我想创建一个用Scala编码的SparkStreaming应用程序。我希望我的应用程序:逐行读取HDFS文本文件将每一行分析为字符串，如果需要修改它，并且:将分析所需的状态保存在某种数据结构中(可能是哈希)在文本文件(任何类型)上输出所有内容我在第一步中没有遇到任何问题:vallines=ssc.textFileStream("hdfs://localhost:9000/path/")我的分析包括在Hashes中搜索匹配项以查找分析的String的某些字段，这就是为什么我需要维护状态并迭代地执行该过程。这些Hashes中的数据也是通过分析的字符串提取出来的。下一步我能做什么？
我看到您可以运行C#代码(http://azure.microsoft.com/en-us/documentation/articles/hdinsight-hadoop-develop-deploy-streaming-jobs/。)并且可能是任何其他编译语言，因为该示例使用.exe文件。你能用python代码做同样的事情吗？ 最佳答案 我在HDInsight上运行Pythonmapreduce时运气不佳。虽然Python存在于Windows集群上，但我在尝试将其用于流式mapreduce时收到管道错误。但是，今天宣布了Linux
我的连接字符串中是否缺少任何东西，以便我遇到此错误：EntityFrameWork.dll中发生的类型“System.Data.Data.data.data.data.data.data.data.data.data.data.data.data.data.data..data..data..data..data..data..data.data.data.data.data.data.data.data.data.data.data.data.data.data.data.data.data.data”。这可能是由实体框架使用不正确的连接字符串引起的。检查内部异常以获取详细信息，并确保连接字
文章目录问题描述解决方案问题描述报错了：这啥公司啊，怎么给的文档怎么错这么多，起一服务，集群里总有几个组件报错继上次Flume脚本，使用hdfssink报错了以后，hbase又报错了，报错提示如下：hbase(main):001:0>listTABLEERROR:Can'tgetmasteraddressfromZooKeeper;znodedata==nullHereissomehelpforthiscommand:Listalltablesinhbase.Optionalregularexpressionparametercouldbeusedtofiltertheoutput.Examp
我在本地集群上运行Hadoop2.7.1(所有节点都运行Ubuntu14.x或更高版本)。我的mapreduce程序是用Python编写的，我正在使用流式API来运行任务。我想找出所有节点上的所有映射任务所花费的总时间。怎么做？我找不到作业文件。(可能从Hadoop2.x开始删除)。 最佳答案 如果您正在寻找在所有任务中花费的所有聚合时间总和，您可能需要查看计数器。这些可以在作业历史服务器上查看，也可以在深入了解单个作业后单击左侧的Counters，或者您可以使用mapredjob命令以编程方式更多地执行此操作，例如，要打印出SUC
我目前正面临下面提到的错误，该错误与将NULL值强制转换为数据框有关。数据集确实包含空值，但是我尝试了is.na()和is.null()函数来用其他值替换空值。数据存储在hdfs上，以pig.hive格式存储。我还附上了下面的代码。如果我从key中删除v[,25]，代码可以正常工作。代码:AM=c("AN");UK=c("PP");sample.map错误:WarninginasMethod(object):NAsintroducedbycoercionWarninginsplit.default(1:rmr.length(y),unique(ind),drop=TRUE):datal
我正在尝试将数据从Kafka流式传输到SparkJavaPairInputDStreamdirectKafkaStream=KafkaUtils.createDirectStream(ssc,String.class,String.class,StringDecoder.class,StringDecoder.class,kafkaParams,topics);我在这里迭代JavaPairInputDStream来处理RDD。directKafkaStream.foreachRDD(rdd->{rdd.foreachPartition(items->{while(items.hasNe
实时统计，也可以理解为流式计算，一个输入流，一个输出流，源源不断。KafkaStreamKafkaStream是ApacheKafka从0.10版本引入的一个新Feature。它是提供了对存储于Kafka内的数据进行流式处理和分析的功能。KafkaStream的特点KafkaStream提供了一个非常简单而轻量的Library，它可以非常方便地嵌入任意Java应用中，也可以任意方式打包和部署除了Kafka外，无任何外部依赖充分利用Kafka分区机制实现水平扩展和顺序性保证通过可容错的statestore实现高效的状态操作（如windowedjoin和aggregation）支持正好一次处理语义
实时统计，也可以理解为流式计算，一个输入流，一个输出流，源源不断。KafkaStreamKafkaStream是ApacheKafka从0.10版本引入的一个新Feature。它是提供了对存储于Kafka内的数据进行流式处理和分析的功能。KafkaStream的特点KafkaStream提供了一个非常简单而轻量的Library，它可以非常方便地嵌入任意Java应用中，也可以任意方式打包和部署除了Kafka外，无任何外部依赖充分利用Kafka分区机制实现水平扩展和顺序性保证通过可容错的statestore实现高效的状态操作（如windowedjoin和aggregation）支持正好一次处理语义
我有一个python映射器和缩减器，我正在使用它和Hadoop流式API。在命令行上，这些脚本可以正常工作并执行预期的工作。我有一个NASA网络访问日志示例，您可以在此处看到它已正确处理和排序。tail-n10NASA_access_log_Jul95|./mapper.py|sort|./reducer.py|sort-r-k1,14163.205.53.141tornado.umd.edu在mapreduce作业中尝试相同的操作时，排序没有得到遵守。hadoopjar/usr/lib/hadoop-0.20-mapreduce/contrib/streaming/hadoop-st
