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hadoop - 使用配置单元初始化数据库时出现 java.sql.SQLException : Failed to start database 'metastore_db' ERROR,

我在3个集群上安装了Hadoop和Hive。我能够从运行HIVE的集群节点登录到配置单元。root@NODE_3hive]#hiveLogginginitializedusingconfigurationinjar:file:/usr/lib/hive/lib/hive-common-0.10.0-cdh4.2.0.jar!/hive-log4j.propertiesHivehistoryfile=/tmp/root/hive_job_log_root_201304020248_306369127.txthive>showtables;OKTimetaken:1.459secondsh

java - 组织.apache.thrift : Invalid method name: 'authenticate'

我正在运行出现此错误的用户手册中的一些基本Accumulo代码。简单的谷歌搜索没有提供任何有用的信息。错误org.apache.accumulo.core.client.AccumuloException:org.apache.thrift.TApplicationException:Invalidmethodname:'authenticate'atorg.apache.accumulo.core.client.impl.ServerClient.execute(ServerClient.java:77)atorg.apache.accumulo.core.client.impl.C

maven - org.datanucleus.exceptions.NucleusUserException : Error : Could not find API definition for name "JDO"

我试图通过hcatalog访问mapreduce中的配置单元表并面临以下异常:我用谷歌搜索并试图找到根本原因,但没有成功,所以我在这里发布我的查询。2016-12-0115:48:35,855INFO[main]metastore.HiveMetaStore(HiveMetaStore.java:newRawStore(564))-0:Openingrawstorewithimplementationclass:org.apache.hadoop.hive.metastore.ObjectStore2016-12-0115:48:35,857INFO[main]metastore.Ob

database - 将记录存储在 HDFS 或 HBase 中

我有以下场景:测量数据以文件形式通过网络服务上传这些文件随后被复制到HDFS每个测量包含一个或多个参数的许多特征(值)测量值的数量可能不同使用Hadoop上的机器学习算法处理测量值并非所有测量都进行了,而是针对特定用户在特定时间段进行的(例如,对用户X在Y-Z期间上传的文件进行处理)中间结果存储在HDFS,最终结果也是如此我的问题与第二点有关-这些文件后来被复制到HDFS-我担心存在大量小文件(例如1MB)可能是个问题。我的想法是将该文件存储在数据库中,这样我就可以避免小文件的问题,并且还能够查询数据(为用户选择一段时间的数据)。这是更好的方法吗?如果答案是肯定的,我可以使用哪些数据库

linux - 安装和获取当前的 dfs.name.dir 和 dfs.data.dir 值

我没有在hdfs-site.xml文件中设置dfs.name.dir和dfs.data.dir值没有设置。他们会怎样?有趣的是,他们默认接受什么值?(如何接收他们的当前值?) 最佳答案 dfs.name.dir的默认值为${hadoop.tmp.dir}/dfs/data和dfs.data.dir是${hadoop.tmp.dir}/dfs/data。如果hadoop.tmp.dir的值未使用-D选项或配置文件设置,则默认值为/tmp/hadoop-${user.name}user.name是您用来登录系统的用户名。对于所有默认值,

java - 无法在 Oozie java 操作中设置 mapred.job.queue.name

我有一个运行紧迫作业的应用程序。我正在尝试将Oozie配置为使用Java操作运行此作业。我的操作如下,${jobTracker}${nameNode}mapred.job.queue.namelaunchercom.test.Main-Dmapred.output.compress=false-Dmapred.textoutputformat.separator=,-Dcrunch.disable.output.counters=trueActionfailed,errormessage[${wf:errorMessage(wf:lastErrorNode())}]但每次我运行Oozi

python - 导入错误 : No module named impyla

我已经安装了impyla及其依赖项this指导。安装似乎是成功的,因为现在我可以在Anaconda文件夹(64位Anaconda4.1.1版本)中看到文件夹"impyla-0.13.8-py2.7.egg"。但是当我在python中导入impyla时,出现以下错误:>>>importimpylaTraceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inImportError:Nomodulenamedimpyla我已经安装了64位Python2.7.12任何人都可以解释我为什么会遇到这个错误吗?我是Python的新手并且一直在不同的博客上花费大量时间,但

hadoop - Oozie--失败 : SemanticException [Error 10072]: Database does not exist: testnamespace

我在使用Hive查询运行Oozie工作流时遇到错误。这是工作流程${jobTracker}${nameNode}${dir}/gsrlQery.hqlOutputDir=${jobOutput}${jobTracker}${nameNode}${dir}/nongsrlQuery.hqlOutputDir=${jobOutput}${jobTracker}${nameNode}${dir}/nongsrlRAQuery.hqlOutputDir=${jobOutput}${failureEmailToAddress}SuccessTheworkflow${wf:name()}withi

database - 如何使用 shell 脚本将 HiveQL 查询的结果输出到 CSV?

我想运行多个Hive查询,最好是并行而不是顺序运行,并将每个查询的输出存储到一个csv文件中。例如,query1在csv1中输出,query2在csv2中输出,等等。我会在之后运行这些查询离开工作的目标是在下一个工作日对输出进行分析。我对使用bashshell脚本很感兴趣,因为这样我就可以设置一个cron任务以在一天中的特定时间运行它。我知道如何将HiveQL查询的结果存储在CSV文件中,一次一个查询。我用类似下面的东西来做到这一点:hive-e"SELECT*FROMdb.table;""|tr"\t"",">example.csv;上面的问题是我必须监视进程何时完成并手动启动下一个

database - 对非常庞大的数据集进行评分

关闭。这个问题需要更多focused.它目前不接受答案。想改进这个问题吗?更新问题,使其只关注一个问题editingthispost.关闭7年前。Improvethisquestion我使用R/Python在1-2%的样本数据上拟合了一个机器学习分类器,我对准确性度量(精度、召回率和F_score)非常满意。现在我想用这个用R编码的分类器对一个拥有7000万行/实例的巨大数据库进行评分,该数据库驻留在Hadoop/Hive环境中。关于数据集的信息:7000万X40个变量(列):大约18个变量是分类变量,其余22个是数字变量(包括整数)我该怎么做?有什么建议吗?我想到的事情是:a)将数据