它表明它创建了缓存文件。但是，当我查看文件不存在的位置时，当我尝试从我的映射器中读取时，它显示文件未找到异常。这是我要运行的代码:JobConfconf2=newJobConf(getConf(),CorpusCalculator.class);conf2.setJobName("CorpusCalculator2");//DistributedCachingofthefileemittedbythereducer2isdonehereconf2.addResource(newPath("/opt/hadoop1/conf/core-site.xml"));conf2.addResou
我正在使用ApachePIG来减少最初以CSV格式存储的数据，并希望以Avro格式输出。我的PIG脚本的一部分调用了一个javaUDF，它将一些字段附加到输入元组并将修改后的元组传回。执行此操作时，我正在修改输出、PIG、架构:SchemaoutSchema=newSchema(input).getField(1).schema;SchemarecSchema=outSchema.getField(0).schema;recSchema.add(newFieldSchema("aircrafttype",DataType.CHARARRAY));在我的UDF的publicSchem
我在pyspark和mongoDB之间建立简单的“helloworld”连接时遇到了问题(参见我正在尝试模拟的示例https://github.com/mongodb/mongo-hadoop/tree/master/spark/src/main/python)。有人可以帮我理解并解决这个问题吗？详细信息:我可以使用下面看到的--jars--conf--py-files成功运行pysparkshell，然后导入pymongo_spark，最后连接到数据库；但是，当我尝试打印“helloworld”时，由于permissiondenied'/home/.cache'问题，python无法
事实证明，在引导操作中将大文件(~6GB)从S3复制到ElasticMapReduce集群中的每个节点并不能很好地扩展；管道只有这么大，随着#个节点变大，到节点的下载会受到限制。我正在运行一个包含22个步骤的作业流程，其中可能有8个步骤需要此文件。当然，我可以从S3复制到HDFS并在每一步之前缓存文件，但这是一个主要的速度killer(并且会影响可伸缩性)。理想情况下，作业流将从每个节点上的文件开始。至少有一些StackOverflow问题间接地解决了通过作业流程持久化缓存文件的问题:Re-usefilesinHadoopDistributedcache,Lifeofdistribut
我正在尝试安装具有3个节点的hadoopcloudera集群，所有这些节点都是ubuntu12.04机器。为此，我做了以下事情。我已经在所有机器上创建了hduser，并通过以下命令授予它root权限。sudoaddgrouphadoopsudoadduser--ingrouphadoophdusersudoadduserhdusersudosudosuhduser然后在所有机器上通过以下命令为无密码ssh生成无密码key。机器详细信息:master-1ip:192.168.0.101slave-1ip:192.168.0.102slave-2ip:192.168.0.103命令:ssh
我的序列文件直接存储在hdfs例如:grunt>lsgrunt>ls/blablahdfs://namenode1:54310/blabla/0411f03a-db7f-48d0-9542-5203304e3e81.seq185284523hdfs://namenode1:54310/blabla/05be8fc0-e967-42e1-b76a-0d7108a69d17.seq201489688hdfs://namenode1:54310/blabla/06222427-519c-49c0-bbbf-49a9f43bbd13.seq196858576hdfs://namenode1:5
我有一个MapReduceJava程序，它输出一个数字列表作为String作为最终输出。但是数量比较长，占用空间太大。我想将每个数字转换为Long并存储。我怎样才能做到这一点？ 最佳答案 ArrayWritable可以扩展为publicclassLongArrayWritableextendsArrayWritable{publicLongArrayWritable(){super(Text.class);}publicLongArrayWritable(LongWritable[]values){super(LongWritabl
如果我希望存储迭代器的当前值以与Reduce方法中迭代器的下一个值进行比较，Hadoop要求我克隆它而不是简单地将其引用分配给临时变量。我要将代码发布到我的reducer。你会看到两部分:Eclipse中测试的主要方法在Hadoop中执行的reduce方法你会注意到这两行代码是相同的，除了以下几点:main方法从我硬编码到其中的ArrayList获取Iterator，而reduce方法从mapper方法获取Iterator。main方法当然不会执行context.write。这是两者几乎共享的代码:MMIcurrentMMI=null;MMIpreviousMMI=null;Ultra
我的工作流程如下:我正在处理大量数据。我有一个需要缓存的MapFile。此文件的大小现在为1GB，但我希望它最终会变大。MapFile的内容应该是这样的:12345,45464192.34.23.133214,45321123.45.32.1在map-phase中，我处理来自TextInputFormat格式的输入文件中的每条记录。我解析该行(按标记拆分)并检索前两个标记，token1和token2。如果(token1,token2)对不在缓存文件中，那么我调用API，获取信息，保存在缓存中(如果可能)并继续处理。privateParserparser=newcustomParser(
我正在编写一个Play2JavaWeb应用程序以使用HiveStreamingAPI(https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Streaming+Data+Ingest)将数据提取到HDInsight交互式查询。Hive数据存储在AzureDataLakeStore中。我松散地基于https://github.com/mradamlacey/hive-streaming-azure-hdinsight/blob/master/src/main/java/com/cbre/eim/HiveStreamingExample.java
