我正在尝试将一些数据从HDFS加载到HBase，如下所示:Stringdir="/tmp/eloued";Configurationconfig=HBaseConfiguration.create();config.set(SequenceFileInputFormat.INPUT_DIR,dir);//serializationconfig.setStrings("io.serializations",config.get("io.serializations"),MutationSerialization.class.getName(),ResultSerialization.cl
我正在浏览Hive发行版本，观察到Hive版本的模式似乎有点连线。在2015年6月27日发布1.2.1之后，下一个版本是2016年2月15日的2.0，并且版本继续。同样在2017年4月7日，即最近Hive再次发布了1.2.2版本。我不明白为什么又是1.2.2而不是2.x.y。有人能解释一下吗。提前致谢。 最佳答案 您在附上的屏幕截图中有答案。有2条产品线。Hive1.x适用于Hadoop1.x.y和Hadoop2.x.yHive2.x仅适用于Hadoop2.x.yhttps://hive.apache.org/downloads.h
我正在尝试从hdfs读取R中的数据。在使用sparklyr时，我遇到的一件事是破译错误消息……因为我不是Java程序员。考虑这个例子:在R中执行此操作创建鲍鱼数据框-鲍鱼是用于机器学习示例的数据集loadpivotalRpackage#containsabalonedataandcreatedataframeif(!require(PivotalR)){install.packages(PivotalR)}data(abalone)#sampleofdatahead(abalone)#exportdatatoaCSVfileif(!require(readr)){install.pac
我正在尝试使用分区任务中的sparkjdbc()函数写入MySQL表，该分区任务是通过执行foreachPartitions(test)调用的。然而，我收到了一个选择错误。我不确定问题是否是由于spark已经在任务内部并且spark将write.jdbc()作为任务本身运行。根据我的理解，这是不允许的？我可以从我的test()函数返回列表“行”并在main中调用write.jdbc()但我宁愿不必将数据结构收集回主控。代码和错误:代码:deftest(partition_iter):row=[]row.append({'col1':26,'col2':12,'col2':153.493
您好，我正在做我的一个项目，我创建了5台机器的虚拟机，它在开发环境中运行良好，但我对虚拟机集群好还是需要使用物理系统集群有一些困惑。 最佳答案 Hadoop是为物理系统开发的，但它会在虚拟环境中发挥不同程度的成功，这取决于具体的环境。这实际上是hadoop邮件列表上的一个非常常见的问题，Hadoop开发人员在HadoopWiki文章中专门解决了这个问题:VirtualHadoop.本文介绍了每种方法的优点/缺点，并讨论了云部署。您应该阅读本文，看看您属于哪种部署方案，并评估您的VM设置中可能存在的问题。
我正在尝试在java中运行一个mapreducer，以获取一个逗号分隔的文件，该文件包含有关坠机的AIRLINE的数据。数据包含以下列，还提供了示例数据:passengerid,survived(s=0,d=1),pclass,name,sex,age,sibsp,parch,ticket,fare,cabin,embarked1,0,3,"BraundMr.OwenHarris",male,22,1,0,A/521171,7.25,,S,2,1,1,"CumingsMrs.JohnBradley(FlorenceBriggsThayer)",female,38,1,0,PC17599
我正在尝试使用spark和magellanlibrary加载geojson文件我的加载代码是:valpolygons=spark.read.format("magellan").option("type","geojson").load(inJson)inJson是我在s3上的json的路径:s3n://bucket-name/geojsons/file.json堆栈跟踪错误:0.3instage0.0(TID3,ip-172-31-19-102.eu-west-1.compute.internal,executor1):java.lang.IllegalArgumentExcepti
我找到了一些对-Phadoop-provided标志的引用，用于在没有hadoop库的情况下构建spark，但找不到如何使用它的好例子。我如何从源代码构建spark并确保它不会添加任何它自己的hadoop依赖项。看起来当我构建最新的spark时，它包含了一堆2.8.xhadoop的东西，这与我的集群hadoop版本冲突。 最佳答案 Spark具有“使用用户提供的Hadoop预构建”的下载选项，因此以spark-VERSION-bin-without-hadoop.tgz命名如果你真的想构建它，那么从项目根目录运行它./build/m
我创建了一个hadoop自定义可写对象，如下所示publicclassResultTypeimplementsWritable{privateTextxxxx;privateTextyyyy;privateTextzzzz;publicResultType(){}publicResultType(Textxxxx,Textyyyy,Textzzzz){this.xxxx=xxxx;this.yyyy=yyyy;this.zzzz=zzzz;}publicTextgetxxxx(){returnthis.xxxx;}publicTextgetyyyy(){returnthis.yyyy;
以下是我推送到名为temp_stat的Hive表中的数据集:COUNTRYCITYTEMP-----------------------------------USArizona51.7USCalifornia56.7USBullheadCity51.1IndiaJaisalmer42.4LibyaAziziya57.8IranLutDesert70.7IndiaBanda42.4当我尝试通过select命令查看数据时，我得到以下数据集:US,Arizona,51.7NULLNULLUS,California,56.7NULLNULLUS,BullheadCity,51.1NULLNU
