我试图让HiveonSpark正常工作，但它似乎没有加载hive-exec-2.0.1.jar。我可以让Hiveonmr工作得很好。我正在使用Hive2.0.1和Spark1.6.1。遵循了HiveonSpark教程。我在hive-site.xml上设置了所有必要的属性，将sparkassemblyjar链接到hivelib文件夹中，我已经设置了所有环境变量(SPARK_HOME等)。我启动了Sparkmaster和worker。还以DEBUG级别启动了hiveserver2。尝试运行一个简单的查询“selectcount(*)...”，据我在配置单元日志中看到的那样，它执行带有所有必
在服务器A上，我有用于在hadoop上执行任务的hadoop和python脚本。在服务器B上，我有配置单元/hadoop。是否可以在服务器A上配置hadoop-client连接到服务器B上的hadoop？ 最佳答案 不清楚您使用的是什么Python库，但假设是PySpark，您可以在客户端计算机上复制或配置HADOOP_CONF_DIR，它可以与任何外部Hadoop系统通信。至少，您需要配置一个core-site.xml来与HDFS通信，并配置一个hive-site.xml来与Hive通信。如果您使用PyHivelibrary，您只
我打算做的是使用现有数据开发一个报告平台。我有一个包含大量记录的现有RDBMS。所以我在用。(Hadoop2.7,Spark,Hive,JasperReports,Scoop-Architecuture)Scoop-将数据从RDBMS提取到HadoopHadoop-存储平台Hive-数据仓库Spark-因为Hive更像是批处理Hive上的Spark会加快速度JasperReports-生成报告。鉴于我已经阅读了以下内容Whatisyarn-clientmodeinSpark?Differencebetweenyarn-clientmodeandyarn-clustermode我应该使用
我可以在输入以下命令时运行spark$pyspark和$pyspark--masterlocal[2]但当我运行这个时不是-$pyspark--masteryarn客户端它给了我一个巨大的堆栈跟踪，它在下面给出或更清楚地可用here$pyspark--masteryarn-clientPython2.7.6(default,Jun222015,17:58:13)[GCC4.8.2]onlinux2Type"help","copyright","credits"or"license"formoreinformation.Warning:Masteryarn-clientisdepreca
当我尝试连接到MapReduce位置时，我的笔记本电脑(我有我的eclipse和mapreduce插件)是一个namenode和datanode的集群，我得到错误:服务器IPC版本7无法与客户端版本3通信。我试图在谷歌上找到一些信息，但找不到太多。是不是因为我的mapreduceeclipse插件使用旧版本的IPC而hadoop集群有更新的版本。所以只是我使用的是过时的插件？如何找到我的eclipse插件使用的IPC版本？有什么想法吗？ 最佳答案 是的，这听起来像是版本不兼容。假设您的hadoop发行版有源代码，您可以为该版本重新编
我在安装了CDH4.2.0的hadoop集群上工作并遇到了this错误。它已在更高版本的hadoop中得到修复，但我无权更新集群。有没有办法告诉hadoop在通过命令行参数运行我的工作时使用这个jarhadoopjarMyJob.jar-Dhadoop.mapreduce.client=hadoop-mapreduce-client-core-2.0.0-cdh4.2.0.jar新的mapreduce-client-core.jar文件是票证中的补丁jar。或者必须用这个新的jar完全重新编译hadoop？我是hadoop的新手，所以我不知道所有可能的命令行选项。
当从HDFS导出大型(超过200万行)表到Postgres时，我看到Sqoop抛出PSQLException“抱歉，客户端已经太多了”。我有几张较小的table(约300万张)，它们似乎运行良好。即使大表出现故障，我的postgres表中似乎仍然有大约200万行，但我猜这只是来自那些没有死的worker，因为他们首先获得了其中一个连接。我的Postgres表配置为允许300个max_connections，并且有大约70个连接始终来自其他应用程序，因此SQOOP应该有大约230个可供使用。我尝试在我的SQOOP导出命令中将--num-mappers切换为2-8，但这似乎并没有太大的区别
我正在测试由4个docker容器组成的hadoop集群:数据节点辅助名称节点名称节点资源经理当我提交mapreduce作业时，一旦map和reduce都达到100%，我就会注意到连接问题。然后在出错和提供堆栈跟踪之前达到最大重试次数。奇怪的是作业完成并提供了答案。但是，节点管理器Web界面显示作业失败。到目前为止，我发现的问题/答案都没有解决我的特定问题。我所有的机器都公开了端口范围50100:50200以符合“yarn.app.mapreduce.am.job.client.port-range”属性。我提交的作业是sudo-uhdfshadoopjar/usr/lib/hadoop
我正在运行以下Storm设置(在Ubuntu16.464位上)。Storm:0.10.1Hadoop:2.5.2(本地伪集群)Hbase:1.1.5(本地伪集群)jar的编译器:maven通过导入函数使用默认的hbasestorm支持类:org.apache.storm.hbase.bolt.HbaseBolt和mapper.SimpleHBaseMapper。我正在尝试使用“Hbase”bolt写入Hbase数据库。在此过程中出现以下错误:016-07-3021:06:14.874b.s.util[ERROR]Asyncloopdied!java.lang.NoSuchFieldEr
我正在尝试使Spark2.1.0上的Hive2.1.1在单个实例上运行。我不确定这是正确的方法。目前我只有一个实例，所以我无法构建集群。当我在配置单元中运行任何插入查询时，出现错误:hive>insertintomcus(id,name)values(1,'ARM');QueryID=server_20170223121333_416506b4-13ba-45a4-a0a2-8417b187e8ccTotaljobs=1LaunchingJob1outof1Inordertochangetheaverageloadforareducer(inbytes):sethive.exec.re
