我构建了一个sparkStreaming应用程序来持续接收来自Kafka的消息，然后将它们写入表HBase。此应用在前25分钟内运行良好。当我在Kafka-console-producer中输入1;name1,2;name2这样的KV对时，它们可以保存在Hbase表中:ROWCOLUMN+CELL1column=cf1:column-Name,timestamp=1471905340560,value=name12column=cf1:column-Name,timestamp=1471905348165,value=name2但是大约25分钟后，我的应用停止并出现错误ERRORJob
Kafka中有40个主题和编写的SparkStreaming作业，每个主题处理5个表。sparkstreaming作业的唯一目标是读取5个kafka主题并将其写入相应的5个hdfs路径。大多数时候它工作正常，但有时它会将主题1数据写入其他hdfs路径。下面的代码试图归档一个sparkstreaming作业来处理5个主题并将其写入相应的hdfs，但是这个将主题1数据写入HDFS5而不是HDFS1。请提供您的建议:importjava.text.SimpleDateFormatimportorg.apache.kafka.common.serialization.StringDeseria
有什么方法可以终止Hadoop作业本身或发送信号来终止它。我已经从jobConf中读取了配置设置，它说如果用户指定了错误的设置我需要终止作业或抛出错误，因为map/reduceconfig方法不允许抛出异常.publicvoidconfigure(JobConfjob){System.out.println("Insideconfigstartprocessing");try{StringstrFileName=job.get("hadoop.rules");LoadFile(strFileName);}catch(Exceptione){e.printStackTrace();//H
我正在Gzipped.arc文件上运行MapReduce任务。类似于此question，我遇到了困难，因为Gzip解压缩是自动运行的(因为文件有.gz扩展名)，但它导致换行符/回车符按照Unix文件编码被渲染为换行符的问题。这使得输入完全不可读，因为它取决于文件中嵌入的特定字符数。我正在尝试禁用Gzip解压缩，以便我可以在我的映射器中正确地执行它。我试过:-jobconfstream.recordreader.compression=none但这似乎并不影响压缩。有什么方法可以防止对我的输入进行Gzip解压缩？谢谢，-Geoff 最佳答案
当我输入命令时:./sqoop-import--connectjdbc:mysql://localhost/sqoop2-tablesqeep2-m1-hive-import当执行这条命令时:hadoop@dewi:/opt/sqoop/bin$./sqoop-import--connectjdbc:mysql://localhost/sqoop2-tablesqeep2-m1-hive-import12/06/2010:00:44INFOtool.BaseSqoopTool:UsingHive-specificdelimitersforoutput.Youcanoverride12/
我们正在一个小表和一个大倾斜表之间进行简单的pig连接。由于另一个错误(pigskewedjoinwithabigtablecauses"Splitmetadatasizeexceeded10000000")，我们无法使用"usingskewed":(如果我们使用默认的mapred.job.shuffle.input.buffer.percent=0.70我们的一些reducer在shuffle阶段会失败:org.apache.hadoop.mapred.Task:attempt_201305151351_21567_r_000236_0:Mapoutputcopyfailure:ja
我是Hadoop的新手。这次我实现了输入关键字的字数计数器。我还读到使用Job类比JobConf更好。所以我有主类的代码:...Configurationconf=newConfiguration();conf.set("keyword",args[0]);Jobjob=newJob(conf);...那么我如何才能在Mapper中取回我的关键字呢？据我了解，我需要获取我的Job对象，并使用getConfiguration()方法从Job获取Configuration对象，并且而不是调用get("keyword")方法。但是我需要如何从Mapper类中获取Job呢？感谢您的宝贵时间。
我正在尝试运行这样的作业(workflow.xml)hadoop1:50300hdfs://hadoop1:8020lib/FirstScript.pigActionfailed,errormessage[${wf:errorMessage(wf:lastErrorNode())}]第一个脚本:dual=LOAD'default.dual'USINGorg.apache.hcatalog.pig.HCatLoader();storedualinto'/user/oozie/dummy_file.txt'usingPigStorage();工作属性:nameNode=hdfs://had
输入1:KV数据流。输入2:一些静态数据分区(用于处理输入1中的流)问题可以建模为下图:与HDFS/RDD分区共置:我们如何确保流式任务Map1、Map2和Map3在存在HDFS/RDD分区的机器上运行？图像描述:假设K是流式key(不是元组)。FirstMap将其转换为元组(具有空值)并将其广播给3个映射器。每个映射器都在不同的节点上运行，这些节点包含RDD(或HDFS文件，这是第二个输入和静态数据)的不同分区。每个Mapper使用RDD分区来计算键的值。最后，我们要聚合键的值(使用reduceByKey_+_)。 最佳答案 如果
我正在使用elastic-mapreduce从命令行创建新集群。看完this教程，我有:elastic-mapreduce--create--alive\--instance-typem1.xlarge\--num-instances5\--supported-productmapr\--namem7\--args"--edition,m7"将创建一个具有6个节点(1个主节点+5个从节点)的新集群。所以我尝试通过ssh进入master:elastic-mapreduce--jobflowj-3FLVMX9CYE5L6--ssh然后我得到Permissiondenied(publicke
