我在SUSELinux上运行Hadoop/bin/start-all.sh时遇到“Temporaryfailureinnameresolution”。我搜索了很多网站寻找问题，但找不到有效的答案。期待您的帮助，谢谢!!它部署在一个相同的机器上，所以在主/从文件中只有一行:localhostsolom@linux87:~/hadoop>bin/hadoopnamenode-format11/07/1217:43:10INFOnamenode.NameNode:STARTUP_MSG:/****************************************************
我在3个集群上安装了Hadoop和Hive。我能够从运行HIVE的集群节点登录到配置单元。root@NODE_3hive]#hiveLogginginitializedusingconfigurationinjar:file:/usr/lib/hive/lib/hive-common-0.10.0-cdh4.2.0.jar!/hive-log4j.propertiesHivehistoryfile=/tmp/root/hive_job_log_root_201304020248_306369127.txthive>showtables;OKTimetaken:1.459secondsh
我有以下场景:测量数据以文件形式通过网络服务上传这些文件随后被复制到HDFS每个测量包含一个或多个参数的许多特征(值)测量值的数量可能不同使用Hadoop上的机器学习算法处理测量值并非所有测量都进行了，而是针对特定用户在特定时间段进行的(例如，对用户X在Y-Z期间上传的文件进行处理)中间结果存储在HDFS，最终结果也是如此我的问题与第二点有关-这些文件后来被复制到HDFS-我担心存在大量小文件(例如1MB)可能是个问题。我的想法是将该文件存储在数据库中，这样我就可以避免小文件的问题，并且还能够查询数据(为用户选择一段时间的数据)。这是更好的方法吗？如果答案是肯定的，我可以使用哪些数据库
我正在执行下面的sqoop命令sqoopimport-all-tables-m1\--connect"jdbc:mysql://nn01.itversity.com:3306/retail_db"\--username=retail_dba\--password=itversity\--hive-import\--hive-home/apps/hive/warehouse\--hive-overwrite\--hive-databasegrv_sqoop_import\--create-hive-table\--compress\--compression-codecorg.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
我想运行多个Hive查询，最好是并行而不是顺序运行，并将每个查询的输出存储到一个csv文件中。例如，query1在csv1中输出，query2在csv2中输出，等等。我会在之后运行这些查询离开工作的目标是在下一个工作日对输出进行分析。我对使用bashshell脚本很感兴趣，因为这样我就可以设置一个cron任务以在一天中的特定时间运行它。我知道如何将HiveQL查询的结果存储在CSV文件中，一次一个查询。我用类似下面的东西来做到这一点:hive-e"SELECT*FROMdb.table;""|tr"\t"",">example.csv;上面的问题是我必须监视进程何时完成并手动启动下一个
背景:我正在分析AWSHadoop作业在各种集群配置上的性能，一些Hadoop计数器令人困惑。问题:“所有map在占用槽中花费的总时间”和“所有maptask花费的总时间”有什么区别？(减少相同的问题)。为简单起见，我们称这些计数器为mapO、mapT、redO和redT。这是我在三种不同的配置中看到的(每种配置都有不同数量的核心/从节点):1)对于AWS/EMR作业(Hadoop2.4.0-amzn-3)，mapO/mapT的比率始终为6.0，redO/redT的比率始终为12.0。2)对于使用实例存储的手动安装的Hadoop(Hadoop2.4.0.2.1.5.0-695)，map
关闭。这个问题需要更多focused.它目前不接受答案。想改进这个问题吗？更新问题，使其只关注一个问题editingthispost.关闭7年前。Improvethisquestion我使用R/Python在1-2%的样本数据上拟合了一个机器学习分类器，我对准确性度量(精度、召回率和F_score)非常满意。现在我想用这个用R编码的分类器对一个拥有7000万行/实例的巨大数据库进行评分，该数据库驻留在Hadoop/Hive环境中。关于数据集的信息:7000万X40个变量(列):大约18个变量是分类变量，其余22个是数字变量(包括整数)我该怎么做？有什么建议吗？我想到的事情是:a)将数据
我有一个庞大的数据集，我必须监控其中的异常情况并发送警报。最接近我正在尝试做的例子如下。假设关系数据库中有一个股票表:stocks:iddatestock_nameprice假设我们正在处理一百万只股票。白天，股票价格根据持续和频繁的实时信息不断更新。在一天结束时，每只股票的最后记录价格是当天的收盘价。第二天，我们向表中添加另外一百万条记录并再次开始处理它。假设用户可以配置如下警报:“当AAPL的走势超过过去10天的平均值10%时，提醒我”或“当任何股票在过去10天内的波动幅度超过其平均水平的10%时，提醒我”我们需要满足来自不同用户的100条提醒。持续轮询并尝试定期匹配警报是不切实际
我正在使用HIVE和两个看起来像(或多或少)的表:-TABLE1定义为[(Variables:string),(Value1:int),(Value2:int)]字段“变量”看起来像“x0,x1,x2,x3,...,xn”-TABLE2定义为[(Value1Sum:int),(Value2Sum:int),(X1:string),(X4:string),(X17:string)]我使用以下查询将table1“转换”为table2:INSERTOVERWRITETABLEtable2SELECTsum(v1),sum(v2),x1,x4,x17FROM(SELECTValue1asv1,
