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hadoop - Apache Spark 通过跨集群访问 hdfs 中的数据

我在AmazonEMR上运行Spark,假设其公共(public)DNS为23.21.40.15。现在我正在这个集群上执行我的SparkJar,我想将我的Spark作业的输出写入公共(public)DNS为29.45.56.72的其他AmazonEMRHDFS。我可以访问我自己的集群HDFS,即23.21.40.15,但我无法写入集群29.45.56.72。我需要做什么才能让我的spark作业可以跨集群访问HDFS??如果可能,谁能分享一个示例代码?? 最佳答案 当您在spark作业中设置输出目录时,您可以设置凭据以像这样访问它:h

hadoop - 无法在 MESOS 框架 : Could not find or load main class org. apache.mesos.hdfs.scheduler.Main 上运行 HDFS

我尝试按照https://github.com/mesosphere/hdfs中提到的步骤进行操作.当我运行./bin/hdfs-mesos时,出现以下错误:Error:Couldnotfindorloadmainclassorg.apache.mesos.hdfs.scheduler.Main有谁知道我该如何解决这个错误? 最佳答案 为了运行mesos-hdfs,需要构建它。githubrepo仅包含源相同标记的版本。按照以下步骤操作:gitclonegit@github.com:mesosphere/hdfs.gitcdhdfs

hadoop - 使用 spark/scala,我使用 saveAsTextFile() 到 HDFS,但是 hiveql("select count(*) from...) return 0

我创建了如下外部表...hive-e"createexternaltabletemp_db.temp_table(achar(10),bint)PARTITIONEDBY(PART_DATEVARCHAR(10))ROWFORMATDELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY'\t'STOREDASTEXTFILELOCATION'/work/temp_db/temp_table'"我在IntelliJIDEA中将saveAsTextFile()与scala一起使用,如下所示...itemsRdd.map(_.makeTsv).saveAsTextFile("hdfs://w

hadoop - 即使从 hdfs 删除后,Hive 如何读取数据?

我在配置单元中有一个外部表并指向HDFS位置。我错误地运行了两次将数据加载到HDFS的作业。即使从HDFShive中删除重复文件后,数据计数也会显示两次(即包括已删除的重复数据文件计数)。selectcount(*)fromtbl_name--returnsdoubletime但是,selectcount(col_name)fromtbl_name--returnsactualcount.之后我从Impala尝试使用同一张表INVALIDATEMETADATA我只能看到HDFS中可用的数据计数(不是重复的)。即使从物理位置(hdfs)中删除后,hive如何将计数设为双倍,它是否从统计信

Hadoop 缺少 HDFS 中存在的输入

晚安我正在尝试在Hadoopmapreduce上运行训练样本,但收到输入路径不存在的错误。16/09/2605:56:45ERRORstreaming.StreamJob:ErrorLaunchingjob:Inputpathdoesnotexist:hdfs://bigtop1.vagrant:8020/training但是,查看hdfs目录内部,很明显“training”文件夹存在。[vagrant@bigtop1code]$hadoopfs-lsFound3itemsdrwx-------vagranthadoop02016-09-2605:47.stagingdrwxr-xr-

hadoop - 了解 hbase 如何使用 hdfs

我正在尝试了解hbase如何使用hdfs。所以这是我的理解(如果我错了请纠正我):我知道hbase使用hdfs来存储数据并且数据被分成区域,并且每个区域服务器我服务于许多区域,所以我猜一个区域(独占)可能与许多数据节点通信以获取和放置数据,所以如果这是正确的,那么如果该区域服务器发生故障,那么存储在这些数据节点中的数据将无法再访问提前谢谢你:) 最佳答案 一般来说,一个Regionserver运行在一个datanode上。由于HDFS的工作方式,Regionserver将在可能的情况下对本地数据节点执行读取和写入操作,然后HDFS将

python - 将列表写入 HDFS 上的文件

我正在编写一个在Hadoop集群上运行的python代码,需要将一些中间数据存储在一个文件中。由于我要在集群上运行代码,所以我想将中间数据写入HDFS上的/tmp目录。我将在接下来的步骤中使用该文件后立即将其删除。我怎样才能做到这一点?我知道我可以使用subprocess.call()但我如何将数据写入文件?我要写入的数据在列表中。我尝试了以下语法:foriteminmylist:subprocess.call(["echo'%s'|hadoopfs-put-/tmp/t"%item],shell=True)写的很好,但是这里有个问题:对于第二条记录以后,会报错/tmp/talread

hadoop - 在 HDFS 中插入文件时出现问题

我在hdfs中存储文件时遇到了很多问题。存储在HDFS中的文件具有二进制值和时间戳。我正在尝试将其删除但无法执行。请帮忙结果:000000:4648507cb37e5c267c4c331d437cMHS|1^&@|fff000010:预期:MHS|1^&@|fff000010代码:hadoopfs-putlocalpathhdfspath 最佳答案 在ApacheHueweb界面下,打开文件的内容,然后在左侧菜单栏中找到以文本格式显示内容的选项 关于hadoop-在HDFS中插入文件时出

hadoop - HDFS上非结构化数据行的数据存储格式

我们正在消耗非常大的数据,需要尽可能快地写入,我们正在使用HDFS,因此我们更喜欢使用它。数据几乎是非结构化的,我们很少对它们进行基本查询。数据是扁平的,有一些字段,每一行代表另一个数据。key1=strkey2=30.3key3=longtexthere另一个数据行:key1=3key5=abcSequenceFile似乎是最自然的,但我找不到如何在单个SequenceFile中存储多行。目前,在我们的临时解决方案中,我们有多个编写器写入多个文本文件。所以当需要查询的时候,我们并行读取它们。然而,当前的文本文件包含1000行,我认为为每一行创建一个单独的SequenceFile是不可

python - HDFS IO 故障 "path is not a file"

我最近在hadoop上将我的h2o从3.6.0.8更新到3.10.0.9,并且我正在使用pythonapi。以前(使用3.6)我使用以下命令加载我保存的模型:model_to_load=h2o.load_model('hdfs://nameservice1/path/to/model/model_directory')我现在使用相同的命令(在3.10中)并得到以下错误:java.io.FileNotFoundException:Pathisnotafile:/path/to/model/model_directory我尝试降级回3.6.0.8,它工作正常,就像以前一样。在目录中,每棵树