将ElasticMapReduce输出导入SimpleDB的最有效方法是什么？我知道我可以将结果输出到S3，下载它们，然后让脚本解析结果并插入到SimpleDB中。但是有没有更简单/更快速的方法可以直接将EMR输出插入SimpleDB(出于时间和效率的原因)？ 最佳答案 请参阅以下Amazon入门文档的第12页，其中有一节是关于“将数据存储到AmazonSimpleDB中”:http://awsmedia.s3.amazonaws.com/pdf/introduction-to-amazon-elastic-mapreduce.pd
我在使用sqoop(主机)从位于不同机器(即从机)中的oracledb导入数据时遇到此错误。我也替换了commons.io.jar文件。 最佳答案 这与任何特定的库无关。这是java中的一般异常问题很简单。该方法在编译时可用，但在运行时不可用。其中一个原因可能是您使用了错误版本的公共(public)库。只需在任何zip查看器中打开该jar文件，然后转到可以找到该类的特定位置，该位置将类似于org/apache/commons/io/FileUtils并使用一些类反编译器反编译该类并检查该方法是否isSymLink(Ljava/io/
在得到orangeoctopus的帮助后thisquestion，我现在需要抑制消息“输出位置验证失败”“输出目录......已经存在”。我知道目录存在，我想要那样。我很确定这将是覆盖我的存储UDF中的某些内容的问题，但我无法弄清楚是什么。对Java完全陌生，所以请多多包涵。提前致谢。 最佳答案 据我所知，您不能重复使用直接输出目录。Hadoop阻止了它。如果我理解正确的话，你正在处理每日日志，因此，我建议你设置一个名为输出的父输出目录，并将脚本中的输出目录设置为output/daily_date。
我已经使用以下代码将DataFrame作为text格式加载到HDFS中。finalDataFrame是DataFramefinalDataFrame.repartition(1).rdd.saveAsTextFile(targetFile)执行上面的代码后，我发现用我提供的文件名创建了一个目录，并在该目录下创建了一个文件，但不是文本格式。文件名类似于part-00000。我已经使用下面的代码在HDFS中解决了这个问题。valhadoopConfig=newConfiguration()valhdfs=FileSystem.get(hadoopConfig)FileUtil.copyMe
我的reducer类使用TextOutputFormat(Job给出的默认OutputFormat)生成输出。我喜欢在MapReduce作业完成后使用此输出来聚合输出。除此之外，我喜欢用TextInputFormat写出聚合信息，以便MapReduce任务的下一次迭代可以使用此过程的输出。谁能给我一个关于如何使用TextFormat进行书写和阅读的示例？顺便说一句，我使用TextFormat而不是Sequence的原因是互操作性。任何软件都应该使用输出。 最佳答案 暂时不要排除序列文件；它们使链接MapReduce作业变得快速和容易
这听起来像是一项简单的工作，但使用MapReduce似乎并不那么简单。我有N个文件，其中每个文件只有一行文本。我希望Mapper输出键值对，如，其中'score'是根据文本行计算的整数。作为旁注，我正在使用以下代码片段来执行此操作(希望它是正确的)。FileSplitfileSplit=(FileSplit)reporter.getInputSplit();StringfileName=fileSplit.getPath().getName();假设映射器正确地完成了它的工作，它应该输出N个键值对。现在的问题是我应该如何对Reducer进行编程以输出具有最大“分数”的一对键值对？据我所
我正在尝试在我的集群上处理40GB的维基百科英文文章。问题是以下重复错误消息:13/04/2717:11:52INFOmapred.JobClient:TaskId:attempt_201304271659_0003_m_000046_0,Status:FAILEDToomanyfetch-failures13/04/2717:11:52WARNmapred.JobClient:Errorreadingtaskoutputhttp://ubuntu:50060/tasklog?plaintext=true&attemptid=attempt_201304271659_0003_m_00
我在一个小文件(3-4MB)上执行maptask，但map输出相对较大(150MB)。显示Map100%后，需要很长时间才能完成溢出。请建议我如何减少这段时间。以下是一些示例日志...13/07/1017:45:31INFOmapred.MapTask:Startingflushofmapoutput13/07/1017:45:32INFOmapred.JobClient:map98%reduce0%13/07/1017:45:34INFOmapred.LocalJobRunner:13/07/1017:45:35INFOmapred.JobClient:map100%reduce0%
我读了HadoopinAction并发现在Java中使用MultipleOutputFormat和MultipleOutputs类，我们可以将数据减少到多个文件，但我不确定如何实现使用Python流式处理也是一样。例如:/out1/part-0000mapper->reducer\out2/part-0000如果有人知道，听说过，做过类似的事情，请告诉我 最佳答案 DumboFeathers，一组与Dumbo一起使用的java类(一个python库，可以轻松为hadoop编写高效的pythonM/R程序)，在其outputcla
我是Hadoop的新手，我已经设法运行了wordCount示例:http://hadoop.apache.org/common/docs/r0.18.2/mapred_tutorial.html假设我们有一个包含3个文件的文件夹。我希望每个文件都有一个映射器，这个映射器将只计算行数并将其返回给缩减器。然后，reducer会将每个映射器的行数作为输入，并将所有3个文件中存在的总行数作为输出。所以如果我们有以下3个文件input1.txtinput2.txtinput3.txt映射器返回:mapper1->[input1.txt,3]mapper2->[input2.txt,4]mappe
