我使用命令CREATEDATABASEFIRST_DB;在HIVE中创建了一个数据库，并创建了一个数据库。然后我在其中创建了几个表，它正在查找。名为FIRST_DB.db的目录是在我的hdfs仓库位置创建的。然后我退出我的HIVEshell。第二天，当我启动我的HIVE并尝试使用命令USEFIRST_DB;进行连接时，它给出了一个错误:SemanticException[error10072]:databasedoesnotexistFIRST_DB但是当我检查我的hdfs时，FIRST_DB.db存在并且其下的表也存在。即使在我退出HIVEsession后，请帮助我永久设置此数据库。
出于个人兴趣，我尝试定义一个模拟AI，它基于他学到的信息和互联网搜索，以便提供比系统知道的更多的细节。我举了一个child的例子，当他出生时他需要学习一切，他听到了很多然后提出了一些答案。他的妈妈/爸爸告诉他答案是否合适。为了做到这一点，我想在hadoop系统中存储大量聊天对话并解析所有这些对话以确定哪些是最常给出的答案。为此，我想构建一个神经元数据库，其中包含具有确定答案的对话类型。所以我的问题是我可以在互联网上的某个地方合法地找到一个或多个任何格式的聊天/对话数据库吗？(文件、数据库、csv、...)我拥有的最多的数据就是能够正确确定答案的机会；)感谢您的帮助和欢呼，弗雷德里克PS
将文件从本地系统复制到HDFS时出现以下错误，我正在使用单节点13/08/0410:50:02警告hdfs.DFSClient:DataStreamer异常:java.io.IOException:文件/user/vishu/input只能复制到0个节点，而不是1我删除了dfs/Name和dfs/data目录，格式化了Namenode还是没有用。并且我有足够的空间来复制数据。谁能帮忙解决这个问题？问候，维斯瓦 最佳答案 有时数据节点可能启动缓慢，这可能会导致上述问题。在dfs和mapred恶魔启动后保持一些等待时间。bin/hado
我尝试从我的本地加载json数据到hadoophdfs，我使用这些命令，它抛出异常:hadoopfs-copyFromLocalpath/files/file.jsoninput/hadoopfs-putpath/files/file.jsoninput/我使用jps命令检查，发现hadoop正在运行。26039ResourceManager30858SecondaryNameNode35605Jps26147NodeManager30714DataNode这是异常的详细信息:WARNhdfs.DFSClient:DataStreamerExceptionorg.apache.hado
我有一个在Ec2d2.xlarge实例上运行的2Node集群，我有一个10Gb的文件要通过Spark处理，我在spark上安装了一个本地磁盘并在那里生成了10gb的数据集，但是当我我试图将其放入Hdfs中，它向我抛出错误"couldonlybereplicatedto0nodes,insteadof1"如下16/03/0921:44:25WARNhdfs.DFSClient:DataStreamerException:org.apache.hadoop.ipc.RemoteException:java.io.IOException:File/vinit/inputfile.txtcou
我的理解是dfs.replication提供了HDFS维护的复制数量，在core-default.xml中，我看到“file.replication”以及“s3.replication”、“ftp.replication”和“s3native.replication"，能否请您提供有关这些变量重要性的任何输入 最佳答案 Hadoop支持不同的文件系统实现，所有这些属性定义了用于其相应文件系统的复制因子。------------------------------------------------------------------
我有一个巨大的txt数据存储，我想在其中收集一些统计数据。使用Hadoop流和Python我知道如何实现MapReduce以在单个列上收集统计信息，例如计算100个类别中的每个类别有多少条记录。我创建了一个简单的mapper.py和reducer.py，并将它们分别作为-mapper和-reducer插入到hadoop-streaming命令中。现在，我对如何实际处理更复杂的任务有点不知所措:除了上述类别(例如地理位置、类型、日期等)之外，还收集各种其他列的各种统计数据。所有这些数据都在同一个txt文件中。我是否将mapper/reducer任务链接在一起？我是否传递最初很长的键值对(
我有一个2节点的hadoop(一个是主/从，另一个是从)设置和4个输入文件，每个文件大小为1GB。当我将dfs.replicate设置为2时，整个数据将被复制到两个节点，这是可以理解的。但我的问题是，我如何看到单节点设置的性能提高(几乎是原来的两倍)，因为在2节点的情况下，map-reduce仍然会运行在两个系统上的完整数据集以及添加的将输入从2个映射器传送到缩减器的开销。此外，当我将复制设置为1时，整个数据仅存在于主节点上，这也是可以理解的，以避免以太网开销。但即使在这种情况下，我也看到了与单节点设置相比的性能改进，这让我感到困惑，因为map-reduce在本地数据集上运行，这种情况
在不讨论所有其他性能因素、磁盘空间和名称节点对象的情况下，复制因子如何提高MR、Tez和Spark的性能。如果我们有5个数据链，执行引擎将复制设置为5是否更好？什么是最好的和最坏的值(value)？这对聚合、连接和仅限map的作业有何好处？ 最佳答案 Hadoop的主要租户之一正在将计算转移到数据。如果您将复制因子设置为大约等于数据节点的数量，则可以保证每台机器都能够处理该数据。但是，正如您提到的，namenode开销非常重要，更多的文件或副本会导致请求缓慢。在不健康的集群中，更多的副本也会使您的网络饱和。我从未见过高于5的数据，而
我下载了WikipediaPagelinks数据集(在WikiDumps上可用-http://dumps.wikimedia.org/enwiki/20140102/)。我想在数据集上运行PageRank算法，但是，我无法解析数据，因为它没有很好的记录。这是下载的数据集示例。给出的字段是p1_from、p1_namespace和p1_title。网上查了一下，p1_namespace是一个表示文章类型的数字，但是不知道p1_from是什么。要实现pagerank算法，我需要链接到特定文章的文章数量，但是，我不知道p1_from代表什么。顾名思义，这听起来像是离开该文章的链接数量，而不是
