如果我们必须在流式应用程序中读取和写入HBASE，我们该怎么做。我们通过open方法打开连接进行写入，我们如何打开连接进行读取。objecttest{if(args.length!=11){//printargsSystem.exit(1)}valArray()=argsprintln("ParametersPassed"+...);valenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironmentvalproperties=newProperties()properties.setProperty("bootstrap.servers"
我的HDFS系统中有一个文件夹，其中包含使用Snappy编解码器压缩的文本文件。通常，在HadoopStreaming作业中读取GZIP压缩文件时，会自动解压。但是，使用Snappy压缩数据时不会发生这种情况，我无法处理数据。我如何读取这些文件并在HadoopStreaming中处理它们？非常感谢。更新:如果我使用命令hadoopfs-textfile它会起作用。该问题仅在使用hadoop流时发生，数据在传递到我的python脚本之前未解压缩。 最佳答案 你有没有在core-site配置snappycodec，比如:io.compr
大家好，新年快乐；)!我正在使用ApacheSpark、HDFS和Elastichsearch构建一个lambda架构。在下图中，这是我正在尝试做的事情:到目前为止，我已经用java为我的spark流和spark应用程序编写了源代码。我在spark文档中读到spark可以在Mesos或YARNclutser中运行。如图所示，我已经有一个hadoop集群。是否可以在同一个hadoop集群中运行我的sparkstreaming和spark应用程序？如果是，是否有任何特定的配置要做(例如节点数、RAM...)。或者我是否必须添加专门用于Spark流的hadoop集群？我希望我的解释很清楚。亚
我编写了一个KafkaStreaming应用程序，使用以下代码将结果写入本地文件:source.mapValues(record->finall(record)).mapValues(record->Arrays.deepToString(record)).writeAsText(PATH);尝试在HDFS上保存数据，使用命令:source.mapValues(record->finall(record)).mapValues(record->Arrays.deepToString(record)).writeAsText(hdfs://localhost:54310/output);
编辑:查看名称节点日志，我注意到会定期引发异常。可能相关吗？2013-04-1019:23:50,613WARNorg.apache.hadoop.security.ShellBasedUnixGroupsMapping(IPCServerhandler43on9000):gotexceptiontryingtogetgroupsforuserjob_201304101854_0005org.apache.hadoop.util.Shell$ExitCodeException:id:job_201304101854_0005:Nosuchuseratorg.apache.hadoop.
我正在学习hadoop，并编写了map/reduce步骤来处理我拥有的一些avro文件。我认为我遇到的问题可能是由于我的hadoop安装所致。我正在尝试在我的笔记本电脑上以独立模式进行测试，而不是在分布式集群上。这是我运行作业的bash调用:#!/bin/bashreducer=/home/hduser/python-hadoop/test/reducer.pymapper=/home/hduser/python-hadoop/test/mapper.pyavrohdjar=/home/hduser/python-hadoop/test/avro-mapred-1.7.4-hadoop
我是Spark的初学者；我正在处理spark流用例，其中我收到一条json消息，每个json消息都有一个属性“值”，在解析json后它是双倍的我得到一个数组[Double]。我想找出最大值(值)和最小值(值)最后15秒，滑动窗口为2秒。这是我的代码。valrecord=KafkaUtils.createStream[String,String,StringDecoder,StringDecoder](ssc,kafkaParams,topicMap,StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER_2)vallines=record.map(_._2)valvalueDtsre
我在AmazonEMR上运行Hadoop流式处理程序(用Python编写)时出现了一些问题。当我对几千条记录进行测试并且我已经在本地对该程序进行了大量测试时，一切都运行良好，一切似乎都很顺利。但是当我增加到一个完整的数据集(我需要请求大约8GB的URL)时，我得到以下信息:java.lang.RuntimeException:PipeMapRed.waitOutputThreads():subprocessfailedwithcode139atorg.apache.hadoop.streaming.PipeMapRed.waitOutputThreads(PipeMapRed.ja
我有一个最近从CDH3升级到CDH4的集群。Hive目前运行良好。然而，我似乎无法让它运行简单的MRStreaming作业(版本1)。Yarn已安装但未使用。下面是命令行输入输出$/usr/lib/hadoop/bin/hadoopjar/usr/lib/hadoop-0.20-mapreduce/contrib/streaming/hadoop-streaming-2.0.0-mr1-cdh4.0.0.jargrep-input/input-output/output/'dfs[a-z.]+'检查日志显示:packageJobJar:[/tmp/hadoop-hdfs/hadoop-
我已经能够使用python映射器和缩减器设置流式示例。mapred文件夹位置是/mapred/local/taskTrackerroot和mapred用户都拥有此文件夹和子文件夹的所有权然而，当我运行我的流式传输时，它会创建map但不会减少并给出以下错误无法运行程序/mapred/local/taskTracker/root/jobcache/job_201303071607_0035/attempt_201303071607_0035_m_000001_3/work/./mapper1.py权限被拒绝我注意到，虽然它为mapred/local/taskTracker及其所有子目录提供
