我知道我们可以从普通的Java应用程序调用map-reduce作业。现在，我的map-reduce作业必须处理hdfs上的文件以及其他文件系统上的文件。在hadoop中，我们是否可以在访问其他文件系统的文件的同时，同时使用hdfs上的文件。这可能吗？所以基本上我的意图是我有一个大文件，我想把它放在HDFS中进行并行计算，然后将这个文件的block与一些其他文件(我不想放在HDFS中，因为它们需要)进行比较一次作为全长文件访问。 最佳答案 应该可以像其他任务一样从mapper/reducer任务访问非HDFS文件系统。需要注意的一件事

我正在从配置单元查询到多个HDFS目录中生成一些带分隔符的文件。下一步，我想将文件读入单个pandas数据帧，以便应用标准的非分布式算法。在某种程度上，使用“hadoopdfs-copyTolocal”后跟本地文件系统操作的可行解决方案很简单，但是我正在寻找一种特别优雅的方法来加载我将纳入我的标准实践的数据。理想解决方案的一些特征:无需创建本地副本(谁喜欢清理？)最少的系统调用数几行Python代码 最佳答案 看起来pydoop.hdfs模块解决了这个问题，同时满足了一组很好的目标:http://pydoop.sourceforge

由于ApacheHadoop2.6最近引入了HDFS-6134(静态透明数据加密)，我想知道是否可以使用JavaHadoop应用程序直接写入加密区？该文档仅解释了将文件复制到加密区域的命令hdfscryptocreateZonekeyNamemyKeypath/encryptionZone但我想知道如何使用api写入加密区域？ 最佳答案 您肯定不能将加密数据直接写入已创建的加密区域。这是不可能的，因为加密/解密不是在应用程序级别完成的。HadoopDFS客户端将在每次写入/读取时“透明地”加密/解密数据。您可以阅读此透明加密的实际设

HDFS客户端在HDFS集群之外。当HDFSClient将文件写入hadoop时，HDFSClient将文件分成block，然后将block写入datanode。这里的问题是HDFS客户端如何知道block大小？block大小在名称节点中配置，HDFS客户端不知道block大小，那么它将如何将文件拆分为block？ 最佳答案 HDFS的设计方式是将特定文件的block大小作为元数据的一部分。让我们看看这是什么意思？客户端可以告诉NameNode它将把数据放入具有特定block大小的HDFS。客户端有自己的hdfs-site.xml可

我一直在寻找这个问题的解决方案。在我看来，如果不依赖HDFS和Hadoop，就无法在Java程序中嵌入读写Parquet格式。这个对吗？我想在Hadoop集群之外的客户端机器上读写。我开始对ApacheDrill感到兴奋，但它似乎必须作为一个单独的进程运行。我需要的是使用Parquet格式读写文件的进程内能力。 最佳答案 您可以使用javaParquetClientAPI在hadoop集群外编写parquet格式。这里是java中的示例代码，将parquet格式写入本地磁盘。importorg.apache.avro.Schema;

在Ubuntu服务器上，我设置了DivolteCollector来从网站收集点击流数据。数据存储在HadoopHDFS(Avro文件)中。(http://divolte.io/)然后我想用AirbnbSuperset可视化数据，它有几个连接到通用数据库的连接器(感谢SqlAlchemy)，但没有连接到HDFS。由于JDBCHive(http://airbnb.io/superset/installation.html#database-dependencies)，Superset特别具有与SparkSQL的连接器那么是否可以用它来检索HDFS点击流数据呢？谢谢

最近我正在使用S3在ObjectStore上设置我的Hadoop集群，所有数据文件都存储在S3而不是HDFS中，并且我在S3上成功运行了spark和MP，所以我想知道我的名称节点是否仍然需要，如果是的话，当我在S3上运行hadoop应用程序时，我的名称节点会做什么？谢谢。 最佳答案 不，只要您有办法处理S3缺乏交付工作提交者所需的一致性这一事实。每隔一段时间，如果S3的列表不够一致，您的结果将是无效的并且您甚至不会注意到。不同的SparkonAWS供应商以他们自己的方式解决这个问题。如果您使用的是ASFspark，则没有任何捆绑软件

我想在hadoop流作业中使用CPython，该作业需要从保存在hadoop文件系统中的面向行的文件访问补充信息。“补充”是指此文件是对通过标准输入传递的信息的补充。补充文件足够大，我无法将其放入内存并解析出行尾字符。是否有一种特别优雅的方式(或库)来一次一行地处理这个文件？谢谢，设置跳转 最佳答案 查看thisdocumentationforStreaming使用HadoopDistributedCache在HadoopStreaming作业中。您首先将文件上传到hdfs，然后告诉Hadoop在运行作业之前将其复制到任何地方，然后

在某些条件下，我们希望映射器完成所有工作并输出到HDFS，我们不希望将数据传输到reducer(将使用额外的带宽，如果有错误请纠正我)。一个伪代码是:defmapper(k,v_list):forvinv_list:ifcriteria:writetoHDFSelse:emit我发现这很难，因为我们唯一可以玩的就是OutputCollector。我想到的一件事是扩展OutputCollector，覆盖OutputCollector.collect并执行这些操作。有没有更好的方法？ 最佳答案 您可以使用JobConf.setNumRe

我正在处理概念验证任务。任务是使用Hadoop技术实现我们产品的一项功能。功能非常简单，我们有一个UI，可让您插入有关“网络问题”的详细信息。有关此类问题的所有详细信息都被捕获并插入到Oracle数据库中的表中。然后，我们处理此表中的数据并计算健康评分。我必须使用Hadoop而不是传统的Db所以我的问题是要做什么？HDFS上的黑斑羚？要么Hbase上的黑斑羚？要么Hbase?我正在使用clouderaVM进行POC实现。按照我的理解，Hbase是NoSQL分布式数据库，其实是HDFS之上的一层，提供javaAPI来访问数据。Impala是一种工具，它还提供JDBC访问以通过Hbase或