我试图将数据从一个hbase(v0.98.4)导入到另一个hbase(v0.98.13)。我已使用以下命令导出数据-hbaseorg.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Driverexport'tblname'/path/但我无法使用以下命令导入它-hbaseorg.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Driverimport'tblname'/hdfs/path/我收到以下弃用消息以及抛出的异常-是不是因为源数据库和目标数据库之间的版本冲突？ 最佳答案 我正好解决了。我所要做的就是
我试图了解HDFS和variousotherconstituents之间的关系一个典型的Hadoop集群。HDFS是只应该在NameNodes和DataNodes上运行，还是在每个节点类型(MasterNode、SlaveNodes、ZooKeeperNode等)？ 最佳答案 读写过程可以引用Hadoop-ThedefinitveGuidebook中的read/write过程。并非所有数据都存储在每个节点上。很少有概念可以经常监视流程并相应地进行交互。请重新审视您的理论概念。快乐学习 关
我可以在Hadoop上找到的所有介绍性教程和文档都有简单/人为的(字数统计风格)示例，其中每个示例都通过以下方式提交给MR:通过SSH连接到JobTracker节点确保包含MR作业的JAR文件位于HDFS上运行bin/hadoopjarshare/hadoop/mapreduce/my-map-reduce.jar形式的HDFS命令实际运行Hadoop/MR从命令行读取MR结果或打开包含结果的文本文件虽然这些示例非常适合向所有新手展示如何使用Hadoop，但它并没有向我展示Java代码实际上如何在API级别与Hadoop/MR集成。我猜想我有点期待:Hadoop公开了某种客户端访问/A
我对Hadoop及其“数据摄取”工具(例如Flume或Sqoop)的极度初级理解是，Hadoop必须始终针对数据运行其MR作业存储在其HDFS上的结构化文件中。而且，这些工具(同样是Flume、Sqoop等)基本上负责将数据从不同的系统(RDBMS、NoSQL等)导入HDFS。对我来说，这意味着Hadoop将始终在“陈旧”(缺少更好的词)数据(分钟/小时/等)上运行。老的。因为，将大数据从这些不同的系统导入到HDFS需要时间。当MR甚至可以运行时，数据已经过时并且可能不再相关。假设我们有一个应用程序，它具有在发生某事后500毫秒内做出决定的实时限制。假设我们有大量数据流正在导入HDFS
配置oozie以使用hadoop-2.6.0并启用kerberos安全性。我没有使用kinit命令获得票证，但是当我使用以下命令提交作业时，ooziejob-ooziehttp://hostname:11000/oozie-configjob.properties-run它抛出以下异常，Error:E0501:E0501:Couldnotperformauthorizationoperation,User:oozie/hostname@EXAMPLE.COMisnotallowedtoimpersonateKumar我知道如何解决上述错误，但我的问题是Kumar是我的本地帐户用户名。当
我已经将Twitter数据流式传输到HDFS。这是我的Twitter代理配置:#settingpropertiesofagentTwitter-agent.sources=source1Twitter-agent.channels=channel1Twitter-agent.sinks=sink1#configuringsourcesTwitter-agent.sources.source1.type=com.cloudera.flume.source.TwitterSourceTwitter-agent.sources.source1.channels=channel1Twitter
实际区别是什么，当需要存储数据时应该何时使用另一个？ 最佳答案 请阅读此post一个很好的解释。但一般来说，HBASE运行在HDFS之上。HDFS是一个分布式文件系统，就像任何其他文件系统(Unix/Windows)一样，而HBASE就像一个数据库，它像任何其他数据库(MySQL、MSSQL)一样从该文件系统读取和写入。 关于hadoop-Hadoop中的HBASE和HDFS有什么区别？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://
我是Hadoop的新手，两天来我一直在努力弄清楚为什么output.collect没有收集正确的值。我自己解释一下:事实上，(为了简化起见)我有以下映射方法:publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,OutputCollectoroutput,Reporterreporter)throwsIOException{try{ForXmlHandlingmessage=(ForXmlHandling)unmarshaller.unmarshal(newStringReader(value.toString()));MyObjectrow=XmlParse
我是Hadoop新手，对它的内部存储有疑问。据我所知，HDFS中的所有内容都存储为键/值对。现在，在Yarn的帮助下，出现了不同的技术来从RDMBS(使用Sqoop)导入不同类型的数据，如流和数据。这些类型的数据如何存储在HDFS内部？例如，关系表的行是否以某种方式转换为键/值对？即使使用Hive和Hcatalog，您也可以创建表并向其中加载数据。所有这些都是如何在hadoop内部完成的？提前致谢 最佳答案 我认为数据不会作为键/值存储在HDFS上。它的存储方式与普通文件一样，以非结构化格式存储。但是，当您运行MapReduce作业
Oozie有一组丰富的指令来描述任务之间所需的控制流。它是否有任何有助于在这些任务之间传递数据的东西？还是传递数据是一项完全留给用户的练习？更新:我正在使用shell操作来调用spark，因此我需要一个足够通用的解决方案来涵盖该用例。 最佳答案 为了在Oozie工作流任务之间传递数据，您需要将工作流2的输入定义为工作流1的输出。例如:${jobTracker}${nameNode}mapred.input.dir${workflow1_Input}mapred.output.dir${workflow1_Output}${jobTr
