我是Hadoop的新手，尝试使用Hadoop编写关系连接。该算法尝试在连续两轮中连接三个关系。我使用递归方法。该程序运行良好。但是在执行期间它会尝试打印这样的警告:14/12/0210:41:16WARNio.ReadaheadPool:FailedreadaheadonifileEBADF:Badfiledescriptoratorg.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$POSIX.posix_fadvise(NativeMethod)atorg.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$POSIX.posixFadvis
我在玩Mahout，发现FileDataModel接受以下格式的数据userId,itemId,pref(long,long,Double).我有一些格式的数据String,long,double在Mahout上使用此数据集的最佳/最简单方法是什么？ 最佳答案 一种方法是创建FileDataModel的扩展.您需要覆盖readUserIDFromString(Stringvalue)使用某种解析器进行转换的方法。您可以使用IDMigrator的实现之一。，正如肖恩建议的那样。例如，假设您有一个已初始化的MemoryIDMigrato
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
我正在从事一个电信项目，该项目使用Hadoop-hive进行数据分析。一天，我们将获得数百万条记录。在指定的天数之后，我们需要删除旧数据，因为我们没有存储容量。删除记录的最佳方法是什么？附加信息:这些配置单元表将有一个包含填充日期的列。 最佳答案 我认为您的用例非常适合在Hive表中使用“日”分区。如果“天”只是一列，那么维护和清理表格将变得困难。分区在Hive中的真正含义是每个“天”都有一个目录例如:createtablemytable(...)partitionedby(daystring)因此，当您添加数据时，您将在HDFS中
我已经安装了hadoop2.6.0，并且正在试用它。我正在尝试伪分布式设置，并按照http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCluster.html#Execution上的说明进行操作我卡在了第5步，即当我运行命令时bin/hdfsdfs-putetc/hadoopinput我收到以下错误。15/02/0200:35:49WARNutil.NativeCodeLoader:Unabletoloadnative-hadooplibraryforyourplatform...u
在我的公司，我经常看到这两个命令，我想知道它们之间的区别，因为它们的功能对我来说似乎是一样的:1createtable(namestring,numberdouble);loaddatainpath'/directory-path/file.csv'into;2createtable(namestring,numberdouble);location'/directory-path/file.csv';它们都将数据从HDFS上的目录复制到HIVE上的表目录中。使用这些时是否应该注意差异？谢谢你。 最佳答案 是的，它们的用途完全不同。
我无法使用Java从HDFS读取文件:StringhdfsUrl="hdfs://:";Configurationconfiguration=newConfiguration();configuration.set("fs.defaultFS",hdfsUrl);FileSystemfs=FileSystem.get(configuration);PathfilePath=newPath(hdfsUrl+"/projects/harmonizome/data/achilles/attribute_list_entries.txt.gz");FSDataInputStreamfsData
我遇到的情况是，多个目录中存在多个(每个100+个2-3MB)压缩gz格式的文件。例如A1/B1/C1/part-0000.gzA2/B2/C2/part-0000.gzA1/B1/C1/part-0001.gz我必须将所有这些文件输入到一个map作业中。据我所知，要使用MultipleFileInputFormat，所有输入文件都需要位于同一目录中。是否可以将多个目录直接传递到作业中？如果不是，那么是否有可能将这些文件有效地放入一个目录中而不会发生命名冲突，或者将这些文件合并到1个压缩的gz文件中。注意:我使用纯java来实现映射器，而不是使用Pig或hadoop流。任何有关上述问题
在这篇博客中，我们将探讨如何处理GitLargeFileStorage(LFS)的一些常见问题。GitLFS是一种用来处理大型文件的Git扩展，它可以让你更轻松地管理大型二进制文件，如图像、音频和视频文件，存储GIS中的.tif,.csv等数据文件有重要作用。1.引言在使用Git和GitHub进行版本控制时，我们可能会遇到一些关于大文件的问题。GitHub对文件的大小有限制，单个文件大小不能超过100MB。如果你尝试上传超过这个大小的文件，你会遇到错误。GitLFS是解决这个问题的一个好方法。2.安装GitLFS首先，你需要在你的系统上安装GitLFS。你可以从GitLFS的官方网站下载并安装
