我需要每隔15分钟将数据插入到存储为ORC的不同表中并聚合值。那些INSERT使用动态分区。每个INSERT都会在分区中创建一个新文件，这会减慢我的聚合查询速度。我在网上搜索，发现了一些关于这个案例的主题，比如thisone.所以我在hive-site.xml中添加了这些设置:hive.merge.mapfiles=true;hive.merge.mapredfiles=true;hive.merge.tezfiles=truehive.merge.smallfiles.avgsize=256000000;但即使使用这些设置，每次插入都会在每个分区上创建一个新文件，并且文件不会合并。有
我在我的AWS免费套餐上设置了一个Hadoop环境。它是运行hadoop2.7.1-Ubuntu14.04(不是EMR)的1master-3slaves。现在我想进入下一步，看起来HBase是一个很好的起点。进一步阅读后，我注意到Zookeeper正在出现......问题:设置好hadoop后，是先安装配置HBase多节点还是Zookeeper再安装HBase(sqoop、flume、pig...应该按照这一步完成)？奖励:我的目的是像可视化软件一样连接R、Tableau并运行一些python程序来与AWS一起玩，所以欢迎提出建议 最佳答案
我为Hadoop集群设置了Kerberos身份验证。当我尝试使用kinit获取kerberos票证时，它将票证存储在krb5cc_0中$sudoklistTicketcache:FILE:/tmp/krb5cc_0Defaultprincipal:hduser/stwhdrm01@FDATA.COMValidstartingExpiresServiceprincipal01/04/201810:15:1401/05/201810:15:14krbtgt/FDATA.COM@FDATA.COM但是当我尝试在命令行上列出HDFS目录时，出现以下错误:$hdfsdfs-ls/openjdkv
如果我们有数百万个大小从几KB到几MB不等的小文本文件，HDFS和HBASE中哪一个花费的处理时间更少？还有更少的内存消耗？ 最佳答案 这是一个高层次的问题。缺少有关数据类型的信息。但是，一般而言，我们在决定存储位置等事项时需要牢记以下事项。在HDFS或HBase中:由于我们有质量较小的文件，将其存储在HDFS中会遇到一些问题。名称节点上的元数据会很高如果block大小(输入拆分大小)配置不正确，则完整数据局部性和并行处理的潜力将不会利用。有关输入拆分和之间关系的更多信息block大小，请引用SplitsizevsBlocksize
假设我想根据同一字段中的值选择数据子集。现在我必须做这样的事情TestLocationsResults=FILTERSalesDataby(StoreId=='17'orStoreId=='85'orStoreId=='12'orStoreId=='45'orStoreId=='26'orStoreId=='75'orStoreId=='13')在SQL中，我们可以简单地这样做:SELECT*FROMSalesDatawhereStoreIDIN(17,12,85,45,26,75,13)Pig中是否有我缺少的类似快捷方式？ 最佳答案
DoneMyHome工作到处搜索，但没有找到任何解决方案java.lang.NoSuchFieldError:IS_SECURITY_ENABLEDCDH包包含冲突的jar(jsp-api-2.1-6.1.14.jar、jasper-runtime-5.5.23.jar)。jsp-api-2.1-6.1.14.jar和jasper-runtime-5.5.23.jar包含不同版本的org.apache.Constants.java类。jasper-runtime-*jar不包含字段“IS_SECURITY_ENABLED”，因此jetty在尝试访问类org.apache.Constan
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(
我有一个用例，我只需要将某些字段存储到HDFS。我知道我可以做一些foreach等等来保留感兴趣的领域，但我想知道这在Store函数中是否可行。 最佳答案 这可以使用您自定义的Store函数:http://ofps.oreilly.com/titles/9781449302641/load_and_store_funcs.html但一般来说，使用GENERATE并将所需字段存储在一些其他元组中要容易得多，这些元组将仅在STORE函数中使用 关于hadoop-PIG存储函数:storing
在我们的用例中，我们将获取格式如下的UTF-8文本数据:Data1§Data2Data3§Data4现在我们希望在ApacheHive中将Data1和Data3放在一列中，将Data2和Data4放在一列中。听起来很简单。但是，我们无法将§字符(即unicodeU+00A7“SectionSign”参见here)指定为字段分隔符。我们已经尝试了以下方法，都没有达到可接受的结果。1)使用方法终止的普通字段ROWFORMATDELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY'§'返回(注意附加到每个单元格的?，在其他客户端中，unicode符号表示无法识别的符号)+----------
开始学习HBase写数据流。我使用HTableInterface并且在性能上有问题。仅插入500行就花费了很多时间，我插入的每个批处理List将近500,000毫秒。关于使用HTableInterface批量写入HTable的任何示例或建议？我正在使用HBase0.94谢谢 最佳答案 它们本质上是一样的:batch(Listactions,Object[]results)不仅允许放置，还允许获取、删除、递增...put(Listputs)只需做一批put(它还会在客户端验证它们)。您还可以通过禁用table.setAutoFlush
