我使用以下技术的以下版本安装了Apachekylin:-ApacheHadoop:-2.7.3ApacheHive:-2.1.0ApacheHbase:-1.2.4ApacheKylin:-1.6我可以使用随设置提供的sample.sh文件在ApacheKylin中加载数据。但是，当我尝试为某个时间范围构建多维数据集时，在“构建多维数据集”过程的第3步中出现以下错误Filedoesnotexist:hdfs://localhost:54310/app/hadoop/tmp/mapred/staging/hduser341814501/.staging/job_local34181450
我在Ubuntu14.04上将Hadoop作为伪分布式集群运行。我也安装了HBase，一切正常。现在我想使用Sqoop的“导入”命令将数据从我本地的MySql服务器导入到HBaseHadoop版本:2.7.3HBase版本:1.2.4Sqoop版本:1.4.6(Hadoop2.0.4-alpha)Hadoop和HBase工作正常没有问题，但是运行命令./sqoopimport--connectjdbc:mysql://localhost:3306/company--tablepeople--usernamemysqluser-P--hbase-tablepeople_import--c
我有下面的外部配置单元表，稍后我将使用它进行处理。CREATEEXTERNALTABLEhive_test_table(cmp_dteDATE,my_indCHAR(1),typ_descVARCHAR(40),def_typ_descVARCHAR(60),tt_indCHAR(1),nn_nmVARCHAR(80),xzs_descVARCHAR(60),pqa_descVARCHAR(40),aac_cntINT,pqdd_cntINT,nnc_cntINT,ors_amtDECIMAL(18,2),rddd_amtDECIMAL(18,2),btdff_idBIGINT,fil
我正在尝试在ApacheNiFi中开发一个自定义处理器，它将orc文件直接写入远程hadoop集群。为了编写它们，我正在使用orccoreapi.我尝试在本地FS上写入文件，它们没问题:hive，这是它们的“最终目的地”，读取它们没有问题。问题是，在尝试创建Writer对象时，我得到了org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem类的NoClassDefFoundError。这是使用的代码:Configurationconf=newConfiguration();conf.addResource(newPath(hadoopConfigurat
我想借助ignitewritethroughcache在hdfs中插入数据。我正在使用以下示例配置文件来运行点燃节点。ignite.sh/app/apache-ignite-fabric-1.9.0-bin/examples/config/filesystem/example-igfs.xml这是我的core-site.xml文件fs.defaultFShdfs://hmaster:9000/fs.file.implorg.apache.hadoop.fs.LocalFileSystemorg.apache.ignite.hadoop.fs.v1.IgniteHadoopFileSys
我想将ApacheHelix与ZooKeeper以外的共识服务一起使用。有可能这样做吗？需要实现哪些API？ 最佳答案 Helix使用ZooKeeper来维护集群的状态，并在集群状态发生任何变化时发出通知。如果您想更改为其他共识服务，那么您正在更改Helix架构。有很多以“ZK”或“Zk”开头的类，例如ZkListener、ZKHelixAdmin。您可能需要为其他共识服务实现另一组类以提供类似的功能。然后所有用到那些Zookeeper相关类的地方，都需要替换成新的类，这就涉及到重构一些其他的类。
我有一个调度程序，它获取我们的集群指标并使用旧版本的ClouderaAPI将数据写入HDFS文件。但最近，我们更新了我们的JAR和原始代码错误。java.lang.ClassCastException:org.apache.hadoop.io.ArrayWritablecannotbecasttoorg.apache.hadoop.hive.serde2.io.ParquetHiveRecordatorg.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.write.DataWritableWriteSupport.write(DataWritableWriteSupp
我有7个数据节点和1个名称节点。我们的每个节点都有32Gb的内存和20个内核。所以我将容器内存设置为30Gb，将容器虚拟CPU内核设置为18。然而，只有三个数据节点工作，其余数据节点不工作。下面的代码是我的设置。/opt/spark/bin/spark-submit\--masteryarn\--deploy-modecluster\--driver-memory4g\--driver-cores18\--executor-memory8g\--executor-cores18\--num-executors7\Java代码SQLContextsqlc=newSQLContext(sp
我需要一些帮助来理解Spark如何决定分区的数量以及它们在执行程序中是如何处理的，我很抱歉这个问题，因为我知道这是一个重复的问题，但即使在阅读了很多文章之后我仍然不是能够理解我正在放置一个我目前正在处理的现实生活中的用例，以及我的spark提交配置和集群配置。我的硬件配置:3节点机器，总Vcores=30，总内存=320GB。spark-submitconfig:spark-submit\--verbose\--masteryarn\--deploy-modecluster\--num-executors1\--executor-memory3g\--executor-cores2
我是Spark的新手，我想了解如何最好地设置项目。我将使用Maven进行构建，包括测试。我编写了我的第一个Spark应用程序，但要在开发过程中启动它，我必须以本地模式运行:SparkSessionspark=SparkSession.builder().appName("RDDTest").master("local").getOrCreate();但是，如果我想将它提交到集群，它仍将以我不希望的本地模式运行。所以我必须在部署之前更改代码，构建jar并将其提交到集群。显然这不是最好的方法。我想知道最佳做法是什么？您是否以某种方式外部化了主URL？ 最佳答案
