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java - 使用 Cloudera 5.14 和 Spark2 : Livy can't find its own JAR files 配置 Livy

我是Cloudera的新手,正在尝试将工作负载从运行Ambari和Livy和Spark2.2.x的HDP服务器转移到具有类似设置的CDH5服务器。由于Livy不是Cloudera的组件,我使用的是他们网站上的0.5.0-incubating版本,在与YARN、Spark和HDFSmasters相同的服务器之一上运行它。长话短说,当我尝试提交给Livy时,我收到以下错误消息:Diagnostics:Filefile:/home/livy/livy-0.5.0-incubating-bin/rsc-jars/livy-rsc-0.5.0-incubating.jardoesnotexist

apache-spark - Spark 独立集群 :Configuring Distributed File System

我刚刚从Spark本地设置迁移到Spark独立集群。显然,加载和保存文件不再有效。我了解我需要使用Hadoop来保存和加载文件。我的Spark安装是spark-2.2.1-bin-hadoop2.7问题1:我仍然需要单独下载、安装和配置Hadoop以与我的独立Spark集群一起工作,我是否正确?问题2:使用Hadoop运行和使用Yarn运行有什么区别?...哪个更容易安装和配置(假设数据负载相当轻)? 最佳答案 A1。正确的。你提到的包只是打包了指定版本的hadoop客户端,如果你想使用hdfs,你仍然需要安装hadoop。A2。使

hadoop - 有没有办法在 pig 脚本中检查 "Path or file exists"

在我的hadoop环境中,输出目录是动态创建的。因此,我想动态地读取输出目录,如果存在路径或文件,则执行此操作,否则执行此操作。那么有什么方法可以检查pig脚本中的“路径或文件是否存在”?? 最佳答案 在Pig中,您可以运行shell命令来测试路径是否存在,如果存在则返回该路径,否则返回其他始终可用的空数据路径。然后依赖Pig的参数替换。例如:%declareemptyPath'/user/me/emptyData.csv'%declarerequestedPath'/user/me/realData.csv'%declareact

hadoop map-reduce : how to deploy non-jar files

您好,当我使用hadoopjar..args..提交我的jar以进行map-reduce作业时,我想知道如何部署非jar文件。对于hadoop流,有--file选项来发送文件,对于spark,我们有--files但我在文档中找不到这样的选项。在提交hadoopmap-reduce作业时,是否可以将非jar文件与我的jar一起发送? 最佳答案 Applicationscanspecifyacommaseparatedlistofpathswhichwouldbepresentinthecurrentworkingdirectoryof

hadoop - 得到错误的 FS : file while running hive query

在hive上运行一个简单的选择查询时我遇到了这个奇怪的错误java.lang.IllegalArgumentException:WrongFS:file://usr/lib/hive/lib/CustomUDFint.jar,expected:file:///atorg.apache.hadoop.fs.FileSystem.checkPath(FileSystem.java:410)atorg.apache.hadoop.fs.RawLocalFileSystem.pathToFile(RawLocalFileSystem.java:56)atorg.apache.hadoop.fs

hadoop - Amazon EMR 的 CLI 中如何指定多个文件为 "-files"?

我正在尝试通过amazonCLI启动amazon集群,但我有点困惑我应该如何指定多个文件。我目前的调用如下:awsemrcreate-cluster--stepsType=STREAMING,Name='Intracountrydevelopment',ActionOnFailure=CONTINUE,Args=[-files,s3://betaestimationtest/mapper.py,-files,s3://betaestimationtest/reducer.py,-mapper,mapper.py,-reducer,reducer.py,-input,s3://betae

file - 文件格式存储的最佳实践 (Hadoop)

我想获得有关数据格式的建议,尤其是将我的数据存储在HDFS中的最佳解决方案是什么。我收到了很多JSON和XML格式的消息。为了高效处理,我需要将这些文件转换为适合Hadoop的更好格式,并将它们存储在HDFS中。这些文件的架构不会随时间改变,并且这些文件可大可小(因此,经过一些研究,我认为最适合我的用例的格式是Avro(即使我不需要进行模式演化),因为它提供了压缩和可拆分性。但是,我不确定这个解决方案。感谢您的帮助:) 最佳答案 取决于您的需求:Avro是一种很好的存储文件的文件格式,因为它具有良好的压缩性,并且Avro可插入pig

apache-spark - HDFS 和 Spark : Best way to write a file and reuse it from another program

我有一些来自Spark应用程序的结果作为名为part-r-0000X(X=0、1等)的文件保存在HDFS中。而且,因为我想将所有内容加入到一个文件中,所以我使用了以下命令:hdfsdfs-getmergesrcDirdestLocalFile前面的命令在bash脚本中使用,该脚本清空输出目录(保存part-r-...文件的位置),并在循环内执行上面的getmerge命令。问题是我需要在另一个Spark程序中使用生成的文件,该程序需要将该合并文件作为HDFS的输入。所以我将其保存为本地,然后将其上传到HDFS。我想到了另一种选择,即以这种方式从Spark程序写入文件:outputData

Hadoop 'put' 命令 : No such file or directory

我尝试将文本文件添加到HDFS文件系统,但Hadoop拒绝了它并显示错误消息“没有这样的文件或目录”。$bin/hdfsdfs-put/home/NDelt/Datasets/SampleText.txt/home/NDelt/HadoopDir/hdataput:`/home/NDelt/HadoopDir/hdata':Nosuchfileordirectory:`hdfs://localhost:9000/home/NDelt/HadoopDir/hdata'但是SampleText.txt和hdata目录的路径是正确的。有什么问题?这是我的hdfs-site.xml文件:dfs

Hadoop 映射器 : Appropriate input files size?

我的集群HDFSblock大小为64MB。我有包含100个纯文本文件的目录,每个文件的大小为100MB。作业的InputFormat是TextInputFormat。将运行多少个映射器?我在HadoopDeveloper考试中看到了这个问题。答案是100。其他三个答案选项是64、640、200。但我不确定100是怎么来的,或者答案是错误的。请指导。提前致谢。 最佳答案 我同意你的判断,这似乎是错误的当然除非有更多的考试问题没有发布:这些“纯”文本文件是否经过gzip压缩-在这种情况下它们不可拆分?)簇分割大小可能是64MB,但输入文