我刚刚开始使用hadoop，我正在使用Avro(fastavro)。1-我想验证架构并转换为.avro文件。{"type":"record","name":"Node","fields":[{"name":"nom","type":"string"},{"name":"zone","type":{"type":"map","values":"string"}},{"name":"price","type":"float"},{"name":"type","type":"string"}]}我的测试文件(验证模式):#!/usr/local/bin/python#-*-coding:ut

为什么我必须将RDD转换为DF才能将其编写为parquet、avro或其他类型？我知道写RDD因为不支持这些格式。我实际上是在尝试编写一个Parquet文件，第一行仅包含标题日期，其他行包含详细记录。示例文件布局2019-04-06101,peter,20000102,robin,25000我想用上面的内容创建一个Parquet。我已经有一个包含上述内容的csv文件sample.csv。作为数据帧读取时的csv文件仅包含第一个字段，因为第一行只有一列。rdd=sc.textFile('hdfs://somepath/sample.csv')df=rdd.toDF()df.show()对

我使用Flume1.5.0从应用程序服务器收集日志。假设我有三个App服务器，App-A、App-B、App-C。运行配置单元的一个HDFS服务器。现在水槽代理在所有3个应用服务器上运行，并将日志消息从应用服务器传递到Hdfs服务器，其中另一个水槽代理正在运行，最后日志存储在hadoop文件系统中。现在我已经创建了一个外部Hive表来映射这些日志数据。但是除了hive无法正确解析日志数据并存储在表中之外，一切都运行顺利。这是我的Flume和Hive配置:虚拟日志文件格式(|分隔):ClientId|AppRequest|URL应用服务器上的Flumeconf:app-agent.sou

刚开始使用ApacheNifi。我正在尝试从oracle获取数据并将其放在HDFS中，然后在其之上构建一个外部配置单元表。问题是ExecuteSQL处理器以avro格式返回数据。无论如何，我能以可读的格式获取这些数据吗？ 最佳答案 apachenifi还有一个“ConvertAvroToJSON”处理器。这可能会帮助您将其转换为可读格式。我们还真的需要让我们的内容查看器能够很好地呈现avro数据，这也会有所帮助。谢谢乔 关于oracle-Nifi中的ExecuteSQL处理器以avro格

在使用AWSGlue在S3中使用snappy压缩(gzip/bzip2压缩也有同样的错误)保存Avro文件后，当我尝试使用AWSCrawler读取athena中的数据时，我收到以下错误-HIVE_CANNOT_OPEN_SPLIT:打开Hive时出错拆分-使用org.apache.hadoop.hive.ql.io.avro.AvroContainerInputFormat:不是数据文件。知道为什么我会收到此错误以及如何解决吗？ 最佳答案 谢谢。通过在执行期间将原生sparkavrojar文件附加到胶水作业并使用原生spark读/写

我正在尝试了解实时数据集成的架构以及所有部分如何组合在一起。我尝试在互联网上进行研究，但找不到好的资源。谁能解释一下如何使用例如hadoopkafka和其他组件进行实时数据集成。如果可能，您能否提供使用实时数据集成的位置。任何用例。如果您知道任何资源/教程，如果您分享它们，我将非常高兴提前致谢 最佳答案 如果我可以谦虚地提供我在这方面所做的两次谈话。从概念上讲，关于实时集成我们可以做些什么以及为什么这样做:https://talks.rmoff.net/said0W/the-changing-face-of-etl-event-dr

我对使用Avro在HadoopHDFS中保存和读取文件很感兴趣，我在Hadoop问题跟踪器中看到了一些关于实现对Avro的支持的Jira，但没有关于如何在Hadoop中启用Avro支持的示例。此外，我不完全确定当前的0.20是否支持Avro，因为一些Jira已为0.21关闭。是否有可能获得最新的0.21并以某种方式结束打开Avro并使用它？ 最佳答案 这篇博文展示了一些在Map/Reduce作业中使用Avro的示例代码:http://www.datasalt.com/2011/07/hadoop-avro/那里没有很多例子。在这里，

我正在尝试在spark作业中读取Avro文件。我的spark版本是1.6.0(spark-core_2.10-1.6.0-cdh5.7.1)。这是我的java代码:JavaSparkContextsc=newJavaSparkContext(newSparkConf().setAppName("ReadAvro"));JavaPairRDDlines=sc.newAPIHadoopFile(args[0],AvroKeyValueInputFormat.class,AvroKey.class,AvroValue.class,newConfiguration());但是我得到一个编译时异

我有以下内容:来源-kafka主题(翻译)channel-内存接收器-Hdfs(avro_event)kafkatopictrans中的数据是用c#producer写的，有上千条avro记录。当我运行我的水槽消费者时，它开始将数据接收到hdfs。问题是数据的格式是:schema数据图式数据代替:架构数据数据我猜这是因为flume期望记录类型为{header}{body}而来自kafka的数据只是{body}我知道有一种方法可以将写入主题的avro数据包装在avroFlumeEvent中，但它似乎不再是真正的avro记录，也许spark消费者或Storm会更喜欢真正的avro中的数据.有

Jackson有用于忽略类中未知属性的注释:@JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown=true)它允许您使用此注释忽略特定属性:@JsonIgnore如果您想全局设置它，您可以修改对象映射器://jackson1.9andbeforeobjectMapper.configure(DeserializationConfig.Feature.FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES,false);//orjackson2.0objectMapper.configure(DeserializationFeature.FAIL_ON_UNKNOWN_P