我们在单节点服务器上使用Prestodb(0.69)和客户端。在我们使用Hive目录的地方，表采用ORC格式，包含350,000,000行。在运行查询“selectcolumn1fromORC_Table1wherecolumn2=123456789”时，我们收到HIVE_CURSOR_ERROR。column2的数据类型是“int”下面是错误堆栈:-"failures":[{"type":"com.facebook.presto.spi.PrestoException","message":"ReadpastendofRLEintegerfromcompressedstreamStr
因为hadoop1.0.3不支持bzip2解压缩，所以我从hadoop2.2复制相同的类到我的项目中，但是我的项目(或者我们称之为jar)仍然在hadoop1.0.3集群上运行。我发现hadoop仍然执行1.0.3中的类，即新类没有被执行。我如何配置才能首先使用我自己的jar中的类。我知道我们可以使用类似的东西:hadoopjarcollect_log.jarcom.TestCol-Dmapreduce.task.classpath.user.precedence=true但是现在我正在使用EMR，所以我不知道如何在EMR中设置优先级。非常感谢! 最佳答案
我正在尝试使用MRUnit为我的hadoop作业实现单元测试.对于我自己的Writable，断言在withOutput(K2k2,V2v2)失败。我已经尝试覆盖Object的equals(Objecto)方法，但这没有帮助。当两个Writable实际上相同时，有什么想法可以告诉MRUnit吗？ 最佳答案 为了使runTest()成功，必须覆盖inthashCode()。 关于unit-testing-MR单元:Testsfailwithcustomwritable，我们在StackOve
我想添加自定义counters到我的ApacheCrunch使用org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer.Context.getCounterAPI的作业。有人知道如何从Crunch管道访问上下文吗？ 最佳答案 最明显的地方是org.apache.crunch.DoFn#getCounter你猜怎么着？它在那里... 关于java-Apache紧缩:howtocreatecustomcounters，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
AmazonEMR是否允许将系统属性传递给自定义jar，例如hadoopjar-Dkey=valuemyjob.jar?(上面的key，value在应用程序本身的初始化期间使用，而不是属于hadoop的Configuration对象。)相关话题Howtospecifymapredconfigurations&javaoptionswithcustomjarinCLIusingAmazon'sEMR?讨论了仅通过引导操作将系统属性传递给hadoop守护进程的方法，显然，这不允许对java入口点类执行相同的操作。 最佳答案 如果您不想将
为了发出2个矩阵作为键值对:Key-MatrixA值-矩阵B。我应该创建一个自定义数据类型还是可以直接使用TwoDArrayWritable？那么自定义类中的compareTo()方法呢？ 最佳答案 您肯定需要为您的Key编写一个自定义类，因为TwoDArrayWritable没有实现WritableComparable(即使您只是扩展TwoDArrayWritable类添加接口(interface)和compareTo方法)。至于是否应该在自定义类上使用TwoDArrayWritable-取决于几个因素(在我看来):您的数组的大小
我有以下问题:我有很多键值对形式的数据。关键是一些id和值-一些文本。我的目标是将这些对象分组到文本片段以某种方式“相似”的集群中。所以它看起来像是MapReduce的任务，如果将我的文本片段作为键，并将id作为值。但是这样的键不是MapReduce使用的传统方式，并且由于我并不真正了解MapReduces框架的内部实现，所以我不确定这种方式是否有效。所以我的详细想法是:1.在Java中使用一些MapReduce(Hadoop、GridGain)2.为我的文本片段创建特殊类(比如TextKey)3.覆盖类的equals()，在这里打包文本比较逻辑(比如levenstein距离比较，或其
我正在从事一个NLP项目，该项目可以创建实体集并计算大型语料库的成对相似性。目前我正在使用hadoopstreaming并在Python中实现了所有映射器和缩减器。由于算法需要多轮map-reduce，我使用Shell脚本来链接作业。现在这是我的顾虑和我接下来想做的事情:[问题1]。作业链和作业控制。链接hadoop流作业是有问题的。如果作业序列(job1-job2-job3)中的作业2失败，我必须手动删除输出文件夹，调整启Action业的脚本文件并从中间重新运行作业序列。我真的希望找到一种更聪明的方法来做到这一点。由于我需要经常调整算法的参数和逻辑，我不想一次又一次地重复这些步骤。[
我有一个要求，我们需要自定义使用avrostorage在pig中加载文件的方式:例如，我有一个具有以下架构的avro文件:{"namespace":"avroColorCount","type":"record","name":"User2","fields":[{"name":"name","type":"string"},{"name":"content","type":"bytes"}]}现在如果我使用下面的命令它工作正常:x=load'sample.avro'USINGAvroStorage()AS(name:chararray,content:bytearray);但是，如果
我正在尝试探索ApacheSpark，作为其中的一部分，我想自定义InputFormat。就我而言，我想阅读xml文件并转换每次出现的到新记录。我确实写了定制TextInputFormat(XMLRecordInputFormat.java)返回自定义**XMLRecordReaderextendsorg.apache.hadoop.mapreduce.RecordReader**但我不明白为什么Sparkmaster不调用自定义输入格式(XMLRecordInputFormat.class)？由于某种原因，它继续表现得像普通的分线器。代码如下:importjava.util.Iter
