是否可以使用ApacheSpark读取pdf/音频/视频文件(非结构化数据)？例如，我有数千张pdf发票，我想从中读取数据并对其进行一些分析。我必须执行哪些步骤来处理非结构化数据？ 最佳答案 是的，是的。使用sparkContext.binaryFiles以二进制格式加载文件，然后使用map将值映射到其他格式-例如，使用ApacheTika或ApachePOI解析二进制文件。伪代码:valrawFile=sparkContext.binaryFiles(...valready=rawFile.map(hereparsingwitho

我最近用两台机器(在ubuntu上)配置了hadoop集群。到目前为止它工作正常。但是当我尝试在上面的hadoop集群上配置hbase时，它​​显示错误。这是我所做的，我有两台机器。192.168.1.110Hadoop主机192.168.1.111Hadoop从机conf/hbase-env.sh导出JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-6-sun-1.6.0.22exportHBASE_CLASSPATH=/home/hadoop/hadoop-0.20.2/conf导出HBASE_MANAGES_ZK=truehbase-site.xmlhbase.master

到目前为止还没有找到解决我的特定问题的方法。它至少不起作用。这让我很疯狂。这个特殊的组合在谷歌空间中似乎并不多。据我所知，我的错误发生在作业进入映射器时。该作业的输入是avro模式的输出，虽然我也尝试过未压缩，但它是用deflate压缩的。阿夫罗:1.7.7Hadoop:2.4.1我收到此错误，但我不确定原因。这是我的工作，mapper和reduce。映射器进来时发生错误。示例未压缩的Avro输入文件(StockReport.SCHEMA以这种方式定义){"day":3,"month":2,"year":1986,"stocks":[{"symbol":"AAME","timestam

我一直收到这个错误。我已经在类路径中包含了hadoopcommons和核心库，但我仍然收到这个错误。非常感谢您的帮助 最佳答案 这是解决问题的方法:查看您正在执行的jar内部，看看该类文件是否确实存在:jartvftarget/my-jar-with-dependencies.jar|grephadoop/conf/Configuration.class如果不是，则需要将其添加到类路径或更改jar的打包方式。您使用的是Maven还是类似的构建工具？您可能有一个带有“范围”的依赖项，这意味着它只会在特定情况下编译到您的jar中。org

我是ApacheHive的新手。在处理外部表分区时，如果我直接向HDFS添加新分区，则在运行MSCKREPAIR表后不会添加新分区。以下是我试过的代码，--创建外部表hive>createexternaltablefactory(namestring,empidint,ageint)partitionedby(regionstring)>rowformatdelimitedfieldsterminatedby',';--详细的表格信息Location:hdfs://localhost.localdomain:8020/user/hive/warehouse/factoryTableTy

当我尝试在RDD[(Int,ArrayBuffer[(Int,Double)])]输入上应用方法(ComputeDwt)时，我遇到了上述异常。我什至使用extendsSerialization选项来序列化spark中的对象。这是代码片段。input:series:RDD[(Int,ArrayBuffer[(Int,Double)])]DWTsampleextendsSerializationisaclasshavingcomputeDwtfunction.sc:sparkContextvalkk:RDD[(Int,List[Double])]=series.map(t=>(t._1,n

沿袭如何帮助重新计算数据？例如，我有多个节点，每个节点计算数据30分钟。如果15分钟后失败，我们是否可以使用沿袭重新计算15分钟内处理的数据而不再次给出15分钟？ 最佳答案 RDD的定义中包含有关沿袭的所有信息。那么让我们回顾一下:RDDsareimmutabledistributedcollectionofelementsofyourdatathatcanbestoredinmemoryordiskacrossaclusterofmachines.Thedataispartitionedacrossmachinesinyourcl

任何人都可以向我解释ApacheHadoop与ApacheHadoop之间的主要区别吗谷歌大数据哪个更好(hadoop或google大数据)。 最佳答案 简单的答案是..这取决于你想用你的数据做什么。Hadoop用于海量数据存储和数据的批处理。它非常成熟、流行，并且有很多库支持这项技术。但是如果你想做实时分析，对你的数据的查询hadoop不适合它。Google的BigQuery就是专门为解决这个问题而开发的。您可以使用Google的大查询对您的数据进行实时处理。您可以使用BigQuery代替Hadoop，或者您也可以将BigQuer

我想检查一下我们如何获取有关每个分区的信息，例如总号。以yarn集群部署方式提交Spark作业时，驱动端各分区的记录数，以便在控制台进行日志或打印。 最佳答案 我会使用内置函数。它应该尽可能高效:importorg.apache.spark.sql.functions.spark_partition_iddf.groupBy(spark_partition_id).count 关于scala-ApacheSpark:Getnumberofrecordsperpartition，我们在St

我正在尝试使用SPARK作为配置单元执行引擎，但出现以下错误。Spark1.5.0已安装，我正在使用Hive1.1.0版本和Hadoop2.7.0版本。hive_emp表在hive中创建为ORC格式表。hive(Koushik)>insertintotablehive_empvalues(2,'Koushik',1);QueryID=hduser_20150921072727_feba8363-258d-4d0b-8976-662e404bca88Totaljobs=1LaunchingJob1outof1Inordertochangetheaverageloadforareducer