如标题所述，我正在使用具有Polybase功能的SQLServer2012并行数据仓库来尝试访问HDInisghtHadoop集群。作为从SQLServer到Hadoop的每个连接的起点，我发现执行命令sp_configure@configname='hadoopconnectivity',@configvalue={0|1|2|3|4|5};RECONFIGURE;执行后，我收到以下错误:Theconfigurationoption'hadoopconnectivity'doesnotexist,oritmaybeanadvancedoption.请注意，我将高级选项设置为1(可见)
我在64位bitcentos6.5中编译Hadoop2.6.0并收到以下错误消息。谁能帮帮我？环境细节:Jave版本:1.7.0_71-b14Maven版本:ApacheMaven3.2.5开启SSL版本:OpenSSL1.0.x协议(protocol)版本:libprotoc2.5.0Cmake版本:2.8.12.2错误消息详情如下:[INFO]ReactorSummary:[INFO][INFO]ApacheHadoopMain.................................SUCCESS[2.259s][INFO]ApacheHadoopProjectPOM..
我试图使用分布式调试脚本来调试失败的mr作业，但遇到了机制本身的问题。问题如下。对于hadoop0.20.2来说，一切都很好，脚本可以按预期完成工作。使用hadoop1.1.1，系统会在hadoop安装目录下搜索脚本，而不是在dclocation下。（问题）使用hadoop2.6.0，什么都不会发生。系统忽略脚本，好像没有配置任何内容。（问题）请帮我解决这个问题。我使用的代码如下。JobConfconf=newJobConf(DebugScriptDemoJobOld.class);conf.setJobName("debugscriptdemo");conf.setOutputKey
我想将一些文件从Windows机器复制到在SingleNode上的ubuntu14.04.02上运行的hadoop。这是用于此目的的代码；Configurationconfiguration=newConfiguration();configuration.addResource(newPath("/core-site.xml"));configuration.addResource(newPath("/mapred-site.xml"));FileSystemhdfs=FileSystem.get(configuration);PathhomeDirectory=hdfs.getHo
我想更新我在Mapper类中工作时设置的参数(在Driver类中)。我试过，context.getConfiguration().set("arg","updatedvalue")映射器内部。它确实更新了它，但reducer的输出全为零。请帮忙。映射器:-publicclassRecMapextendsMapper{publicstaticTreeMapco_oc_mat=newTreeMap();publicstaticHashMapuser_scoring_mat=newHashMap();publicstaticTreeMapsorted_user_scoring_mat=new
我正在探索Spark，发现与SparkStandalone(简称SS)不一致。这里有一些关于我的集群的线索:d125.dtvhadooptest->最佳数据节点d124.dtvhadooptestd211.dtvhadooptest->最差数据节点我正在通过python和scala运行完全相同的作业。当作业作为python脚本提交时，SS在执行程序进程之间几乎平等地共享任务。但是，当作业作为scala脚本提交时，SS会异构地共享任务。我想截图会更好地解释它:python:斯卡拉:使用scala，作业运行速度明显加快(大约55分钟)。使用python时，大约90分钟即可完成作业。我认为造
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
