我正在尝试使用iPython从Hive查询表。下面是我的代码的样子。sqlc=HiveContext(sc)sqlc.sql("ADDJARs3://x/y/z/jsonserde.jar")我首先创建一个新的配置单元上下文，然后尝试添加上面的jar。以下是我收到的错误消息。Py4JJavaError:Anerroroccurredwhilecallingo63.sql:java.lang.ClassNotFoundException:org.openx.data.jsonserde.JsonSerDe我还可以如何将此jar添加到Spark类路径？ 最佳答案
我有一个集群配置。主人(也是奴隶)两个奴隶复制因子=1我将一个~9GB的文件movies.txt复制到hdfs中:hadoopdfs-copyFromLocalmovies.txt/input/我观察到一半的block被保存到Master，另一半分布在两个slave上。然后我想到使用以下方法格式化hadoop_stores:stop-all.shrm-rf{hadoop_store}/*hdfsnamenode-formatsshslave1rm-rf{hadoop_store}/*hdfsnamenode-formatexitsshslave2rm-rf{hadoop_store}/
我有一个文件，其中每一行都是一条记录。我希望某个字段中具有相同值的所有记录(如果字段A则调用)转到同一个映射器。我听说这被称为Map-SideJoin，而且我还听说如果文件中的记录按我所说的字段A排序很容易。如果更简单的话，数据可以分布在多个文件中，但每个文件都按字段A排序。这样对吗？我如何在流媒体中做到这一点？我正在使用Python。假设它只是我用来启动Hadoop的命令的一部分？ 最佳答案 只希望将某些记录发送给某些映射器的真正理由是什么？如果您想要的最终结果是3个输出文件(一个全是A，另一个全是B，最后一个全是C)，您可以使用
我正在运行一个spark流应用程序，它从Kafka接收HDFS上的文件路径，应该打开这些文件并对它们执行某种计算。问题是我无法享受数据局部性的好处，因为执行程序可能在任何节点上运行，而打开文件的执行程序不一定是持有文件的执行程序。有没有一种方法可以按照我介绍的方式动态打开文件，同时保持数据局部性？谢谢，丹尼尔 最佳答案 我不确定你打开文件的意思，如果你能分享一些代码会很有帮助，但如果你使用的是sc.textFile，那是一个RDD转换。转换被集群管理器安排为任务，因此不一定会从运行DStream转换的执行器节点执行。
我正在使用小程序将数据写入Accumulo。程序在手动添加jars时运行。但是，当使用Maven构建时，使用手册中使用的相同版本会抛出:java.lang.NoClassDefFoundError:org/apache/accumulo/core/client/Instance.我该如何解决？ 最佳答案 您的作业将在MR网络中的所有节点上运行。您需要在所有节点上安装适当的jar才能使其正常工作。正如您所注意到的，另一种方法是将所有内容都包含到一个uberjar中，其中包含您需要的所有内容。这样当你的工作被运送到每个节点时，你将拥有你
在HDP(2.2)上使用Yarn-Client(2.6.0)上的PySpark将Hbase(0.98.4.2.2.0.0)表读取到Spark(1.2.0.2.2.0.0-82)RDD时出现奇怪的异常)植物形态:2015-04-1419:05:11,295WARN[task-result-getter-0]scheduler.TaskSetManager(Logging.scala:logWarning(71))-Losttask0.0instage0.0(TID0,hadoop-node05.mathartsys.com):java.lang.IllegalStateException
我运行的是hadoop2.7.0版本、scala2.10.4、java1.7.0_21和spark1.3.0我创建了一个如下所示的小文件hduser@ubuntu:~$cat/home/hduser/test_sample/sample1.txtEid1,EName1,EDept1,100Eid2,EName2,EDept1,102Eid3,EName3,EDept1,101Eid4,EName4,EDept2,110Eid5,EName5,EDept2,121Eid6,EName6,EDept3,99运行以下命令时出现错误。scala>valemp=sc.textFile("/hom
我的理解:数据局部性的概念仅适用于Mapper，因为它处理输入文件。Reducers在处理时是否也会使用Datalocality概念？数据局部性:数据局部性是指通过对数据进行计算而不是从其位置请求数据来处理数据所在的位置。在计算数据时，Mappers和Reducers会工作。映射器在计算数据时使用数据局部性。Reducers将输入作为Mappers的输出。假设Mappers输出(中间数据)存储在不同的数据节点。Reducers在计算时是否使用数据局部性？ 最佳答案 不，数据局部性概念仅适用于MAPPERS。Reducer是根据par
我有一个分区的Hive表，我想将其加载到Pig脚本中，并且还想将分区添加为列。我该怎么做？Hive中的表定义:CREATEEXTERNALTABLEIFNOTEXISTStransactions(column1string,column2string)PARTITIONEDBY(datestampstring)ROWFORMATDELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY'\t'LOCATION'/path';pig脚本:%defaultINPUT_PATH'/path'A=LOAD'$INPUT_PATH'USINGPigStorage('|')AS(column1:cha
尝试了一个从hive处理hbase中的表的示例。CREATEEXTERNALTABLE命令成功，但是select语句给出类转换异常环境:hive0.12.0,hbase0.96.1,hadoop2.2,Virtualbox上的Ubuntu12.04hive>SHOWTABLES;OKhbatablese_myhiveTimetaken:0.309seconds,Fetched:1row(s)hive>SELECT*FROMhbatablese_myhive;OK**异常失败java.io.IOException:java.lang.ClassCastException:org.apac
