我需要拆分由另一个Pig脚本生成的输出部分文件，并生成每个包含1000行的组。这些组将发布到网络服务以供进一步处理。数据之间没有关系，所以我无法将数据分组到特定字段。我如何在Pig中执行此操作？ 最佳答案 如果拆分与数据无关，为什么还要使用Pig或MapReduce？作为替代方案，如果我没有误解的话，您可以只使用标准拆分程序来拆分数据。例如:catpart-*|split-d-l1000-result- 关于hadoop-pig:Splittinglargelargefileintomu
我可以使用saveAsTextFile方法将RDD输出保存到HDFS。如果文件路径已经存在，此方法将抛出异常。我有一个用例，我需要将RDDS保存在HDFS中已有的文件路径中。有没有一种方法可以将新的RDD数据附加到同一路径中已经存在的数据中？ 最佳答案 自Spark1.6以来可用的一种可能的解决方案是使用具有text格式和append模式的DataFrames:valoutputPath:String=???rdd.map(_.toString).toDF.write.mode("append").text(outputPath)
我正在尝试在MapReduce上实现K-means。我已将初始质心文件上传到分布式缓存在驱动类中DistributedCache.addCacheFile(newURI("GlobalCentroidFile"),conf);在我的映射器类中Path[]localFiles=DistributedCache.getLocalCacheFiles(job);Filefile=newFile(localFiles[0].getName());System.out.println("Filereadis"+localFiles[0].getName());BufferedReaderbuff
我正在尝试使用以下命令将文件从hadoophdfs复制到本地:bin/hadoopfs-copyToLocal/user/nj/dir/hfilefile:///home/nj/lfilecopyToLocal得到Nosuchfileordirectory但是，ls有效，我可以使用cat读取文件内容。尝试了get和sudo选项但同样的错误。 最佳答案 假设您要将hfile复制到nj用户主目录中的data文件夹。然后使用以下命令。bin/hdfsdfs-copyToLocal/user/nj/dir/hfile/home/nj/dat
当我查看hadoop(版本0.21.0)mapreduce作业的job.xml文件时，我发现存在多个blocksize设置:dfs.blocksize=134217728(即128MB)file.blocksize=67108864(即64MB)kfs.blocksize=67108864s3.blocksize=67108864s3native.blocksize=67108864ftp.blocksize=67108864我期待一些答案来解释以下相关问题:在这种情况下，dfs、file、kfs、s3等是什么意思？它们之间有什么区别？它们在运行mapreduce作业时有什么影响？非常
我在HDFS上设置了目录和子目录，我想在将所有文件一次加载到内存中之前预处理所有文件。我基本上有大文件(1MB)，一旦处理将更像1KB，然后执行sc.wholeTextFiles开始我的分析我如何在我的目录/子目录中的每个文件(*.xml)上循环，执行一个操作(假设为了示例的缘故，保留第一行)，然后转储结果回到HDFS(新文件，比如.xmlr)？ 最佳答案 我建议您只使用sc.wholeTextFiles并使用转换对其进行预处理，然后将它们全部保存为单个压缩序列文件(您可以引用我的指南:http://0x0fff.com/spark
我的VM中运行着hortonworks沙盒。我已经完成了所有的hive-site.xml配置并放置在Spark/conf文件中。我可以使用PySpark访问HBase并创建/更新表，但是当我在Scala中执行相同的实现时，会出现以下错误:FAILED:ExecutionError,returncode1fromorg.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask.MetaException(message:file:/user/hive/warehouse/srcisnotadirectoryorunabletocreateone)我也更改了对“hive/war
我正在使用标准的hdfs运行amazonemr的spark作业，而不是S3来存储我的文件。我在hdfs://user/hive/warehouse/中有一个配置单元表，但在运行我的spark作业时找不到它。我配置了spark属性spark.sql.warehouse.dir以反射(reflect)我的hdfs目录的属性，而yarn日志确实显示:17/03/2819:54:05INFOSharedState:Warehousepathis'hdfs://user/hive/warehouse/'.稍后在日志中说(页面末尾的完整日志):LogType:stdoutLogUploadTime
本地电脑谷歌浏览器有好几个谷歌用户账号，因需求需要用selenium打开指定的谷歌用户，但是报错：selenium.common.exceptions.WebDriverException:Message:unknownerror:failedtowriteprefsfile。报错代码：浏览器打开chrome://version/，个人资料路径为：C:\Users\Administrator\AppData\Local\Google\Chrome\UserData\Profile19获取--user-data-dir参数（所有用户目录）和--profile-directory参数（具体用户的文
我正在努力解决hadoop中的一个非常基本的问题在“-file”选项中流式传输。首先，我尝试了流媒体中非常基本的示例:hadoop@ubuntu:/usr/local/hadoop$bin/hadoopjarcontrib/streaming/hadoop-streaming-0.20.203.0.jar-mapperorg.apache.hadoop.mapred.lib.IdentityMapper\-reducer/bin/wc-inputformatKeyValueTextInputFormat-inputgutenberg/*-output古腾堡-outputtstchk22
