我正在按照此处编写的说明进行操作:http://druid.io/docs/0.9.2/ingestion/batch-ingestion.html(滚动到“InputSpecspecification”，寻找“granularity”)。我的索引任务JSON中有:"inputSpec":{"type":"granularity","dataGranularity":"DAY","inputPath":"hdfs://hadoop:9000/druid/events/interview","filePattern":".*","pathFormat":"'y'=yyyy/'m'=MM/
我正在尝试用它在Hive中创建一个外部表CREATEEXTERNALTABLEIFNOTEXISTS1987(YEARINT,MONTHINT,DAYOFMONTHINT,DAYOFWEEKINT,DEPTIMEINT,CRSINT,ARRTIMETIME,CARRIERSTRING,FLIGHTNUMINT,TAILNUMSTRING,ACTUALELAPSEDINT,CRSELAPSEDINT,AIRTIMEINT,ARRDELAYINT,DEPDELAYINT,ORIGINSTRING,DESTSTRING,DISTANCEINT,TAXIININT,TAXIOUTINT,CAN
我正在通过sc.textFile("/data/*/*/*")之类的方式将数万个文件读入rdd>一个问题是这些文件中的大多数都是微小的，而其他的则巨大。这会导致任务不平衡，从而导致各种众所周知的问题。我能否通过sc.textFile("/data/*/*/*",minPartitions=n_files*5)读取数据来拆分最大的分区，其中n_files是输入文件的个数吗？如约定elsewhere在stackoverflow上，minPartitions被传递到hadooprabithole，并在org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat.getSp
我正在尝试在Airflow上运行测试任务，但我不断收到以下错误:FAILED:ParseException2:0cannotrecognizeinputnear'create_import_table_fct_latest_values''.''hql'这是我的AirflowDag文件:importairflowfromdatetimeimportdatetime,timedeltafromairflow.operators.hive_operatorimportHiveOperatorfromairflow.modelsimportDAGargs={'owner':'raul','s
当它说时，辅助名称节点检查点每小时(fs.checkpoint.period以秒为单位)或如果编辑日志已达到64MB(fs.checkpoint.size以字节为单位)则更早？究竟是什么意思？据我了解，编辑日志存储在本地文件磁盘中。 最佳答案 HDFS元数据可以认为由两部分组成:基本文件系统表(存储在名为fsimage的文件中)和列出对基本表所做更改的编辑日志(存储在文件中称为edits)。检查点是协调fsimage与edits以生成新版本的fsimage的过程。这样做有两个好处:更新版本的fsimage和截断的编辑日志。fs.ch
我的输入数据的关键类是WritableComparable，它以MapFile的形式存在。有没有什么方法可以设置最小和最大键值，并且只将记录传输到键值介于两者之间的映射器？ 最佳答案 这是不可能的。因为对于map-reduce作业，我们只是指定输入。我们可以做的一件事是，在映射器中编写一个条件。如果键是黑白最小值和最大值，则只处理键值对并将输出发送到reducer。否则，什么都不做。但即使在这种情况下，我们的map阶段也会处理所有输入，而reduce阶段只会处理我们指定的键范围。更好的方法:当在给定输入上运行map-reduce作业
我正在使用ApacheHive，我不明白为什么如果我使用INSERTOVERWRITE与LOAD加载数据，表的大小会加倍。问题说明如下:我创建了一个表项从item.dat加载数据(大约28MB)在Azure中发生的是文件item.dat将被移动到hive/warehouse并且当然大小保持不变现在，如果我创建另一个与item相同的表item2，然后使用以下命令将数据从item加载到item2:INSERTOVERWRITETABLEitem2SELECT*FROMitem表item2的大小是item的两倍(大约55MB)为什么会这样？有什么办法可以避免吗？附言。这只是为了说明问题。在实
这是我第一次用python学习HadoopMapReduce。为了学习如何连接两个文件，我写了一个map.py来获取两个文件的文件名。这里有两个CSV文件:worksheet1.csvsno,name1,name12,name23,name34,name4worksheet2.csvsno,courseno,grade1,1,801,2,902,1,822,2,95map.py:#!/bin/bash#-*-coding:utf-8-*-importosimportsysdefmapper():filepath=os.environ["map_input_file"]filename=
我想运行一个hadoop单元测试，使用本地文件系统模式...我希望看到几个part-m-*文件被写入磁盘(而不是只有1个)。但是，由于它只是一个测试，我不想处理64M的数据(我相信默认大小是每个block~64megs)。在分布式模式下我们可以使用dfs.block.size我想知道是否有一种方法可以让我的本地文件系统写出小的part-m文件，也就是说，这样我的单元测试将用几个(尽管非常小)文件模拟大规模数据的内容。 最佳答案 假设您的输入格式可以处理可拆分文件(参见org.apache.hadoop.mapreduce.lib.i
即使经过一些谷歌搜索，我也没有找到答案。我的输入文件是由一个进程生成的，当文件达到1GB时，该进程将它们分块。现在，如果我要运行一个处理dfs中的输入目录的mapreduce作业，我如何确保该作业在hadoop作业运行时获取添加到同一输入目录的文件？我觉得这几乎是不可能的，因为当hadoop作业运行时，它会计算剩余时间和所有这些东西，所以当我的输入不断堆积或换句话说是“可变的”时，Hadoop不会知道如何管理它-这是我的猜测。我想知道您对此的看法以及对此的最佳替代方法!感谢您的帮助。 最佳答案 您描述的用例不是Hadoop设计用来处
