具体来说，假设我们有一个包含10k制表符分隔的csv文件的文件夹，这些文件具有以下属性格式(每个csv文件大约10GB):idnameaddresscity...1Mattadd1LA...2Willadd2LA...3Lucyadd3SF......而且我们有一个基于上面“name”的查找表namegenderMattMLucyF...现在我们有兴趣将每个csv文件的前100,000行输出为以下格式:idnamegender1MattM...我们可以使用pyspark来有效地处理这个问题吗？如何并行处理这些10k的csv文件？ 最佳答案
我最近开始学习hadoop，但在创建新文件夹时出现以下错误-vm4learning@vm4learning:~/Installations/hadoop-1.2.1/bin$./hadoopfs-mkdirhelloworldWarning:$HADOOP_HOMEisdeprecated.15/06/1419:46:35INFOipc.Client:Retryingconnecttoserver:localhost/127.0.0.1:9000.Alreadytried0time(s);retrypolicyisRetryUpToMaximumCountWithFixedSleep(
首先，我下载最新版本的HadoopApache2.7.0-src.tar.gz其次，我将它解压并移动到C。然后我使用了这个SDK7.1命令行:hdfs>mvnpackage-Pdist,native-win-DskipTests-Dtar这是我得到的输出:Downloading:http://repo.maven.apache.org/maven2/org/codehaus/plexus/plexus/3.3/plexus-3.3.pomDownloaded:http://repo.maven.apache.org/maven2/org/codehaus/plexus/plexus/3
我是hadoop的新手，正在从事一个大数据项目，我必须清理和过滤给定的csv文件。就像如果给定的csv文件有200列，那么我只需要选择20个特定的列(所谓的数据过滤)作为进一步操作的输出。同样作为数据清理的一部分，我必须检查日期列的日期格式是否正确，并将所有格式更改为单一格式，如DD-MM-YYYY。到目前为止，我可以读取给定的文件，但是您能否建议如何选择特定的列以及如何检查日期格式？ 最佳答案 您也可以使用ApachePig来过滤和验证日期格式。请按照以下步骤操作:将文件复制到HDFS使用加载命令和pigStorage()加载文件
我有关系A、关系B。对于A中的每一行，在关系B中可能有多个映射。说:A=(id1,type,location,gender,startDateTime)B=(id2,type,location,gender,registerStartDateTime,registerEndDateTime,value)我需要在(类型、位置和性别)和时间(startDateTime>registerStartDateTime)和(startDateTime此连接可能会从B返回具有不同值的多行。我只想选择第一个返回的行并最终输出。output=JoinAby(type,location,gender),B
有什么方法可以获取集群上存活(运行)、提交、失败的不同作业的详细统计信息？我还想获得每个作业的插槽利用率和每个队列的资源利用率。HadoopResourceManager的Web控制台已经做到了这一点，但我想要一些工具(具有更好的表示)或一些可以派生相同的java库。 最佳答案 尝试http://host:port/jmx以JSON格式获取(相应资源的)JMX的响应。如果您想要与工作相关的统计信息，请使用:http://:50030/jmx(在Hadoop1中，我不确定Hadoop2)。
我在HDFS中有一组以Avro格式存储的文件。其中一些有一个名为id:int的列，如下所示{"type":"record","name":"metric","fields":[{"name":"timestamp","type":"long"},{"name":"id","type":"long"},{"name":"metric","type":"string"},{"name":"value","type":"double"}]}我需要标记具有“id”列的文件(输出文件名)。有没有办法在Python中使用Pig/PythonUDF/Pig流或嵌入式Pig来完成它。我已经将Pytho
我想了解hive如何知道哪个hadoopnamenode处于事件状态以及当事件namenode发生故障时会发生什么 最佳答案 Hive通过metatool配置为指向为HAHDFS配置的dfs.nameservices。参见https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Hive+MetaTool.dfs.nameservices是一个逻辑地址，而实际的namenodes是用dfs.ha.namenodes.[id]配置的。至于哪个Namenode处于事件状态，状态存储在Zookeep
我想为File的每一行调用服务。我们的源文件大于50GB。迭代超过50GB的Row可能需要更多时间。是否需要编写任何内置功能或任何MapReduce程序来为每一行调用服务。由于MapReduce提供了一点并行化。是否有任何自定义工具已经构建了此需求 最佳答案 map-reduce的基本要求是任务应该并行运行而不会对单个结果产生任何影响。如果您的服务调用独立于其他内容，则可以使用mapreduce。我认为只有map就足够了，负责读取每一行并进行服务调用。但是，您也需要考虑map的另一面。您将如何处理服务调用以及最终的map。那部分决定
我正在用spark创建一个应用程序。我在Hadoop2的HDFS中使用avro文件。我使用maven并像这样包含avro:org.apache.avroavro-mapred1.7.6hadoop2我做了一个单元测试，当我使用mvntest时，一切正常。但是当我用spark启动时提交没有!我有这个错误:Exceptioninthread"main"org.apache.spark.SparkException:Jobabortedduetostagefailure:Task1instage0.0failed1times,mostrecentfailure:Losttask1.0inst
