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hadoop - "LOAD DATA LOCAL INPATH"如何到远程hiveserver

我想使用“LOADDATALOCALINPATH..”在本地机器上导入文件但是,我不能导入$beeline-ujdbc:hive2://example:10000-e"LOADDATALOCALINPATH'tmp/file_20161024.dat'OVERWRITEINTOTABLEsome_tablePARTITION(dt=20161024);"Connectingtojdbc:hive2://example:10000Connectedto:ApacheHive(version2.1.0)Driver:HiveJDBC(version1.2.1)Transactionisol

hadoop - Oozie 字符串 wf :errorCode(String node) how to check empty?

我有一个名为“CW”的Action节点,之后我放置了一个决策节点来检查“CW”是否返回错误....我应该如何编写谓词?我试过:${wf:errorCode('CW')eq''}然后转到Y${wf:errorCode('CW')!=''}然后转到N虽然它返回空字符串(没有错误),但它总是转到N。有什么建议吗?谢谢!! 最佳答案 尝试${notemptywf:errorCode('CW')}检测故障 关于hadoop-Oozie字符串wf:errorCode(Stringnode)howto

DENSE: Data-Free One-Shot Federated Learning论文笔记

摘要DENSE的主要特点单轮通信学习:DENSE允许中央服务器在单次通信轮次中学习全局模型,有效降低了通信成本。现有单轮FL方法的局限性:大多数现有的单轮FL方法不切实际或存在固有限制,例如需要公共数据集,客户端模型同质化,以及需要上传额外的数据或模型信息。DENSE的创新解决方案:采用两阶段框架:数据生成阶段和模型蒸馏阶段。数据生成阶段:使用客户端上传的本地模型集合训练生成器(训练了一个同时考虑相似性、稳定性和可转移性的生成器),生成合成数据。模型蒸馏阶段:将集合模型的知识蒸馏到全局模型中。无需额外信息交换:只需在客户端和服务器之间传输模型参数。无需辅助数据集:不需要额外的训练数据。考虑模型

hadoop - 亚马逊电子病历 : Configuring storage on data nodes

我使用的是AmazonEMR,我能够很好地运行大多数作业。当我开始在EMR集群中加载和生成更多数据时,我遇到了问题。集群存储空间不足。每个数据节点都是一个c1.medium实例。根据链接here和here每个数据节点应配备350GB的实例存储。通过ElasticMapReduceSlave安全组,我已经能够在我的AWS控制台中验证c1.medium数据节点正在运行并且是实例存储。当我在名称节点上运行hadoopdfsadmin-report时,每个数据节点都有大约10GB的存储空间。这通过运行df-h进一步验证hadoop@domU-xx-xx-xx-xx-xx:~$df-hFiles

hadoop - Hive:每当它触发 map reduce 时,它​​都会给我这个错误 "Can not create a Path from an empty string",我该如何调试?

我正在使用hive0.10以及何时使用hive-e"showtables",hive-e"desctable_name"itworks!但是当我执行类似hive-e"selectcount(*)table_name使用旧版本的配置单元和新集群抛出此错误。调试此类问题的正确方法应该是什么,没有从谷歌找到任何解决问题的方法。java.lang.IllegalArgumentException:CannotcreateaPathfromanemptystringatorg.apache.hadoop.fs.Path.checkPathArg(Path.java:91)atorg.apache

ChatGPT:理解HTTP请求数据格式:JSON、x-www-form-urlencoded和form-data

ChatGPT:理解HTTP请求数据格式:JSON、x-www-form-urlencoded和form-data使用postman发送一个post请求,在body里面加上了form-data数据,name=xxx,age=23,为什么输出request.body()得到的是这样的结果----------------------------817240066476907930266144Content-Disposition:form-data;name=“name”xxx----------------------------817240066476907930266144Content-D

java - pig : Group by ranges/binning data

我有一组整数值,我想将它们分组到一堆容器中。示例:假设我有1到1000之间的一千个点,我想做20个bin。有没有办法将它们分组到一个bin/array中?此外,我不会提前知道范围有多宽,因此我无法硬编码任何特定值。 最佳答案 如果您有最小值和最大值,则可以将范围除以bin的数量。例如,--foo.pigids=load'$INPUT'as(id:int);ids_with_key=foreachidsgenerate(id-$MIN)*$BIN_COUNT/($MAX-$MIN+1)asbin_id,id;group_by_id=g

Python 代码有效,但 Hadoop Streaming 生成 part-00000 "Empty file"

在Ubuntu虚拟机上,我根据MichaelNoll的tutorial设置了一个单节点集群这是我编写Hadoop程序的起点。另外,作为引用,this.我的程序使用Python并使用HadoopStreaming。我写了一个简单的向量乘法程序,其中mapper.py接受输入文件v1和v2,每个文件都包含一个向量12,33,10并返回产品。然后reducer.py返回乘积之和,即:映射器:map(mult,v1,v2)reducer:sum(p1,p2,p3,...,pn)映射器.py:importsysdefmult(x,y):returnint(x)*int(y)#Inputcomes

Hadoop hive : How to allow regular user continuously write data and create tables in warehouse directory?

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

hadoop - java.io.IOException : Not a data file 异常

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)