我正在寻找从Kafka读取消息(大量消息，每天大约100B)的最佳方式，在读取消息后我需要对数据进行操作并将其写入HDFS。如果我需要以最佳性能执行此操作，那么从Kafka读取消息并将文件写入HDFS的最佳方式是什么？哪种编程语言最适合？我是否需要考虑为此使用Spark等解决方案？ 最佳答案 您应该为此使用Spark流(参见here)，它提供了Kafka分区和Spark分区之间的简单对应关系。或者您可以使用UseKafkaStreams(参见more)。KafkaStreams是用于构建应用程序和微服务的客户端库，其中输入和输出数据
我在将数据从CSV文件加载到配置单元外部表时得到“无”值。我的CSV文件结构是这样的:creation_month,accts_created7/1/2018,408476/1/2018,672165/1/2018,760094/1/2018,876113/1/2018,996872/1/2018,926311/1/2018,11195112/1/2017,107717'creation_month'和'accts_created'是我的列标题。createexternaltablemonthly_creation(creation_monthDATE,accts_createdINT
我在单节点集群上安装了hadoop。当我使用start=all.sh启动所有hadoop服务时，一切正常。但是，每当我停止所有服务并重新启动hadoop服务时，都会出现以下异常，我必须再次重新格式化文件系统。现在我正在开发中，每当我重新格式化时我都会复制文件。但是我不能在生产中出现这种行为。我检查了日志，这里是异常(exception)。我的etc/hosts文件也是一样的，我禁用了IPV62012-11-0318:49:45,542INFOorg.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode:STARTUP_MSG:/************
以下用例:我对.gz压缩大小约为500GB的数据运行配置单元查询:selectcount(distinctc1),c2fromt1groupbyc2;此查询产生约2800个映射作业和约400个缩减作业。在设置具有20个实例(每个160GB实例存储)的Hadoop集群时，该工作将停止在97%map和21%reduceprogress，然后回落到94%map和19%reduceprogress，然后就没有任何进展了。我认为这是因为HDFS的磁盘空间已达到使用限制。也许我可以在当天晚些时候提供异常消息。如何:有没有办法根据正在处理的数据的输入大小粗略地预先计算所需的HDFS磁盘空间？请记住，
我需要将数据从hadoop自动加载到hive，但我不想设置其他服务来执行此操作。我已经使用flume来收集我的日志了……那我该怎么办呢？flume是否可以执行命令(查询hive就像LOAD.....)？ 最佳答案 抱歉，我来晚了一点，但实际上我已经整理了一个非常完整的示例，说明如何执行此操作并公开了所有细节。也许，它会帮助别人http://www.lopakalogic.com/articles/hadoop-articles/log-files-flume-hive/祝你好运! 关于h
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答。关闭4年前。Improvethisquestion我是Hadoop的新手，正在尝试了解更多相关信息。有时，我觉得查看特定类的源代码有助于更好地理解底层功能。但是，我不知道在哪里可以找到HadoopAPI中存在的每个Java类的源代码。谁能告诉我怎么做？它是我为运行该框架而下载的HadoopJar文件的一部分吗？请澄清我的疑问...谢谢
需要明确的是，我不是在询问HDFS中的权限设置，而是在ext3中或在HDFS运行于其上的各个数据节点机器上使用的任何文件系统中。p>我知道我们设置了sudochownhduser:hadoop/app/hadoop/tmp，所以用户hduser是文件所有者，但是我想知道这些文件的权限位(chmod)指南。 最佳答案 如果您将权限设置为755(更糟的是777)，则底层文件系统中的文件可以被任何人读取，这肯定是一个安全问题。诸如700之类的限制性权限配置是有一定意义的。这可以防止未经授权的用户简单地从本地磁盘打开和读取文件，而不是使用H
我正在尝试将文件从本地文件系统复制到HDFS，它抛出了一个错误，指出该文件只能复制到0个节点，而不是1个。ckharide-mac:binhadoop$./hadoopdfs-copyFromLocal/tmp/wcinput/user/hadoop/app/input13/10/0113:25:05WARNhdfs.DFSClient:DataStreamerException:org.apache.hadoop.ipc.RemoteException:java.io.IOException:File/user/hadoop/app/input/LICENSE.txtcouldonl
我在开发环境中有一个linux(ubuntu)服务器，我也计划在生产环境中使用一个服务器。我有从Nutch2.2.1生成的爬网数据，我想将其存储在HBase0.90.6中。因为，我不打算使用多台机器，(我只有一台服务器)在我的情况下，哪种HBase模式最适合生产环境-伪还是完全分布式？ 最佳答案 伪分布式模式会更好，因为在独立模式下使用本地FS。这意味着您无法利用HDFS+MR组合提供的并行性。 关于hadoop-HBase伪分布式还是全分布式？，我们在StackOverflow上找到一
我想编写Java程序，它从HDFS读取输入，使用MapReduce处理它并将输出写入MongoDb。场景如下:我有一个包含3个数据节点的Hadoop集群。Java程序从HDFS读取输入，并使用MapReduce对其进行处理。最后将结果写入MongoDb。其实从HDFS读取数据，用MapReduce处理很简单。但是我对将结果写入MongoDb感到困惑。是否支持任何JavaAPI将结果写入MongoDB？另外一个问题是，由于是HadoopCluster，所以我们不知道哪个datanode会运行Reducer任务并产生结果，是否可以将结果写到安装在特定服务器上的MongoDb中？如果我想把结
