(我确信存在类似的问题，但我还没有找到我正在寻找的答案。)我正在使用Hadoop和Hive(针对我们熟悉SQL的开发人员)每晚批处理数TB的数据。从数百个大量CSV文件的输入中，我输出了四五个相当大的CSV文件。显然，Hive将这些存储在HDFS中。最初，这些输入文件是从一个巨大的SQL数据仓库中提取的。Hadoop因其功能而极具值(value)。但是处理输出的行业标准是什么？现在我正在使用shell脚本将这些复制回本地文件夹并将它们上传到另一个数据仓库。这个问题:(HadoopandMySQLIntegration)称重新导入Hadoop导出的做法是非标准的。我如何使用BI工具探索我

嘿，你能帮我清除以下错误吗？当我运行Mapreduce作业fopr将数据从hdfs文件插入到hbase表中时，我得到了这个。使用HFileOutputFormat.class，之前我使用MultiTableOutputFormat.class运行相同的程序，它工作正常，但是在将数据插入hbase表时花费了很多时间。那么你能帮帮我吗……:)*job.setMapOutputKeyClass(ImmutableBytesWritable.class);job.setMapOutputValueClass(Put.class);job.setInputFormatClass(TextInpu

我正在尝试查看我的hdfs中的文件并评估哪些文件早于特定日期。我想执行一个hdfsls并将它的输出传递给一个pigLOAD命令。在对HowCanILoadEveryFileInaFolderUsingPIG?的回答中@DonaldMiner包含一个输出文件名的shell脚本；我借用它来传递文件名列表。但是，我不想加载文件的内容，我只想加载ls命令的输出并将文件名视为文本。这是myfirstscript.pig:test=LOAD'$files'as(moddate:chararray,modtime:chararray,filename:chararray);illustratetes

我正在尝试运行一个简单的pig脚本，该脚本在gruntshell中运行f9但不使用oozie，出现如下错误:容器[pid=2617,containerID=container_1438923434512_12103_01_000002]正在超出物理内存限制运行。当前使用情况:已使用1.0GB的1GB物理内存；使用了2.9GB的2.1GB虚拟内存。杀死容器。container_1438923434512_12103_01_000002..的进程树转储..实际上我正在通过oozie调用一个shell脚本，实习生调用pig脚本并得到这样的错误。我怎样才能让它在oozie中可用

因此，Spark有文件spark-defaults.xml用于指定哪些设置，包括要使用哪个压缩编解码器以及在哪个阶段(RDD、Shuffle)。大多数设置都可以在应用程序级别进行设置。编辑:conf=SparkConf()conf.set("spark.hadoop.mapred.output.compress","true")conf.set("spark.hadoop.mapred.output.compression.codec","org.apache.hadoop.io.compress.snappy")如何使用spark-defaults.xml告诉Spark使用特定的编解

方法一大多数时候，当您遇到此错误时，可能是因为内存泄漏、库的添加/版本升级或Node.js管理版本之间内存的方式存在差异（例如Node.js版本和Node.js版本>10）。通常，仅增加分配给Node.js的内存就可以让您的程序运行，但可能并不能真正解决真正的问题，并且节点进程使用的内存仍然可能超过您分配的新内存。我建议在Node.js进程开始运行或更新到Node.js>10时分析其内存使用情况。也就是说，要增加内存，请在运行Node.js进程的终端中：exportNODE_OPTIONS="--max-old-space-size=8192"或者对于Windows：SetNODE_OPTIO

我正在运行Amazon的运行ElasticMapReduce的示例，并不断遇到以下错误:Errorlaunchingjob,Outputpathalreadyexists.这是运行我正在使用的作业的命令:C:\ruby\elastic-mapreduce-cli>rubyelastic-mapreduce--create--stream\--mappers3://elasticmapreduce/samples/wordcount/wordSplitter.py\--inputs3://elasticmapreduce/samples/wordcount/input\--output[

我只是想验证我对这些参数及其关系的理解，如果我错了请通知我。mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent告诉分配给reducer的整个洗牌阶段的内存总量。mapreduce.reduce.shuffle.memory.limit.percent告诉单个shuffle可以从mapreduce.reduce.shuffle.input消耗的内存限制的最大百分比.buffer.percent.mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent是启动内存中合并的使用阈值，表示为总内存的百分比(mapreduce.reduc

我正在运行Pyspark作业:spark-submit--masteryarn-client--driver-memory150G--num-executors8--executor-cores4--executor-memory150Gbenchmark_script_1.pyhdfs:///tmp/data/sample150k128hdfs:///tmp/output/sample150k|tee~/output/sample150k.log工作本身非常标准。它只是抓取一些文件并对它们进行计数。:print(str(datetime.now())+"-Ingestingfiles

我是spark和scala的新手，我很难以YARN客户端的身份提交Spark作业。通过sparkshell(sparksubmit)执行此操作没有问题，同样适用于:首先在eclipse中创建一个spark作业，然后将其编译成jar并通过内核shell使用sparksubmit，例如:spark-submit--classebicus.WordCount/u01/stage/mvn_test-0.0.1.jar但是用Eclipse直接编译提交给YARN好像比较难。我的项目设置如下:我的集群正在运行CDHcloudera5.6。我有一个Maven项目，使用Scala，Myclasspath