我正在处理一堆存储在HDFS嵌套目录结构中的avro文件。这些文件存储在年/月/日/小时格式的目录结构中。我写了这个简单的代码来处理sc.hadoopConfiguration.set("mapreduce.input.fileinputformat.input.dir.recursive","true")valrootDir="/user/cloudera/rootDir"valrdd1=sc.newAPIHadoopFile[AvroKey[GenericRecord],NullWritable,AvroKeyInputFormat[GenericRecord]](rootDir)
我正在尝试使用bdutil脚本从部署在GoogleCloud中的Hadoop集群访问GoogleStorage存储桶。如果存储桶访问是只读的，它将失败。我在做什么:部署集群bdutildeploy-edatastore_env.sh关于大师:vgorelik@vgorelik-hadoop-m:~$hadoopfs-lsgs://pgp-harvard-data-public2>&1|head-1014/08/1414:34:21INFOgcs.GoogleHadoopFileSystemBase:GHFSversion:1.2.8-hadoop114/08/1414:34:25WAR
我希望在cron上运行到Hive的导入，并且希望只使用“将数据本地输入路径‘/tmp/data/x’加载到表X”到表中就足够了。后续命令会覆盖表中已有的内容吗？还是会追加？ 最佳答案 本站http://wiki.apache.org/hadoop/Hive/LanguageManual在处理Hive时是你的friend。:)解决将数据加载到Hive的页面是http://wiki.apache.org/hadoop/Hive/LanguageManual/DML该页面指出iftheOVERWRITEkeywordisusedthent
由于Spring-Data-Hadoop尚未发布，因此很难找到与cloudera一起使用的运行示例配置。我需要选择哪些依赖项才能与CDH4(Hadoop2.0.0-cdh4.1.3)一起运行Spring-Data-Hadoop？通过选择不同的应用程序，我得到了这个异常(exception):空指针Exceptioninthread"SimpleAsyncTaskExecutor-1"java.lang.ExceptionInInitializerErroratorg.springframework.data.hadoop.mapreduce.JobExecutor$2.run(JobE
我正在尝试将在GoogleCloudVM上运行的Hadoop连接到GoogleCloudStorage。我有:修改了core-site.xml以包含fs.gs.impl的属性和fs.AbstractFileSystem.gs.impl下载并引用了生成的hadoop-env.sh中的gcs-connector-latest-hadoop2.jar使用我的个人帐户通过gcloudauth登录进行身份验证(而不是服务帐户)。我可以毫无问题地运行gsutil-lsgs://mybucket/但是当我执行hadoopfs-lsgs://mybucket/我得到输出:14/09/3023:29:3
我们正在做的是:根据网站上的文档安装Spark0.9.1，以及hadoop/hdfs的CDH4(和另一个带有CDH5的集群)发行版。使用sbt构建带有Spark应用程序的fatjar，然后尝试在集群上运行它我还在底部包含了代码片段和sbtdeps。当我用谷歌搜索这个时，似乎有两个有点含糊的回答:a)节点/用户代码上的spark版本不匹配b)需要向SparkConf添加更多的jar现在我知道(b)不是在其他集群上成功运行相同代码但只包含一个jar(它是一个胖jar)的问题。但我不知道如何检查(a)-似乎Spark没有任何版本检查或任何东西-如果它检查版本并抛出“不匹配的版本异常:你有用户
我使用我的API日志提取如下信息:这段时间内我的API有多少用户？或者在这段时间里，什么类型的服务被调用最多？我提取的几乎所有信息都取决于时间戳。实际上，我使用MongoDB并将时间戳添加为索引(对于80GB，索引大小为12GB)。有人向我推荐迁移到cassandra或Hbase。我想知道哪个更适合我的用例:时间序列数据分析。需要良好的写入和读取性能。可以使用hadoop进行数据分析。感谢您分享您的观点或经验。 最佳答案 Cassandra的优势:Cassandra通常表现出更好的性能(尽管两者都非常出色)。从操作的角度来看，Cas
我运行的hive查询对于小型数据集运行良好。但我正在运行2.5亿条记录，我在日志中遇到的错误低于此FATALorg.apache.hadoop.mapred.Child:Errorrunningchild:java.lang.OutOfMemoryError:unabletocreatenewnativethreadatjava.lang.Thread.start0(NativeMethod)atjava.lang.Thread.start(Thread.java:640)atorg.apache.hadoop.mapred.Task$TaskReporter.startCommuni
在最近关于分布式处理和流的讨论中，我遇到了“代码移动到数据”的概念。有人可以帮忙解释一下吗？此短语的引用是MapReduceWay.在Hadoop方面，it'sstatedinaquestion但仍然无法以技术不可知的方式找出对原理的解释。 最佳答案 基本思想很简单:如果代码和数据在不同的机器上，则必须先将其中一个移动到另一台机器上，然后才能在数据上执行代码。如果代码小于数据，最好将代码发送到保存数据的机器，而不是相反，如果所有机器都同样快且代码兼容。[可以说您可以根据需要发送源代码和JIT编译]。在大数据的世界里，代码几乎总是比数
目前，我的团队正在创建一个使用HDInsight的解决方案。我们每天将获得5TB的数据，并且需要对这些数据执行一些map/reduce作业。如果我们的数据存储在AzureTableStorage而不是AzureHBase中，会有任何性能/成本差异吗？ 最佳答案 主要区别在于功能和成本。AzureTableStorage本身没有附加mapreduce引擎，但您当然可以使用mapreduce方法编写自己的引擎。您可以使用AzureHDInsight将MapReduce连接到表存储。周围有几个连接器，包括我编写的一个以配置单元为中心的连接
