修复对于那些仍然感兴趣或坚持使用旧版本的人，请查看相关答案和评论以了解解决方法。根据Example50atUsing@Queryfromspring-datadocumentation可以指定查询本身和countQuery
在一个web项目中，使用最新的spring-data(1.10.2)和MySQL5.6数据库，我正在尝试使用带有分页的native查询，但我遇到了org.springframework.data。jpa.repository.query.InvalidJpaQueryMethodException在启动时。更新:20180306此问题现已在Spring2.0.4中得到修复对于那些仍然感兴趣或坚持使用旧版本的人，请查看相关答案和评论以了解解决方法。根据Example50atUsing@Queryfromspring-datadocumentation可以指定查询本身和countQuery
我在CDH4.2.0-1.cdh4.2.0.p0.10集群上的ClouderaManager4.5中通过包裹安装了Impala。当我尝试启动服务时，它在所有节点上都失败并显示此消息perl-pi-e's#{{CMF_CONF_DIR}}#/run/cloudera-scm-agent/process/800-impala-IMPALAD#g'/run/cloudera-scm-agent/process/800-impala-IMPALAD/impala-conf/impalad_flags'['impalad=impalad']'exec/opt/cloudera/parcels/I
在对Hive和Pig进行基准测试后，我发现Pig中的GroupBy运算符比Hive的要慢得多。我想知道是否有人有过同样的经历？人们是否有任何改进此操作性能的技巧？(按照此处早期帖子的建议添加DISTINCT没有帮助。我目前正在重新运行启用LZO压缩的基准测试)。 最佳答案 看来你看错了方向。GroupBy只是以某种方式对数据进行分组，之后的操作非常重要。在Pig中尝试分析性能时，您应该牢记以下几点:1)几条语句可以合并成一个MR作业，所以不要看语句，看生成的MR作业的性能。2)性能上的巨大差异应该是有原因的。这可能是:2.1不同的输
我有一个pig脚本，它将从cassandra获取所有数据，进行少量转换并存储到hdfs上。在pig的grunt控制台执行时，cassandra数据量大，耗时将近30分钟。但是当我使用oozie工作流执行相同的操作时，它执行但需要很长时间，将近一个半小时。当我检查hadoop日志时，这就是它所说的。2013-11-1901:20:00,871[main]INFOorg.apache.pig.backend.hadoop.executionengine.mapReduceLayer.MapReduceLauncher-Moreinformationat:master:50030/jobde
