我在Amazon的EMR上通过YARN运行一个Flink应用程序，有一个主机和一个从机。我正在尝试通过ssh进入主节点，然后访问FlinkRESTAPI，但无法让EMR静态使用相同的主机/端口。我已经尝试将此配置添加到EMR并从当前主节点的私有(private)DNS中获取主机。它运行的实际端口因每个yarn-session而异。[{"Classification":"flink-conf","Properties":{"rest.port":"44477","jobmanager.web.port":"44477","jobmanager.web.upload.dir":"/home
我想使用GoogleCloudStorage使用StreamingFileSink从我的流作业写入(sink)DataStream元素.为此，我使用了GoogleCloudStorageconnector用于Hadoop作为org.apache.hadoop.fs.FileSystem的实现，并使用HadoopFileSystemasanimplementationoforg.apache.flink.core.fs.FileSystem为Flink包装了hadoopFileSystem类。我在我的gradle文件中包含了以下依赖项:编译("com.google.cloud.bigda
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答。关闭去年。ImprovethisquestionThis问题回答了我的部分问题，但不完全。我如何运行管理它的脚本，它来self的本地文件系统吗？MrJob或Dumbo之类的东西究竟在哪里出现？还有其他选择吗？我正在尝试运行K-Means，其中每次迭代(MapReduce作业)输出将作为HadoopStreaming和Python下一次迭代的输入。我没有太多经验，任何信息都可以帮助我完成这项工作。谢谢!
我正在尝试通过Yelp的EMRMrJob工具使用CombineFileInputFormat类。作业流是使用hadoop流创建的，MrJob的文档指出CombineFileInputFormat类必须捆绑在自定义的hadoop-streaming.jar中。有关上下文，请遵循此question.具体来说，我的问题是:具体类CombinedInputFormat.class应该在hadoop-streaming.jar中的什么地方被捆绑或引用？我尝试通过将CombinedInputFormat.class添加到目录org/apache/hadoop/streaming并执行来捆绑它:ja
Hbase充当我的Mapreduce作业的源和接收器。我已经编写了名为(vectorwritable)的自定义可写类，它有两个字段。privateDoubleVectorvector;//ItisaDoubleArrayprivatebyte[]rowKey;//TherowkeyoftheHbase我的映射器将它作为它的值发出，因此我在我的vectorWritable类中实现了写入和读取方法@Overridepublicfinalvoidwrite(DataOutputout)throwsIOException{writeVectorCluster(this.vector,this.
我目前正在使用Python将CSV数据批量加载到HBase表中，目前我在使用saveAsNewAPIHadoopFile编写适当的HFile时遇到了问题我的代码目前如下所示:defcsv_to_key_value(row):cols=row.split(",")result=((cols[0],[cols[0],"f1","c1",cols[1]]),(cols[0],[cols[0],"f2","c2",cols[2]]),(cols[0],[cols[0],"f3","c3",cols[3]]))returnresultdefbulk_load(rdd):conf={#Ommitt
我在HDFS上有一个目录，其中每10分钟复制一个文件(现有文件被覆盖)。我想使用Spark流(1.6.0)读取文件的内容，并将其用作引用数据以将其加入其他流。我将“记住窗口”spark.streaming.fileStream.minRememberDuration设置为“600s”并设置newFilesOnly到false，因为当我启动应用程序时，我不想从已经存在的HDFS中获取初始数据。valssc=newStreamingContext(sparkConf,Seconds(2))defdefaultFilter(path:Path):Boolean=!path.getName()
我正在尝试监视HDFS中的存储库以读取和处理复制到它的文件中的数据(将文件从本地系统复制到HDFS我使用hdfsdfs-put)，有时它会产生问题:SparkStreaming:java.io.FileNotFoundException:Filedoesnotexist:.COPYING所以我阅读了论坛中的问题和此处的问题SparkStreaming:java.io.FileNotFoundException:Filedoesnotexist:._COPYING_根据我读到的内容，问题与Spark流式传输在文件完成复制到HDFS和Github之前读取文件有关:https://githu
我关注了FlinkonYARN'ssetupdocumentation.但是，当我使用./bin/yarn-session.sh-n2-jm1024-tm2048运行时，在向Kerberos进行身份验证时，出现以下错误:2016-06-1617:46:47,760WARNorg.apache.hadoop.util.NativeCodeLoader-Unabletoloadnative-hadooplibraryforyourplatform...usingbuiltin-javaclasseswhereapplicable2016-06-1617:46:48,518INFOorg.a
我已经实现了一个SparkStreaming作业，它将过去6个月收到的事件流式传输到HDFS。它在HDFS中创建许多小文件，我希望它们的每个文件大小为HDFS的128MB(block大小)。如果我使用追加模式，所有数据都将写入一个parquet文件。如何配置Spark为每128MB数据创建一个新的HDFSparquet文件？ 最佳答案 Spark会在写入之前在对象上写入与分区一样多的文件。这可能真的很低效。要减少部分文件的总数，试试这个，它会检查对象的总字节大小并将其重新调整为+1最佳大小。importorg.apache.spar
