我可以从sql文件执行查询并将输出存储在本地文件中使用hive-f/home/Prashasti/test.sql>/home/Prashasti/output.csv此外，我可以使用以下方法将配置单元查询的输出存储在hdfs中:insertoverwritedirectory'user/output'select*fromfolders;有什么方法可以从sql文件运行查询并将输出也存储在hdfs中吗？ 最佳答案 只需要修改sql文件，将insertoverwritedirectory'user/output'添加到查询的前面。
我正在处理一堆存储在HDFS嵌套目录结构中的avro文件。这些文件存储在年/月/日/小时格式的目录结构中。我写了这个简单的代码来处理sc.hadoopConfiguration.set("mapreduce.input.fileinputformat.input.dir.recursive","true")valrootDir="/user/cloudera/rootDir"valrdd1=sc.newAPIHadoopFile[AvroKey[GenericRecord],NullWritable,AvroKeyInputFormat[GenericRecord]](rootDir)
我有一个Hive表，用于跟踪对象在流程各个阶段移动时的状态。该表如下所示:hive>descjourneys;object_idstringjourney_statusesarray这是一个典型的记录示例:12345678["A","A","A","B","B","B","C","C","C","C","D"]表中的记录是使用Hive0.13的collect_list生成的，状态有顺序(如果顺序不重要，我会使用collect_set).对于每个object_id，我想缩写旅程以按它们出现的顺序返回旅程状态。我编写了一个从标准输入读取的快速Python脚本:#!/usr/bin/envp
我正在设置一个Hadoop2.6.0单节点集群。我关注hadoop-common/SingleClusterdocumentation.我在Ubuntu14.04上工作。到目前为止，我已经成功地运行了独立操作。我在尝试执行伪分布式操作时遇到错误。我设法启动了NameNode守护进程和DataNode守护进程。jps输出:martakarass@marta-komputer:/usr/local/hadoop$jps4963SecondaryNameNode4785DataNode8400Jpsmartakarass@marta-komputer:/usr/local/hadoop$但是
我有一个PigStreaming作业，其中映射器的数量应等于输入文件中的行数。我知道那个设定setmapred.min.split.size16setmapred.max.split.size16setpig.noSplitCombinationtrue将确保每个block为16个字节。但是我如何确保每个map作业都只有一行作为输入？这些行的长度是可变的，因此对mapred.min.split.size和mapred.max.split.size使用常量不是最佳解决方案。这是我打算使用的代码:input=load'hdfs://cluster/tmp/input';DEFINECMD`
我试过运行hive-v-fsqlfile.sql文件内容如下CREATETABLEUpStreamParam('macaddress'CHAR(50),'datats'BIGINT,'cmtstimestamp'BIGINT,'modulation'INT,'chnlidx'INT,'severity'BIGINT,'rxpower'FLOAT,'sigqnoise'FLOAT,'noisedeviation'FLOAT,'prefecber'FLOAT,'postfecber'FLOAT,'txpower'FLOAT,'txpowerdrop'FLOAT,'nmter'FLOAT,'
在下面的例子中:small.ints=to.dfs(1:1000)mapreduce(input=small.ints,map=function(k,v)cbind(v,v^2))mapreduce函数的数据输入是一个名为small.ints的对象，它引用了HDFS中的block。现在我有一个CSV文件已经存储在HDFS中"hdfs://172.16.1.58:8020/tmp/test_short.csv"如何为它获取一个对象？据我所知(这可能是错误的)，如果我想将CSV文件中的数据作为mapreduce的输入，我必须首先在R中生成一个表，其中包含CSV文件中的所有值。我确实有这样的
因为我将fileinputFormat设置为hadoop输入。arg[0]+"/*/*/*"表示不匹配任何文件。我想要的是从多个文件中读取:Directory1---Directory11---Directory111--f1.txt--f2.txt---Directory12Directory2---Directory21在Hadoop中可以吗？谢谢! 最佳答案 您可以使用*****运算符从多个目录和文件获取输入。很可能是因为“arg[0]”参数不正确，因此找不到文件。作为替代方案，您也可以使用InputFormat.addInp
我是Hadoop的新手，尝试使用Hadoop编写关系连接。该算法尝试在连续两轮中连接三个关系。我使用递归方法。该程序运行良好。但是在执行期间它会尝试打印这样的警告:14/12/0210:41:16WARNio.ReadaheadPool:FailedreadaheadonifileEBADF:Badfiledescriptoratorg.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$POSIX.posix_fadvise(NativeMethod)atorg.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$POSIX.posixFadvis
我在玩Mahout，发现FileDataModel接受以下格式的数据userId,itemId,pref(long,long,Double).我有一些格式的数据String,long,double在Mahout上使用此数据集的最佳/最简单方法是什么？ 最佳答案 一种方法是创建FileDataModel的扩展.您需要覆盖readUserIDFromString(Stringvalue)使用某种解析器进行转换的方法。您可以使用IDMigrator的实现之一。，正如肖恩建议的那样。例如，假设您有一个已初始化的MemoryIDMigrato
