我只是在hdfs中找到jobhistory/home/mps/cdh/users/history/done_intermediate/mps/job_1405497023620_0009-1405505656182-mps-simjoin%2D1.0.jar-1405505683781-0-0-FAILED-default.jhist但是这个工作历史信息远非像这样的详细信息:{"type":"TASK_FAILED","event":{"org.apache.hadoop.mapreduce.jobhistory.TaskFailed":{"taskid":"task_14054970
我正在尝试通过命令窗口访问Hive。我只是在适当的目录中运行“Hive”，但出现错误“登录被拒绝”。我读过log4j用于登录，但我不知道我是否必须创建一个帐户并在那里写入我的用户数据。非常感谢 最佳答案 Hive服务现在应该可以正常工作了。从您自己的FI-LAB虚拟机，您只需使用您的Cosmos凭据登录到头节点(如果您没有Cosmos凭据，请通过注册here获取):[root@your_filab_vm]$sshcosmos.lab.fi-ware.org登录到头节点后，键入以下命令:[your_cosmos_username@co
我正在运行一个spark流应用程序，它从Kafka接收HDFS上的文件路径，应该打开这些文件并对它们执行某种计算。问题是我无法享受数据局部性的好处，因为执行程序可能在任何节点上运行，而打开文件的执行程序不一定是持有文件的执行程序。有没有一种方法可以按照我介绍的方式动态打开文件，同时保持数据局部性？谢谢，丹尼尔 最佳答案 我不确定你打开文件的意思，如果你能分享一些代码会很有帮助，但如果你使用的是sc.textFile，那是一个RDD转换。转换被集群管理器安排为任务，因此不一定会从运行DStream转换的执行器节点执行。
我尝试从http://codingwiththomas.blogspot.kr/2011/05/k-means-clustering-with-mapreduce.html但是有错误log4j:WARNErrorduringdefaultinitializationjava.lang.NoClassDefFoundError:org/apache/log4j/AppenderSkeletonatjava.lang.ClassLoader.findBootstrapClass(NativeMethod)atjava.lang.ClassLoader.findBootstrapClassO
在HDP(2.2)上使用Yarn-Client(2.6.0)上的PySpark将Hbase(0.98.4.2.2.0.0)表读取到Spark(1.2.0.2.2.0.0-82)RDD时出现奇怪的异常)植物形态:2015-04-1419:05:11,295WARN[task-result-getter-0]scheduler.TaskSetManager(Logging.scala:logWarning(71))-Losttask0.0instage0.0(TID0,hadoop-node05.mathartsys.com):java.lang.IllegalStateException
我有一个特定的日志消息可能会被打印很多次的场景(可能是数百万次)。例如，如果我们记录(使用logger.warn()方法)每条缺少字段的记录，我们最终可能会记录很多输入文件有很多记录的情况缺少字段(例如，HDFS上的大文件)。这很快就会填满磁盘空间。为避免这种情况，我尝试为每(例如)1000条缺少字段的记录记录一次。我可以在log4j包之外实现所有这些逻辑，但我想知道是否有更简洁的方法来执行此操作。理想情况下，所有这些逻辑都将进入log4j代码。这似乎是一个经常遇到的问题，但几乎没有关于此的任何信息。有什么想法吗？ 最佳答案 Log
我正在尝试运行Cloudera-Manager，但在以下屏幕截图中给出了错误并用红笔标记。谁能帮我解决这些错误？？ 最佳答案 错误非常简单。ClouderaManager无法使用指定的凭据连接到数据库。您是否能够使用/etc/cloudera-scm-server/db.properties中提供的凭据手动连接？ 关于hadoop-Cloudera-scm-server.log在两个地方显示错误，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： http
我的理解:数据局部性的概念仅适用于Mapper，因为它处理输入文件。Reducers在处理时是否也会使用Datalocality概念？数据局部性:数据局部性是指通过对数据进行计算而不是从其位置请求数据来处理数据所在的位置。在计算数据时，Mappers和Reducers会工作。映射器在计算数据时使用数据局部性。Reducers将输入作为Mappers的输出。假设Mappers输出(中间数据)存储在不同的数据节点。Reducers在计算时是否使用数据局部性？ 最佳答案 不，数据局部性概念仅适用于MAPPERS。Reducer是根据par
我有一个分区的Hive表，我想将其加载到Pig脚本中，并且还想将分区添加为列。我该怎么做？Hive中的表定义:CREATEEXTERNALTABLEIFNOTEXISTStransactions(column1string,column2string)PARTITIONEDBY(datestampstring)ROWFORMATDELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY'\t'LOCATION'/path';pig脚本:%defaultINPUT_PATH'/path'A=LOAD'$INPUT_PATH'USINGPigStorage('|')AS(column1:cha
这是一个最佳实践问题。我们的设置是一个hadoop集群，将(日志)数据存储在hdfs中。我们获取csv格式的数据，每天一个文件。在hadoop中对这些文件运行MR作业没问题，只要文件的“架构”(尤其是列数)不变即可。但是，我们面临的问题是，我们要分析的日志记录最终会发生变化，因为可能会添加或删除列。我想知道你们中的一些人是否愿意分享针对此类情况的最佳实践。我们目前能想到的最好的方式是将数据存储为json格式而不是csv。但是，这会增加(至少增加一倍)所需的存储空间。我们还遇到了ApacheAvro和ApacheParquet，并且刚刚开始对此进行研究。欢迎就此问题提出任何想法和意见。
