很明显，有据可查的是，拆分zip文件的能力对Hadoop中作业的性能和并行化有很大影响。但是Azure是建立在Hadoop之上的，而且我在Microsoft文档中找不到的任何地方都没有提到这种影响。这不是ADL的问题吗？例如，GZip大文件现在是一种可接受的方法，还是我会遇到同样的问题，即由于压缩编解码器的选择而无法并行处理我的作业？谢谢 最佳答案 请注意，AzureDataLakeAnalytics不基于Hadoop。RojoSam是正确的，GZip是一种不好的并行化压缩格式。U-SQL会自动识别.gz文件并解压缩它们。但是，压缩
我正在尝试使用iPython从Hive查询表。下面是我的代码的样子。sqlc=HiveContext(sc)sqlc.sql("ADDJARs3://x/y/z/jsonserde.jar")我首先创建一个新的配置单元上下文，然后尝试添加上面的jar。以下是我收到的错误消息。Py4JJavaError:Anerroroccurredwhilecallingo63.sql:java.lang.ClassNotFoundException:org.openx.data.jsonserde.JsonSerDe我还可以如何将此jar添加到Spark类路径？ 最佳答案
我有一个集群配置。主人(也是奴隶)两个奴隶复制因子=1我将一个~9GB的文件movies.txt复制到hdfs中:hadoopdfs-copyFromLocalmovies.txt/input/我观察到一半的block被保存到Master，另一半分布在两个slave上。然后我想到使用以下方法格式化hadoop_stores:stop-all.shrm-rf{hadoop_store}/*hdfsnamenode-formatsshslave1rm-rf{hadoop_store}/*hdfsnamenode-formatexitsshslave2rm-rf{hadoop_store}/
我正在运行一个spark流应用程序，它从Kafka接收HDFS上的文件路径，应该打开这些文件并对它们执行某种计算。问题是我无法享受数据局部性的好处，因为执行程序可能在任何节点上运行，而打开文件的执行程序不一定是持有文件的执行程序。有没有一种方法可以按照我介绍的方式动态打开文件，同时保持数据局部性？谢谢，丹尼尔 最佳答案 我不确定你打开文件的意思，如果你能分享一些代码会很有帮助，但如果你使用的是sc.textFile，那是一个RDD转换。转换被集群管理器安排为任务，因此不一定会从运行DStream转换的执行器节点执行。
在HDP(2.2)上使用Yarn-Client(2.6.0)上的PySpark将Hbase(0.98.4.2.2.0.0)表读取到Spark(1.2.0.2.2.0.0-82)RDD时出现奇怪的异常)植物形态:2015-04-1419:05:11,295WARN[task-result-getter-0]scheduler.TaskSetManager(Logging.scala:logWarning(71))-Losttask0.0instage0.0(TID0,hadoop-node05.mathartsys.com):java.lang.IllegalStateException
我的理解:数据局部性的概念仅适用于Mapper，因为它处理输入文件。Reducers在处理时是否也会使用Datalocality概念？数据局部性:数据局部性是指通过对数据进行计算而不是从其位置请求数据来处理数据所在的位置。在计算数据时，Mappers和Reducers会工作。映射器在计算数据时使用数据局部性。Reducers将输入作为Mappers的输出。假设Mappers输出(中间数据)存储在不同的数据节点。Reducers在计算时是否使用数据局部性？ 最佳答案 不，数据局部性概念仅适用于MAPPERS。Reducer是根据par
我在HDFS中有格式为原始文件name=ABCage=10Location=QWERTYname=DEFage=15Location=IWIORS如何将这些平面文件中的数据导入到仅包含“名称”和“位置”列的Hive表中。 最佳答案 您可以执行以下操作。在表声明中，使用:ROWFORMATDELIMITED FIELDSTERMINATEDBY''--space MAPKEYSTERMINATEDBY'='此外，您的表将有一个数据类型为Map的列。因此，当您可以使用键从单个列中删除数据时。其他选项:编写自己
我有一个分区的Hive表，我想将其加载到Pig脚本中，并且还想将分区添加为列。我该怎么做？Hive中的表定义:CREATEEXTERNALTABLEIFNOTEXISTStransactions(column1string,column2string)PARTITIONEDBY(datestampstring)ROWFORMATDELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY'\t'LOCATION'/path';pig脚本:%defaultINPUT_PATH'/path'A=LOAD'$INPUT_PATH'USINGPigStorage('|')AS(column1:cha
“每个分区中可以有许多键(及其相关值)，但任何给定键的记录都在一个分区中。”这是一本著名的hadoop教科书的一行。我没有理解它的第二部分的全部含义，即“但是任何给定键的记录都在一个分区中。”这是否意味着单个键的所有记录都应该在单个分区或其他地方。 最佳答案 buttherecordsforanygivenkeyareallinasinglepartition如果您有一个键，则该键及其相关联的值必须位于单个分区上。有时该值可能相当大。但这是对值大小的限制。它必须足够小以适合单个分区。请注意，键和值上可能还有其他常量，具体取决于您用于
我是hadoop和大数据概念的新手。我正在使用Hortonworks沙箱并尝试操作csv文件的值。所以我使用文件浏览器导入文件并在配置单元中创建一个表来做一些查询。实际上我想要一个“插入值”查询来选择一些行，更改列的值(例如将字符串更改为二进制0或1)并将其插入到新表中。SQLLIKE查询可能是这样的:Insertintotable1(id,name,'01')selectid,name,graduatedfromtable2whereuniversity='aaa'不幸的是，hive无法插入(常量)值(不从文件导入)，我不知道如何使用hive、pig甚至mapreduce脚本来解决这
