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hadoop - pig : how to separate data by positions in a single line

通常,如果我们在一行中有任何分隔符,我们会这样做。load"pigtest.txt"usingPigStorage(',')as(year:int,temp:float);下面是单行数据的示例。0029029070999991901010106004+64333+023450FM12+000599999V0202701N015919999999N0000001N9-00781+99999102001ADDGF108991999999999999999999我需要提取年份1901(16thpositionto4positions)吨emperature(89thpositionto4po

hadoop - 在 spark-submit 执行时覆盖 core-site.xml 属性值

有没有办法在执行sparksubmit时覆盖core-site属性值?我可以在spark-env.sh中使用HADOOP_CONF_DIR变量来指向一个新的核心站点文件,但我只想覆盖几个值以便为每个spark作业使用不同的存储帐户。 最佳答案 找到了我自己问题的答案。hadoop相关的配置可以通过预先固定“spark.hadoop”到属性键来覆盖,然后提交给sparkconf。即Spark提交--sparkconfspark.hadoop.io.file.buffer.size12952查看源代码:https://github.co

使用 spark-submit 时出现 Hadoop 错误

我正在尝试通过以下方式使用Amazonec2进行spark-submit:spark-submit--packagesorg.apache.hadoop:hadoop-aws:2.7.1--masterspark://amazonaws.comSimpleApp.py我最终遇到了以下错误。好像是在找hadoop。我的ec2集群是使用spark-ec2命令创建的。IvyDefaultCachesetto:/home/adas/.ivy2/cacheThejarsforthepackagesstoredin:/home/adas/.ivy2/jars::loadingsettings::u

hadoop - Spark : Not able to read data from hive tables

我已经创建了一个Maven项目作为pom.xml1.3.0org.apache.sparkspark-core_2.11${spark.version}org.scala-langscala-libraryorg.apache.sparkspark-sql_2.11${spark.version}mysqlmysql-connector-java5.1.6-->org.apache.sparkspark-hive_2.11${spark.version}我的类(class)正在从配置单元表中读取数据:importorg.apache.spark.sql.SQLContextimport

hadoop - 组织.apache.hadoop.ipc.RpcException : RPC response exceeds maximum data length

我已经在2台机器上设置了hadoop集群。一台机器同时有master和slave-1。第二台机器有slave-2。当我使用start-all.sh启动集群时,我在secondarynamenode的.out文件中遇到以下错误:java.io.IOException:Failedonlocalexception:org.apache.hadoop.ipc.RpcException:RPCresponseexceedsmaximumdatalength;HostDetails:localhostis:"ip-10-179-185-169/10.179.185.169";destinatio

hadoop - Apache Sentry 引用中的 'limited to Hive table data' 是什么意思?

在这里https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/5-9-x/topics/sentry_intro.html我们可以读到ApacheSentryOverviewApacheSentryisagranular,role-basedauthorizationmoduleforHadoop.SentryprovidestheabilitytocontrolandenforcepreciselevelsofprivilegesondataforauthenticatedusersandapplicationsonaHadoopclust

hadoop - HDFS 中的数据完整性 : Which Data Node(s) verifies the checksum?

根据Hadoop:TheDefinitiveGuide,SecondEditionA.Datanodesareresponsibleforverifyingthedatatheyreceivebeforestoringthedataanditschecksum.他们是否通过验证校验和来验证数据?B.Aclientwritingdatasendsittoapipelineofdatanodes(asexplainedinChapter3),andthelastdatanodeinthepipelineverifiesthechecksum.那么,这是否意味着每个数据节点都验证校验和(如A

Hadoop MapReduce : Is it possible to only use a fraction of the input data as the input to a MR job?

我的输入数据的关键类是WritableComparable,它以MapFile的形式存在。有没有什么方法可以设置最小和最大键值,并且只将记录传输到键值介于两者之间的映射器? 最佳答案 这是不可能的。因为对于map-reduce作业,我们只是指定输入。我们可以做的一件事是,在映射器中编写一个条件。如果键是黑白最小值和最大值,则只处理键值对并将输出发送到reducer。否则,什么都不做。但即使在这种情况下,我们的map阶段也会处理所有输入,而reduce阶段只会处理我们指定的键范围。更好的方法:当在给定输入上运行map-reduce作业

hadoop - 错误消息 : "offset (0) + length (4) exceed the capacity of the array: 2" while fetching data from HBase

由于上述错误,我基于tomcat的RESTAPI应用程序无法处理请求。我在尝试从HBase检索数据时遇到错误。我使用RESTFul网络服务作为我的界面。我正在使用包含HBase0.98.6的CDH5.3.1。有谁知道如何解决这个问题?在此处输入代码错误详情:错误信息:“偏移量(0)+长度(4)超出数组的容量:2” 最佳答案 也许您需要更改一些架构类型规范?我得到这个错误,除了offset(0)+length(4)exceedthecapacityofthearray:1。这是因为缺少相关列的值,我假设1个字节表示空值。在Java中使

hadoop - Apache hive : LOAD DATA vs INSERT OVERWRITE OUTPUT FILE SIZE

我正在使用ApacheHive,我不明白为什么如果我使用INSERTOVERWRITE与LOAD加载数据,表的大小会加倍。问题说明如下:我创建了一个表项从item.dat加载数据(大约28MB)在Azure中发生的是文件item.dat将被移动到hive/warehouse并且当然大小保持不变现在,如果我创建另一个与item相同的表item2,然后使用以下命令将数据从item加载到item2:INSERTOVERWRITETABLEitem2SELECT*FROMitem表item2的大小是item的两倍(大约55MB)为什么会这样?有什么办法可以避免吗?附言。这只是为了说明问题。在实