我正在尝试在Ubuntu上安装Hadoop2.9.2。我在~/.bashrc和env.sh文件中设置了相同的JAVA_HOME路径。在hadoop_store下使用正确的路径为数据节点和名称节点创建了两个单独的目录。Java版本是“java-11-openjdk-amd64”。在hadoop文件系统中格式化namenode时，我仍然面临错误。请帮助我解决它。指向我一直遵循其说明的页面的链接。https://www.digitalvidya.com/blog/install-hadoop-on-ubuntu-and-run-your-first-mapreduce-program/这是错
这是我要运行的行counts=FOREACHz{sum=SUM(B::counter);GENERATEgroupasA::month,sum;};但是我收到以下错误:Invalidfieldprojection.Projectedfield[B::counter]doesnotexistinschema:group:chararray,y:bag{:tuple(A::id:chararray,A::month:chararray,B::counter:int)}.如何对这样一个包含基于一列分组的元组包的模式进行求和聚合？ 最佳答案
我们尝试将一个简单的SparkPI示例提交到SparkonYarn。bat写法如下:./bin/spark-submit--classorg.apache.spark.examples.SparkPi--masteryarn-cluster--num-executors3--driver-memory4g--executor-memory1g--executor-cores1.\examples\target\spark-examples_2.10-1.4.0.jar10pause我们的HDFS和Yarn运行良好。我们正在使用Hadoop2.7.0和Spark1.4.1。我们只有1个节
运行Pig脚本时出现以下异常。ERROR2229:Couldn'tfindmatchinguid-1forproject(Name:ProjectType:bytearrayUid:-1Input:0Column:12)org.apache.pig.impl.logicalLayer.FrontendException:ERROR2000:ErrorprocessingruleColumnMapKeyPrune.Try-tColumnMapKeyPruneatorg.apache.pig.newplan.optimizer.PlanOptimizer.optimize(PlanOpti
我尝试按照https://github.com/mesosphere/hdfs中提到的步骤进行操作.当我运行./bin/hdfs-mesos时，出现以下错误:Error:Couldnotfindorloadmainclassorg.apache.mesos.hdfs.scheduler.Main有谁知道我该如何解决这个错误？ 最佳答案 为了运行mesos-hdfs，需要构建它。githubrepo仅包含源相同标记的版本。按照以下步骤操作:gitclonegit@github.com:mesosphere/hdfs.gitcdhdfs
我正在尝试将java对RDD存储为Hadoop序列文件，如下所示:JavaPairRDDputRdd=...config.set("io.serializations","org.apache.hadoop.io.serializer.JavaSerialization,org.apache.hadoop.io.serializer.WritableSerialization");putRdd.saveAsNewAPIHadoopFile(outputPath,ImmutableBytesWritable.class,Put.class,SequenceFileOutputFormat
这是我的第一个StackOverflow问题。我已经在伪分布式模式下设置了我的hadoop(2.9.2)单节点集群。当我尝试运行hadoopjarC:/MapReduceClient.jarwordcount/input_dir/output_dir时，我得到以下错误日志19/01/1620:19:17INFOclient.RMProxy:ConnectingtoResourceManagerat/0.0.0.0:803219/01/1620:19:18INFOinput.FileInputFormat:Totalinputfilestoprocess:119/01/1620:19:1
我正在用java编写一个小的hadoop程序，我的要求是从一个Map方法执行两个Emits，并在一个Reduce方法中处理这两个Emits。这可能吗？如果可能，我如何区分这两个Emits以便我可以在我的Reduce方法中以不同方式处理它们？我对此进行了很多搜索，但无法获得任何具体信息。我不允许使用任何外部库。 最佳答案 map/reduce任务将键/值作为输入。值不必是像WordCount这样的大多数示例中的字符串，它也可以是复杂的结构。你可以有一个结构，其中有两个字段对应于两个发射器，并且该键/值对将自动发送到一个缩减器。
我是PIG的初学者。我按照WIKI编写了一个程序，将文件中的单词转换为大写。--catUPPER.javapackagecom.bigdata.myUdf;importjava.io.IOException;importorg.apache.pig.EvalFunc;importorg.apache.pig.data.Tuple;importorg.apache.pig.impl.util.WrappedIOException;publicclassUPPERextendsEvalFunc{publicStringexec(Tupleinput)throwsIOException{if
Error:Couldnotfindorloadmainclassorg.apache.hadoop.hdfs.tools.GetConf在[]上启动名称节点localhost:启动namenode，记录到/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0/logs/hadoop-ingreens-namenode-ingreens-desktop.outlocalhost:启动datanode，记录到/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0/logs/hadoop-ingreens-datanode-ingreens-desktop.out错误:无法找到
