我有一个巨大的20GBCSV文件要复制到Hadoop/HDFS中。当然，我需要管理任何错误情况(如果服务器或传输/加载应用程序崩溃)。在这种情况下，我需要重新开始处理(在另一个节点或不在另一个节点中)并继续传输而不从头开始CSV文件。最好和最简单的方法是什么？使用水槽？啪？本地Java应用程序？Spark？非常感谢。 最佳答案 如果文件未托管在HDFS中，则flume将无法并行化该文件(与Spark或其他基于Hadoop的框架存在相同问题)。您可以将HDFS挂载到NFS上然后使用文件复制吗？使用flume读取的一个优点是读取文件并将
我正在尝试在hadoopmap/reduce(用java、linux内核操作系统编写)中执行以下操作文本文件'rules-1'和'rules-2'(总共3GB大小)包含一些规则，每个规则由结束符分隔，因此可以使用readLine()函数读取文件。这些文件“rules-1”和“rules-2”需要作为一个整体从hdfs导入到我集群中的每个映射函数中，即这些文件不能跨不同的映射函数拆分。映射器的map函数的输入是一个名为“record”的文本文件(每行以结束符结束)，因此我们从“record”文件中获取(键，值)对。该文件是可拆分的，可以作为整个map/reduce过程中使用的不同map函
我们有一个问题，Hadoop是否适合不需要运行应用程序但需要非常快速地读取和写入少量数据的简单任务。要求是能够以每秒30次的速度写入带有几个索引的大约100-200字节长的消息，同时能够以大约每秒10次的速度读取(通过这两个索引进行搜索)秒。读取查询必须非常快-每个查询最多100-200毫秒并返回少量匹配记录。总数据量预计将达到50-100GB，并通过删除较旧的记录来维持此速度(类似于删除超过14天的记录的日常任务)如您所见，总数据量并没有那么大，但我们担心Hadoop的搜索速度无论如何都可能比我们需要的慢。Hadoop是解决这个问题的方法吗？谢谢尼克 最佳
我想下载Infochimps上提供的完整百万歌曲数据集。我没有使用AWS，我的大学提供了一个集群，我想将数据下载到该集群。我目前正在使用wget但这需要我很长时间才能下载。有没有更好的方式下载数据？还有没有办法直接将数据下载到Hadoop文件系统，而不是先下载到本地文件系统，然后使用-copyFromLocal复制到HDFS？请帮忙。谢谢! 最佳答案 在我看来，最好的方法是使用像Flume这样的数据聚合工具。或Chukwa.这两种工具都允许我们以分布式和可靠的方式聚合大量数据。不仅如此，这些工具还允许您将数据直接提取到Hadoop集
您好，我有一个mapreduce应用程序可以将数据批量加载到HBase中。我总共有142个文本文件，总大小为200gb。我的映射器在5分钟内完成，除了最后一个之外，所有reducer都卡在100%。它需要很长时间，并且从过去24小时开始运行。我有一个专栏家庭。我的行键如下所示。48433197315|1972-03-31T00:00:00Z|448433197315|1972-03-31T00:00:00Z|3848433197315|1972-03-31T00:00:00Z|4148433197315|3-1972T-00|197200:00Z|2348433197315|1972-
我的MR作业从AWSS3读取500GB数据，同时将中间数据保存在S3中，并将reducer的输出(大约400GB)写入S3，这是一个好的设计吗？还有其他更便宜、更稳定的解决方案吗？谢谢! 最佳答案 我们的ETL作业在AWS中运行。我们使用Oozie进行工作流管理。当您在EMR(ElasticMapReduce)中运行时，您可以选择写入s3或本地HDFS。将数据存储在s3或HDFS中的决定取决于多种因素，例如:数据的性质:临时(使用HDFS)或永久(使用s3)成本:存储在s3中会花费您一些美分/美元带宽:当您将数据上传到s3时，您会消
我在使用以下表属性的配置单元阶段表中有一个150GB的文件ROWFORMATSERDE'org.apache.hadoop.hive.serde2.OpenCSVSerde'WITHSERDEPROPERTIES("separatorChar"="|","quoteChar"="'","escapeChar"="\\")STOREDASTEXTFILE;现在，当我将这些数据加载到我的主表中时，它在运行一小时后失败并出现java堆错误。我正在使用分区主表，数据中大约有12000个分区。为了加载数据，我使用简单的hql:insertoverwritemainTablepartition(d
我要写MapReduce(可能是多轮!)到1.SampleNrecordsfromLargedata-forsayXRandomTree2.Traineachtree(totallyX)3.Andthentestrecordsonallthesetrees依次，forX=0to199:-sampleNrecordsfromLargedata-Trainthistree-testforalltestrecords这是我的作业题，所以我只需要想法..!我不确定在mapper中，我可以准确地采样N条记录并生成200个小的训练数据文件？测试所有200个第一个选项上的每条记录我想到每个reduc
事实证明，在引导操作中将大文件(~6GB)从S3复制到ElasticMapReduce集群中的每个节点并不能很好地扩展；管道只有这么大，随着#个节点变大，到节点的下载会受到限制。我正在运行一个包含22个步骤的作业流程，其中可能有8个步骤需要此文件。当然，我可以从S3复制到HDFS并在每一步之前缓存文件，但这是一个主要的速度killer(并且会影响可伸缩性)。理想情况下，作业流将从每个节点上的文件开始。至少有一些StackOverflow问题间接地解决了通过作业流程持久化缓存文件的问题:Re-usefilesinHadoopDistributedcache,Lifeofdistribut
我正在研究SunOS(有点脑残)。下面是上述Solaris机器的磁盘吞吐量-bash-3.00$iostat-d110sd0sd1sd2sd3kpstpsservkpstpsservkpstpsservkpstpsserv000551168553168554168000701112500011481733000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000问题陈述我有大约1000个文件，每个文件的大小为1GB。我需要在所有这些1000个文件中找到一
