我想使用ApacheSolr导入或索引存储在HDFS上的Parquet文件中的Hive表。据我所知，第一步是将数据导入或索引到solr，但我对此知之甚少。这些是我的问题:选择哪种方式:DataImportHandler(DIH),HTTP?Solr4.9支持索引HDFS，有什么不同？环境:solr4.10+CDH5.11请帮忙。 最佳答案 尝试以下:-1.)在hive中创建一个基表hive>创建表solrinput3(用户名字符串)行格式分隔字段以','结尾；2.)将示例数据加载到表“solrinput3”中，如下所示:hive>i
我正在开发一个应用程序，我从hadoop读取一个文件，处理并将数据存储回hadoop。我很困惑什么应该是正确的hdfs文件路径格式。从sparkshell读取hdfs文件时，如valfile=sc.textFile("hdfs:///datastore/events.txt")它工作正常，我能够阅读它。但是当我将jar加到包含相同代码集的yarn时，它给出了错误提示org.apache.hadoop.HadoopIllegalArgumentException:Uriwithoutauthority:hdfs:/datastore/events.txt当我将名称节点ip添加为hdfs:
我有启用了Kerberos和SSL的SOLR6集群。当我使用带有CloudSolrClient的测试客户端连接到它时，它工作正常。但是在spark作业驱动程序中运行相同的代码时，我得到以下校验和失败错误。我检查了所有提到的与校验和相关的问题，例如反向dns查找和添加javaunlimitedjar，所有yarn节点中的一切看起来都是正确的。我还可以验证它们是否正确，因为我的普通Java客户端能够从所有服务器进行查询。Causedby:org.apache.solr.client.solrj.impl.HttpSolrClient$RemoteSolrException:Errorfro
TL;DR:在SparkStandalone集群中，客户端和集群部署模式有何区别？如何设置我的应用程序要运行的模式？我们有一个包含三台机器的SparkStandalone集群，它们都装有Spark1.6.1:一台主机，也是我们使用spark-submit运行我们的应用程序的地方2台相同的worker机器来自SparkDocumentation，我读到:(...)Forstandaloneclusters,Sparkcurrentlysupportstwodeploymodes.Inclientmode,thedriverislaunchedinthesameprocessasthecl
我已经创建了必要的存储插件，并且在发出showdatabase命令时会显示hive中的相关数据库。当使用use命令使用其中一个配置单元数据库时，我发现我无法选择该数据库中的任何表。进一步看，当发出showtable命令时，该数据库中的任何表都不会通过ApacheDrill显示出来，而它们在Hive中看起来很好。在通过Hive向任何用户授予权限方面，我是否遗漏了什么？ApacheDrill究竟是如何连接到Hive以运行相关作业的？感谢您的回复。 最佳答案 Showtables;目前不会列出Hive表。最好在配置单元表之上创建View。
我们正在使用命令/home/ubuntu/spark/bin/spark-submit--masteryarn--deploy-modecluster--class"SimpleApp"/home/ubuntu/spark/examples/src/main/scala/sbt/target/scala-2.11/teste_2.11-1.0.jar运行下面的脚本importorg.apache.spark.sql.SQLContextimportorg.apache.spark.sql._importorg.apache.spark.sql.types._importorg.apac
我正在尝试从我们公司的远程服务器的Hive获取数据。我使用Anaconda3(Windows64位)，我的Hadoop在Ambari上运行。我试过做这些......importfindsparkfindspark.init()frompysparkimportSparkContext,SparkConffrompyspark.sqlimportHiveContext,SparkSessionsparkSession=(SparkSession.builder.appName('example-pyspark-read-from-hive').config("hive.metastore
当我使用1GB数据集运行解析代码时，它完成时没有任何错误。但是，当我一次尝试25GB的数据时，出现以下错误。我试图了解如何避免以下失败。很高兴听到任何建议或想法。不同的错误，org.apache.spark.shuffle.MetadataFetchFailedException:Missinganoutputlocationforshuffle0org.apache.spark.shuffle.FetchFailedException:Failedtoconnecttoip-xxxxxxxxorg.apache.spark.shuffle.FetchFailedException:E
将我的数据(假设是表)传输到HDFS后，我不知道我的数据是如何复制的(哪一部分转到哪个机器(节点))。因此，有人说运行SparkSQL查询可以提示我的数据存在偏差。但是我怎么知道我的数据是倾斜的，所以我可以提示spark？ 最佳答案 这实际上取决于您的数据质量以及您希望如何使用这些数据。此外，取决于您的Spark如何实现算法。基本上，您可以使用SQL使某些查询选择其中一列作为键，例如user_name。id等等，看有没有大的差异，组成一个组。Forexampleifhavesuchcaseselectcount(distinct(u
我在hdfs中实时接收文件，它们具有相同的命名约定。id_name_..._timestamp我能否以某种方式在spark(scala)上定义此命名约定，以便稍后我可以将这些与ID进行比较？谢谢 最佳答案 你使用这样的东西:注册udfspark.udf().register("get_only_file_name",(StringfullPath)->{intlastIndex=fullPath.lastIndexOf("/");returnfullPath.substring(lastIndex,fullPath.length-1
