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
尝试在Fedora上执行任何M/R2作业时出现此异常。Hadoop2.7.3和2.8.0有同样的问题。这包括Hive。[hadoop@masterhadoop]$yarnclasspath/opt/hadoop/hadoop-2.7.3/conf/opt/hadoop/hadoop-2.7.3/conf/opt/hadoop/hadoop-2.7.3/conf:/opt/hadoop/hadoop/share/hadoop/common/lib/*/opt/hadoop/hadoop/share/hadoop/common/*/opt/hadoop/hadoop/share/hadoo
我正在为我的应用程序使用HBase，我正在尝试使用org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export导出数据，因为它是指示here.我面临的问题是，一旦执行了命令，创建导出时就没有错误。但是指定的输出目录并没有出现在它的位置。我使用的命令是$bin/hbaseorg.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Exporttable_namedb_dump/ 最佳答案 我得到了解决方案，因此我正在回复我自己的答案hadoop的conf目录下的hadoop-env.sh必须有如下两行exp
我想使用Sparkrunner运行管道，数据存储在远程机器上。以下命令已用于提交作业:./spark-submit--classorg.apache.beam.examples.WordCount--masterspark://192.168.1.214:6066--deploy-modecluster--supervise--executor-memory2G--total-executor-cores4hdfs://192.168.1.214:9000/input/word-count-ck-0.1.jar--runner=SparkRunner它正在创建以下响应:RunningS
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
我是apachehadoop的新手。我正在安装多节点集群，但出现两个错误。我不知道这些是什么类型的错误以及它们产生的原因。我在谷歌上搜索了很多关于这些错误的信息，但我无法找出错误产生背后的原因。Error:Couldnotfindorloadmainclassorg.apache.hadoop.util.PlatformNameError:Couldnotfindorloadmainclassorg.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode这两个错误都是由于datanode或slaves引起的。我需要知道错误的种类、产生的原因以及如何解决它
我正在尝试完成DataAnalyticswithHadoop一书中给出的HadoopMapReduceWordCount示例，它让我设置了一个Hadoop伪分布式开发环境。所以现在我正在尝试运行一个字数统计示例。我从HadoopFundamentals下载了.java文件，WordCount文件夹.书中给出的启动这个过程的代码是:hostname$hadoopcom.sun.tools.javac.MainWordCount.java我运行它并收到以下错误:hadoop@gh0st-VirtualBox:/home/gh0st$hadoopcom.sun.tools.javac.Mai
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
我是新手。我在单个节点上安装spark-1.5.2-bin-without-hadoop.tgz。我已完成配置。当我要使用以下命令启动我的主节点时，它向我显示错误。请帮助我。Command:./sbin/start-master.shstartingorg.apache.spark.deploy.master.Master,loggingto/usr/local/spark/sbin/../logs/spark-jalaj-org.apache.spark.deploy.master.Master-1-CIPL367.outfailedtolaunchorg.apache.spark.
