我认为这应该是一种常见情况，但可能是我在谷歌搜索时使用了错误的关键字。我只需要用完全随机的键创建新的表记录。假设我获得了具有良好随机性(几乎随机)的key。但是我不能100%确定还没有行存在。所以我需要自动执行的操作:使用行键检查尚无行存在。如果行存在则拒绝操作。如果不退出则创建行。我找到的关于此主题的最有用的信息是关于HBaserowlocks.的文章我认为HBase行锁是合适的解决方案，但我想在没有显式行锁定的情况下做得更好。ICV看起来不合适，因为我确实希望key是随机的。如果CAS可以处理“行不存在”的情况，那会很棒，但看起来他们做不到。显式行锁有一些缺点，例如区域拆分问题。有

我在单个节点上运行Hadoop2.2.0.2.0.6.0-101。我正在尝试运行JavaMRD程序，该程序在普通用户下从Eclipse将数据写入现有的Hive表。我得到异常:org.apache.hadoop.security.AccessControlException:Permissiondenied:user=dev,access=WRITE,inode="/apps/hive/warehouse/testids":hdfs:hdfs:drwxr-xr-x发生这种情况是因为普通用户对仓库目录没有写权限，只有hdfs用户有:drwxr-xr-x-hdfshdfs02014-03-0

我已经启动并运行了6个节点的cloudera5.0beta集群但是我无法使用命令查看hadoopHDFS的文件和文件夹sudo-uhdfshadoopfs-ls/在输出中它显示了linux目录的文件和文件夹。尽管namenodeUI正在显示文件和文件夹。在HDFS上创建文件夹时出现错误sudo-uhdfshadoopfs-mkdir/testmkdir:`/test':Input/outputerror由于此错误，hbase未启动并关闭并出现以下错误:Unhandledexception.Startingshutdown.java.io.IOException:Exceptioninm

在我们在Yarn下运行的Hadoop集群中，我们遇到了一个问题，即一些“更聪明”的人能够通过在pySparkJupyter笔记本中配置Spark作业来消耗大得多的资源block，例如:conf=(SparkConf().setAppName("name").setMaster("yarn-client").set("spark.executor.instances","1000").set("spark.executor.memory","64g"))sc=SparkContext(conf=conf)这导致了这些人从字面上排挤其他不那么“聪明”的人的情况。有没有办法禁止用户自行分配资

我运行的hive查询对于小型数据集运行良好。但我正在运行2.5亿条记录，我在日志中遇到的错误低于此FATALorg.apache.hadoop.mapred.Child:Errorrunningchild:java.lang.OutOfMemoryError:unabletocreatenewnativethreadatjava.lang.Thread.start0(NativeMethod)atjava.lang.Thread.start(Thread.java:640)atorg.apache.hadoop.mapred.Task$TaskReporter.startCommuni

我正在尝试使用从情绪中提取的正面/负面词语来训练朴素贝叶斯分类器。示例:我喜欢这部电影:))我讨厌下雨:(我的想法是根据使用的情绪提取正面或负面的句子，但为了训练分类器并将其保存到数据库中。问题是我有超过100万个这样的句子，如果我一个字一个字地训练，数据库会去折腾。我想删除所有不相关的单词示例“I”、“this”、“when”、“it”，这样我必须进行数据库查询的次数就会减少。请帮助我解决这个问题并建议我更好的方法谢谢 最佳答案 有两种常见的方法:编译stoplist.POStag把那些你认为不感兴趣的句子扔掉。在这两种情况下，可

我试图运行一个长时间运行的Spark作业。执行几个小时后，出现以下异常:Causedby:java.io.IOException:Failedtocreatelocaldirin/tmp/blockmgr-bb765fd4-361f-4ee4-a6ef-adc547d8d838/28试图通过检查来绕过它:/tmp目录中的权限问题。spark服务器未以root身份运行。但是/tmp目录应该对所有用户都是可写的。/tmp目录有足够的空间。 最佳答案 假设您正在使用多个节点，您需要检查参与spark操作的每个节点(master/drive

我刚刚从cloudera(3)安装了hadoop和hbase，但是当我尝试转到http://localhost:60010时它只是坐在那里不断加载。我可以正常访问区域服务器-http://localhost:60030...查看主hbase服务器日志，我可以看到以下内容。看起来像是根区域的问题。所有这些都安装在运行Ubuntu(Natty)11的ext41TB分区上。没有集群/其他盒子。任何帮助都会很棒!11/05/1519:58:27WARNmaster.AssignmentManager:Failedassignmentof-ROOT-,,0.70236052toserverNam

使用Cygwin发行版，我安装了Hadoop0.20.3和Hive0.11.0。首先，我不明白如何使用HiveCLI:hive>showtables;然后输入，没有任何反应。我可以使用hive-e/-f.执行查询然后，我创建了一个表:CREATETABLEtweet_table(tweetSTRING)COMMENT'Tableofstring'但是我怎样才能将数据插入到这个表中呢？我看到了一些INSERTINTO示例，但是当我尝试时:INSERTINTOTABLEtweet_table(tweet)VALUES("data")我有一个错误:FAILED:ParseExceptionl

我正在尝试将键值数据库集成到Spark中并有一些问题。我是Spark初学者，阅读了很多书并运行了一些示例，但什么也没有复杂。场景:我正在使用小型hdfs集群将传入消息存储在数据库中。集群有5个节点，数据被拆分为5个分区。每个分区存储在单独的数据库文件中。因此每个节点都可以处理它自己的数据分区。问题:数据库软件的接口(interface)基于JNI，数据库本身是在C中实现。由于技术原因，数据库软件可以维护一次只有一个事件连接。只能有一个JVM进程已连接到数据库。由于这个限制，读取和写入数据库必须去通过相同的JVM进程。(背景信息:数据库嵌入到流程中。它是基于文件的，并且一次只能有一个进程