我有一个MapReduceJava程序，它输出一个数字列表作为String作为最终输出。但是数量比较长，占用空间太大。我想将每个数字转换为Long并存储。我怎样才能做到这一点？ 最佳答案 ArrayWritable可以扩展为publicclassLongArrayWritableextendsArrayWritable{publicLongArrayWritable(){super(Text.class);}publicLongArrayWritable(LongWritable[]values){super(LongWritabl

我正在使用Ubuntu和本地Spark安装(spark-2.0.2)。我的数据集很小，我的代码运行在我有一个小数据。如果我用更多行增加数据集(txt文件)，则会发生错误。我在安装了Hadoop的ClouderaVM上尝试了完全相同的代码，并且运行良好。所以，这一定是我的Ubuntu机器上的一些内存问题或限制。还有一些其他类似的问题，例如:ApacheSpark:pysparkcrashforlargedataset但在我的情况下它没有帮助。我没有Hadoop集群，只有Spark、python2.7和java1.8。它工作正常，只是当有一些更复杂的计算或数据集更大时它崩溃了。有什么线索吗

即使经过一些谷歌搜索，我也没有找到答案。我的输入文件是由一个进程生成的，当文件达到1GB时，该进程将它们分块。现在，如果我要运行一个处理dfs中的输入目录的mapreduce作业，我如何确保该作业在hadoop作业运行时获取添加到同一输入目录的文件？我觉得这几乎是不可能的，因为当hadoop作业运行时，它会计算剩余时间和所有这些东西，所以当我的输入不断堆积或换句话说是“可变的”时，Hadoop不会知道如何管理它-这是我的猜测。我想知道您对此的看法以及对此的最佳替代方法!感谢您的帮助。 最佳答案 您描述的用例不是Hadoop设计用来处

我正在编写自定义HiveSerDe以解析日志(目标是将用户代理解析为配置单元表中的复杂结构，但尚未显示代码)。但是，当我尝试将数据放入类型不是STRING的列中时，会出现ClassCastException。我的hive版本是0.9.0这是我的自定义Serde:@Overridepublicvoidinitialize(Configurationconf,Propertiestbl)throwsSerDeException{StringcolNamesStr=tbl.getProperty(serdeConstants.LIST_COLUMNS);colNames=Arrays.asL

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(

我想将spark应用程序的启动时间存储到表中。因此尝试了以下代码:scala>vali=sc.startTimei:Long=1519308048128此查询在YYYY-MM-DDHH:M:SS.sss中给出了正确的时间戳。但是，如果我在spark.sql的插入语句中使用它，NULL值将插入到目标表中。spark.sql("insertintotableTST_DTselectfrom_unixtime(CAST(${i}/1000ASbigint),'YYYY-MM-DDHH:MM:SS.SSS')fromtemplimit1")TargetableTST_DT只有数据类型为Time

我有一个带有event_time字段的文件，每条记录每30分钟生成一次，并指示事件持续了多少秒。示例:Event_time|event_duration_seconds09:00|80009:30|180010:00|270012:00|100013:00|1000我需要将连续的事件转换为一个具有持续时间的事件。输出文件应如下所示:Event_time_start|event_time_end|event_duration_seconds09:00|11:00|530012:00|12:30|100013:00|13:30|1000ScalaSpark中是否有一种方法可以将数据帧记录与

上下文是我正在尝试在AmazonEMR(WebUI)上使用我运行的bash脚本运行流式作业:-inputs3://emrdata/test_data/input-outputs3://emrdata/test_data/output-mappers3://emrdata/test_data/scripts/mapperScript.sh-reducerNONE输入目录中有子目录，这些子目录中有gzip数据文件。mapperScript.sh失败的相关部分是:forfilenamein"$input"/*;dodir_name=`dirname$filename`fname=`basen

我正在尝试在HDP2.4上使用RangerKMS设置HDFS加密。我能够部署和配置KMS服务。我已经创建了一个key和一个访问策略，以授予hdfs用户使用此key进行操作的所有权限。我可以创建一个加密区域sudo-uhdfshdfsmkdir/data_encsudo-uhdfshdfscrypto-createZone-keyNamehdfskey-path/data_enc但是，当我尝试将文件放入目录时，出现此错误:sudo-uhdfshdfsdfs-put/tmp/file.txt/data_enc/...User:hdfsnotallowedtodo'DECRYPT_EEK'o

当我使用HBase时，我花了很多时间将字节数组转换为String或Long等类型。为什么HBase将值存储为字节数组而不是类型值？ 最佳答案 我不认为“Hbase将所有内容都存储为byte[]因为BigTable确实如此”实际上是一个令人满意的答案。我的2美分:它使我们能够毫不费力地存储任何类型的数据。例如，假设您必须将与产品相关的数据存储到您的hbase表中，比如ID、制造商、国家/地区、价格等。要存储这些参数中的每一个，您必须提前处理每个参数的单独数据类型这肯定会增加一些开销。与RDBMS不同，hbase在创建表时不会要求所有这