我正在尝试学习hadoop，我正在学习pluralsight的“hadoop构建block”类(class)，我正在尝试通过伪分布式模式运行hadoop，当我运行以下命令时:bin/hadoopjarshare/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.0.3.jargrep输入输出'dfs[a-z.]+'我得到以下输出:Applicationapplication_1530031734419_0001failed2timesduetoAMContainerforappattempt_1530031734419_0001_000002ex
我正在构建一个docker镜像，以针对使用YARN的生产Hadoop集群在本地运行zeppelin或spark-shell。编辑:环境是macOS我可以很好地执行作业或spark-shell，但是当我尝试访问YARN上的TrackingURL时，作业正在运行，它会挂起YARN-UI整整10分钟。YARN仍在工作，如果我通过ssh连接，我可以执行yarn命令。如果我不访问SparkUI(直接或通过YARN)，什么也不会发生。作业已执行且YARN-UI未挂起。更多信息:本地，在Docker上:Spark2.1.2、Hadoop2.6.0-cdh5.4.3生产环境:Spark2.1.0、Ha
由于ApacheZeppelin支持Hbase作为解释器，可以可视化任何识别的后端语言，我想知道是否可以使用Zeppelin直接可视化来自Hbase的数据？现在我只能查看data在飞艇的Hbase中。也欢迎任何关于好的替代方案的建议。最终目标是对大量地理空间数据进行可视化和数据分析。 最佳答案 canvisualizeanybackendlanguagethat'srecognized这不完全正确。表格和图表可视化通常需要表格结构。Hbase解释器就是aproxyintothehbaseshellcommandonthatmachi
我在EMR上运行Spark2.3，并尝试使用Scala将数据写入HDFS，如下所示:dataframe.write.partitionBy("column1").bucketBy(1,"column2").sortBy("column2").mode("overwrite").format("parquet").option("path","hdfs:///destination/").saveAsTable("result")写入数据并完成任务后，我收到超时错误。错误发生后，我可以在HDFS中看到已完全处理的数据。为什么会出现这个错误？有什么意义吗？看起来主节点正在尝试与另一个IP(
我正在使用ApacheSparkv2.3.1并尝试在处理后将数据卸载到AWSS3。类似的东西:data.write().parquet("s3a://"+bucketName+"/"+location);配置似乎没问题:Stringregion=System.getenv("AWS_REGION");StringaccessKeyId=System.getenv("AWS_ACCESS_KEY_ID");StringsecretAccessKey=System.getenv("AWS_SECRET_ACCESS_KEY");spark.sparkContext().hadoopConf
我正在尝试从hbase表中读取数据，对其进行一些处理并使用以下代码将其存储在另一个表中packageanalysis;importjava.io.IOException;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;importorg.apache.hadoop.hbase.client.Put;importorg.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableByte
我们正在将每小时JSON数据接收到HDFS中。数据大小约为每小时5-6GB。当在最终表中找到匹配记录时，然后更新(或)删除如果记录在最终数据集中不匹配，则插入记录。我们已经为USE案例尝试了Hive合并选项。这需要一个多小时来处理Hive中的合并操作。有没有其他替代方法来解决用例。所以基本上每天我们都将150GB的数据添加到配置单元中，每隔一天我们必须扫描150Gb的数据以查找是否需要更新/插入对大型数据集执行Upserts(Hadoop中的更新和插入)的最佳方法是什么。hive或HBase或尼菲。什么是流量。 最佳答案 我们正在使
我是Hadoop/Spark/Hive新手!我创建了一个在本地运行的单节点Linux(Ubuntu18.04.1LTS)虚拟机；Hadoop3.1.0；星火:Spark2.3.1，hive:Hive-3.0.0我的Hive使用标准的DerbyDB，我可以通过终端访问Hive并创建数据库和表，然后查询这些表。我的metastore_db位于~/hivemetastore/metastore_db我还创建了以下内容:hadoopfs-mkdir-p/user/hive/仓库hadoopfs-mkdir-p/tmp/hive(注意-我在$HIVE_HOME/conf或$SPARK_HOME/
目前我有一个ETL作业，它读取几个表，执行某些转换并将它们写回每日表。我在sparksql中使用以下查询“插入dbname.tablenamePARTITION(year_month)从Spark_temp_table中选择*插入所有这些记录的目标表按年X月级别分区。每天生成的记录并不多，因此我按年X月级别进行分区。但是，当我检查分区时，我的代码每天运行时它都有约50MB的小文件(代码必须每天运行)，最终我的分区中将有大约30个文件，总计约1500MB我想知道是否有办法在我每天追加记录的同时在一个分区中创建一个(或者根据block大小限制可能创建2-3个文件)我认为我能做到的方法是从我
每当我尝试收集我的rdd时，我就开始收到以下错误。我安装Java10.1后就发生了所以当然是把它拿出来重新安装，同样的错误。然后我安装了Java9.04同样的错误。然后我撕掉了python2.7.14，apachespark2.3.0和Hadoop2.7，同样的错误。有没有人有任何其他原因导致我不断收到错误消息？>>>fromoperatorimportadd>>>frompysparkimportSparkConf,SparkContext>>>importstring>>>importsys>>>importre>>>>>>sc=SparkContext(appName="NEW"
