我已经在我的本地系统上下载了hive安装并将hive-site.xml复制到Sparkconf目录中。我尝试使用sparkshell在Hive上下文中创建一个托管表。我在hive-site.xml中放置了以下属性(存在于spark的conf目录中):hive.metastore.warehouse.dir/user/hive/warehouse此外，我已将HADOOP_HOME放入spark-env.sh中:exportHADOOP_CONF_DIR=/opt/hadoop/conf根据Hive文档，Hive仓库应该存储在HDFS中，但仓库存储在本地驱动器(/user/hive/war
以下是“HDFS文件写入剖析”中Hadoop权威指南中的句子。不太清楚，有人可以提供更多详细信息吗？如果在向其写入数据时任何数据节点发生故障，则会采取以下操作，这些操作对写入数据的客户端是透明的。首先，关闭管道，将ack队列中的任何数据包添加到数据队列的前面，以便故障节点下游的数据节点不会丢失任何数据包。Q.)“故障节点下游的数据节点不会丢失任何数据包”是什么意思？任何人都可以解释更多细节。当客户端完成写入数据时，它会在流上调用close()。此操作将所有剩余的数据包刷新到数据节点管道并等待确认，然后联系名称节点以发出文件已完成的信号。Q.)“actionflushalltherema
我知道HDFSblock大小为64MB。但是假设我创建了一个新的HDFS文件，并继续向其中写入数据，但一次只写入了4KB的数据。那会不会效率很低？到最后我的文件可能有1GB大小，但是一点一点地写入数据是否会使写入这样的文件效率低下？我的意思是，在写入文件之前缓冲我的数据是否重要。例如，在这种情况下，我可以不断地将数据累积到一个缓冲区中，直到它达到64MB的大小，然后将其写入HDFS文件，并在清除该缓冲区后重复该过程。 最佳答案 首先，HDFSblock大小由您决定，默认值是可配置的，您可以在将文件放入HDFS时为给定文件设置不同的b
我使用的是Hadoop2.6，我有一个安装了HDFS的虚拟机集群。我正在尝试通过在我的本地运行的一些Java代码远程读取我的HDFS中的文件，以基本方式，使用BufferedReaderFileSystemfs=null;StringhadoopLocalPath="/path/to/my/hadoop/local/folder/etc/hadoop";ConfigurationhConf=newConfiguration();hConf.addResource(newPath(hadoopLocalPath+File.separator+"core-site.xml"));hConf
我将Scala/Sparkjar上传到HDFS以在我们的集群上测试它们。运行后，我经常意识到需要做出一些改变。所以我在本地进行更改，然后将新的jar推送回HDFS。然而，当我这样做时，hadoop经常(并非总是)抛出一个错误，本质上是说这个jar与旧jar不同(duh)。我尝试清除我的回收站、.staging和.sparkstaging目录，但这没有任何作用。我尝试重命名jar，这有时会起作用，有时却不起作用(这仍然很荒谬，我必须首先这样做)。有谁知道为什么会发生这种情况以及如何防止这种情况发生？谢谢你的帮助。如果有帮助，这里有一些日志(编辑了一些路径):Applicationappl
刚刚使用ClouderaManager安装了HDFS。我可以访问ameNodeWebUI，所有节点都处于事件状态。但我得到了各种各样的Canary测试无法在目录/tmp/.cloudera_health_monitoring_canary_files中创建文件。我试过:1)hadoopdfsadmin-safemodeget:可以确认namenode没有处于安全模式。因此写操作不应该有任何限制。2)hadoopfs-ls/:显示/tmp目录拥有完全权限777，也就是说任何人都可以往这个目录下放数据。顺便说一句，我在名称节点日志中找不到任何特别之处。为什么金丝雀测试无法在/tmp中创建文
在Hadoop中运行map-reduce作业后，结果是一个包含部分文件的目录。part文件的数量取决于reducer的数量，可以达到几十个(在我的例子中是80个)。保留多个部分文件是否会影响futuremap-reduce操作的性能，是好是坏？采取额外的缩减步骤并合并所有部分会提高还是降低进一步处理的速度？请仅引用map-reduce性能问题。我不关心以任何其他方式拆分或合并这些结果。 最佳答案 在零件目录上运行进一步的mapreduce操作应该对整体性能几乎没有影响。原因是Hadoop做的第一步是根据大小拆分输入目录中的数据，并将
我使用ApacheFlume将大量推文传输到Hadoop的HDFS中。我试图对这些数据进行情绪分析-只是从一些简单的开始，比如正面与负面的词比较。我的问题是，我找到的所有向我展示如何做到这一点的指南都有一个包含正面和负面词语的文本文件，然后是一个包含每条推文的巨大文本文件。当我使用Flume时，我所有的数据都已经在Hadoop中了。当我使用localhost:50070访问它时，我可以根据月/日/小时在单独的文件中看到数据，每个文件包含三到四个推文。我每小时可能有50个这样的文件。虽然它没有在任何地方说明，但我假设它们是JSON格式。考虑到这一点，我该如何对它们进行分析？在我看到的所有
类似于DatalocalityifHDFSnotused，但特定于HDFS。我们有2个hadoop集群，我们正在向集群AJobTracker提交一个pig作业，它从集群B读取一个大数据集(100GB)并将其连接到集群A的一个小数据集(10行)。b_data=load'hdfs://b-cluster/big.txt'as(customer_id:chararray);a_data=load'hdfs://a-cluster/small.txt'as(customer_id:chararray);j_data=joina_databyacct_idleft,b_databycustome
我有多个文件，其中包含员工的姓名、ID和技能集，还有另一个文件“skills.txt”，其中包含一些特定技能的列表。我正在尝试编写一个javamapreduce程序来找出具有skills.txt中提到的技能的员工。例如假设有3个员工文件如下:emp1.txt-姓名:TomEmpId:001技能:C++、Java、SQLemp2.txt-姓名:JerryEmpId:002技能:C++、PHP、SQLemp3.txt-姓名:JackEmpId:002技能:Java、PHPSkills.txt-PHPSQL那么我的结果应该如下所示。PHPJerry-002;jack-003SQLTom-
