我刚刚将我的Ubuntu13.10配置为在伪分布式模式下工作以进行mapreduce代码开发。我已经安装了hadoop0.20.2版本的hadoop。一切都运行良好，我也可以启动所有五个守护进程。在同一台机器上，我下载了eclipse并将所有基于hadoop的库添加到其中。我也可以直接从EclipseIDE运行我的map减少字数示例。唯一困扰我的是，当我运行字数统计示例时，它会在控制台中打印如下内容:13/09/2316:11:05WARNutil.NativeCodeLoader:Unabletoloadnative-hadooplibraryforyourplatform...us
您好，我正在学习hadoop，我想要一个关于如何使用自定义partioner解决字数统计问题的示例。我希望将缩减器设置为26，以便所有以“A”开头的字符都将转到第一个缩减器，所有字符“B”将转到第二个缩减器，依此类推....公共(public)类PersonPartitioner扩展了Partitioner{@OverridepublicintgetPartition(Textkey,IntWritableVal,intnumOfReducer){Stringline=key.toString();String[]splits=line.trim().replaceAll("[0-9]
我在配置单元中有外部表，我正在尝试运行selectcount(*)fromtable_name查询，但查询立即返回并给出我认为已经存储的结果。查询返回的结果不正确。有没有办法强制执行mapreduce作业并使查询每次都执行。注意:并非所有外部表都遵循此行为，但其中一些外部表遵循此行为。使用的版本:Hive0.14.0.2.2.6.0-2800，Hadoop2.6.0.2.2.6.0-2800(Hortonworks) 最佳答案 经过一些发现，我找到了一种方法，可以启动MR来计算orc表上的记录数。ANALYZETABLE'表名'PA
我创建了如下外部表...hive-e"createexternaltabletemp_db.temp_table(achar(10),bint)PARTITIONEDBY(PART_DATEVARCHAR(10))ROWFORMATDELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY'\t'STOREDASTEXTFILELOCATION'/work/temp_db/temp_table'"我在IntelliJIDEA中将saveAsTextFile()与scala一起使用，如下所示...itemsRdd.map(_.makeTsv).saveAsTextFile("hdfs://w
这个下面的程序我正尝试在ApachePig中按原样和非结构化数据执行它i)我有包含街道名称、城市和州的数据集:ii)按州分组iii)我在数据集中获取COUNT(*)个状态现在我的o/p将类似于statename,count===>该状态在数据集中可用的时间程序:realestate=LOADDATAusingpigstorage(',')as(street:string,citystring,statestring);A=GROUPrealestatebystate;B=FOREACHAGENERATEgroup,count(*)O/P会像CA,14washington,20现在我需要
我在用yarn提交spark作业jar时遇到问题。当我使用--masteryarn-client提交它时，它运行良好并给我预期的结果命令如下；./spark-submit--classmain.MainClass--masteryarn-client--driver-memory4g--executor-memory4g--num-executors4--executor-cores2job.jar其他选项但是当提交到集群模式时同样不起作用；命令如下;./spark-submit--classmain.MainClass--masteryarn--deploy-modecluster-
我正在尝试从HBase中读取数据并将其保存为sequenceFile，但是得到java.io.IOException:CouldnotfindaserializerfortheValueclass:'org.apache.hadoop.hbase.client.Result'.Pleaseensurethattheconfiguration'io.serializations'isproperlyconfigured,ifyou'reusingcustomserialization.错误。我看到了两个相似的帖子:hadoopwritablesNotSerializableExcepti
我正在将平面文件传送到hdfs。文件的一般结构如下:我在这个数据集之上构建了一个外部配置单元表。下面是我的配置单元ddl:createexternaltableext_test(idstring,namestring,agestring)rowformatDELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY','STOREDASTEXTFILELOCATION''TBLPROPERTIES('skip.footer.line.count'='1','skip.header.line.count'='2')当我在HIVE中查询select*fromext_test时；我从外部表中得到了
我在浏览一些Hadoop指南时找不到问题的答案:我正在通过客户端计算机上的shell脚本一次性提交各种Hadoop作业(最多200个)。每个作业都通过一个JAR(相当大；大约150MB)启动。提交作业后，客户端计算机的CPU负载非常高(每个内核都在100%)，并且RAM很快变满。这样，客户端就不再可用了。我认为每个作业的计算完全在Hadoop框架内完成，作业运行时集群和客户端之间只交换一些状态信息。那么，为什么客户端会完全拉伸(stretch)？我是否以错误的方式提交Hadoop作业？每个JAR是否太大？提前致谢。 最佳答案 这与j
我使用的是Hadoop1.2.1，出于某种原因，我的WordCount输出看起来很奇怪:输入文件:thisisspartathiswasspartahelloworldgoodbyeworldhdfs输出:goodbye1hello1is1sparta1sparta1this1this1was1world1world1代码:publicclassWordCount{publicstaticclassMapextendsMapper{privatefinalstaticIntWritableone=newIntWritable(1);privateTextword=newText();p
