我们正在使用bdutil1.1部署Spark(1.2.0)集群。但是，我们在启动spark脚本时遇到了问题:py4j.protocol.Py4JJavaError:Anerroroccurredwhilecallingo70.registerTempTable.:java.lang.RuntimeException:java.lang.RuntimeException:Unabletoinstantiateorg.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStoreClientatorg.apache.hadoop.hive.ql.session.Ses

我有兴趣在HTML解析任务上试用GoogleCloudDataproc。我们目前在谷歌存储中有很多(200M+)小的HTML文件。我们希望能够将所有这些文件提取到Hadoop(MapReduce或Spark)中进行处理。但是，我的理解是Dataproc在列出和读取大量小文件时性能会很差，而且Hadoop通常也是如此。所以我的问题是，我应该如何将大量小文件打包成更大的文件，以便能够高效地列出和读取？我考虑过像TAR/ZIP这样的标准东西，但我的理解是这些东西是不可分割的，因此并发性是有限的。是否有其他推荐的格式用于此类内容？我考虑过使用avro，并且只是将HTML存储为avro记录中的字

我正在尝试调试在GoogleComputeEngine上的Hadoop上运行的程序作为.jar文件。我尝试在reducer代码中同时使用System.out.println()和context.write()进行调试输出，但无法在任何地方找到它们的输出。我能找到的唯一日志是我的Google存储桶gs:/my_bucket/yarn-logs/my_name/logs/application_#####中的日志和存储在$hadoop_install_dir$中的本地日志/logs/但它们都没有我正在寻找的输出。在以前的日志中，我可以看到我的log4j没有正确初始化，但我不确定这是否是问题

当我尝试从谷歌计算引擎“部署ApacheHadoop”时，我收到一条消息“部署将超过us-central1的CPU配额。限制:8。减少使用，选择另一个区域中的区域，或者请求增加配额。”我尝试了所有区域。它仍然无法正常工作。 最佳答案 如果您使用的是GCE免费试用版，则限制为8个并发CPU内核。这对所有地区和地区都是如此，因此尝试在不同的地区并不能解决这个问题。要运行更大的部署，您需要升级到付费帐户。或者，您可以使用GoogleCloudDataproc或bdutil至deployaHadoopcluster并选择一些较小的实例类型，

我使用以下Hive查询:hive>INSERTOVERWRITELOCALDIRECTORY"gs://Google/Storage/Directory/Path/Name"rowformatdelimitedfieldsterminatedby','select*from.;我收到以下错误:"Error:FailedwithexceptionWrongFS:"gs://Google/Storage/Directory/PathName",expected:file:///我做错了什么？ 最佳答案 从语法中删除Local。参见下面的

我正在使用Spark1.1。我有一个Spark作业，它只在存储桶下寻找特定模式的文件夹(即以...开头的文件夹)，并且应该只处理那些。我通过执行以下操作实现了这一点:FileSystemfs=FileSystem.get(newConfiguration(true));FileStatus[]statusArr=fs.globStatus(newPath(inputPath));ListstatusList=Arrays.asList(statusArr);ListpathsStr=convertFileStatusToPath(statusList);JavaRDDpaths=sc.

在GoogleComputeEngine上部署了一个Hadoop(Yarn+Spark)集群，其中有一个主节点和两个从节点。当我运行以下shell脚本时:spark-submit--classorg.apache.spark.examples.SparkPi--masteryarn-cluster--num-executors1--driver-memory1g--executor-memory1g--executor-cores1/home/hadoop/spark-install/lib/spark-examples-1.1.0-hadoop2.4.0.jar10作业一直在运行，每

我已经通过谷歌控制台中的Deployments界面部署了一个hadoop集群。(Hadoop2.x)我的任务是过滤存储在一个GoogleStorage(GS)存储桶中的数据，并将结果放入另一个存储桶中。所以，这是一个只有map的工作，带有简单的python脚本。请注意，集群和输出桶位于同一区域(EU)。利用GoogleCloudStorageConnector，我运行以下流媒体作业:hadoopjar/home/hadoop/hadoop-install/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.4.1.jar\-Dmapreduce.outp

我正在尝试将Google云存储文件加载到本地Hadoop集群。我开发了一个解决方法(程序)来将本地EdgeNode和distcp上的文件下载到Hadoop。但这似乎是双向解决方法，并没有给人留下深刻印象。我浏览了几个网站(links1、link2)，这些网站总结了使用HadoopGoogleCloudStorage连接器进行此类过程，并且需要基础架构级别的配置，这在所有情况下都是不可能的。有什么方法可以使用Python或Java以编程方式将文件直接从CloudStorage复制到Hadoop。 最佳答案 要以编程方式执行此操作，您可

在部署HDInsight群集时，在DataSource下，无论我选择哪种选择方法(“来自所有订阅”或“访问key”)，我都无法附加我的存储帐户。我在东南亚地区创建了一个新的存储帐户(它是与“存储”分开创建的)并希望使用它。这是我的做法:第一部分:选择方法:来自所有订阅-配置所需的设置(按照屏幕截图中的1、2和3)一切都很好。上面写着“正在获取访问key”。到目前为止，一切都很好。它还会选择默认容器。然后它抛出这个错误:第二部分:选择方法:访问键-我选择“访问key”，输入存储名称，它会选择默认容器......一切都很好。然后我从存储帐户粘贴访问key然后它抛出这个错误:存储帐户是Sta