我正在使用Windows7和Cygwin。我成功配置了Hadoop1.0.3和Hbase0.94.16，还创建了表并在表中插入数据。现在我想在eclipse(windows7)中配置Hadoop和Hbase，所以如果有任何想法请提出建议。谢谢。 最佳答案 展开了一整天终于得到了解决方案。这些是在EclipseIDE中配置Hbase的一些步骤。使用cygwin所有hbase运行成功。首先从hbase和hadooplib文件夹中获取一些jar文件(hadoop,hbase,hbase-test,common-logging,common
我不确定如何使用好的工具来完成我想要的。我有很多工作流可以依赖也可以不依赖。例子:/工作流程1/workflow.xml/job.properties/工作流程2/workflow.xml/job.properties....我认为我们可以拥有一个可以启动(在某些数据条件下)所有工作流的协调器。但我开始认为这不是好的做法。我们是否应该为每个工作流程配备一名协调员，并提供所有执行条件+一个启动所有协调员的bundle？像那样:/wf1/workflow.xml/job.properties/协调器.xml/wf2/workflow.xml/job.properties/协调器.xml/b
我正在学习Hadoopmapreduce基本原理，很多东西都看不懂。一件事是作业如何从客户端发送到主节点和节点。假设我们有客户端、主服务器和两个从服务器。据我了解，Mapper类位于java类的客户端上。客户端连接到主服务器，下一步是什么？Mapper类中的代码如何传递给主节点，然后传递给节点？还是我理解错了？ 最佳答案 如图所示，这是发生的事情:您使用hadoopjar命令在客户端上运行作业，在该命令中您传递jar文件名、类名和其他参数(例如输入和输出)客户端将获得新的应用程序ID，然后它将jar文件和其他作业资源复制到具有高复制
如果我试图将200MB的文件写入HDFS，其中HDFSblock大小为128MB。如果写入200MB中的150MB后写入失败，会发生什么情况。我可以从写入的数据部分读取数据吗？如果我尝试再次写入同一个文件怎么办？那会是重复的吗？之前写入失败的150MB数据会怎样？ 最佳答案 HDFS默认block大小为128MB，如果写入失败(将在HadoopAdministrationUI中显示状态，并复制文件扩展名。)只会复制150MB的数据。是的，您只能读取部分数据(150MB)。一旦您恢复复制，它将从之前的点继续(如果两个路径相同且文件名相
我最近开始研究Hadoop环境。我需要做一些基本的ETL来填充几个表。目前，我正在使用sqoop将数据导入Hadoop，并使用Impalashell命令编写用于转换的SQL查询。但最近我经常听说Spark。在我的情况下，用Spark而不是Impalashell编写ETL会有什么优势吗？谢谢S 最佳答案 过去，许多人使用A)SQL脚本(如Impala)和UNIX脚本，或者使用B)ETL工具进行ETL。但是，问题是1)更大规模imo和2)技术标准化。既然都在用Spark，那为什么不在Spark上做标准化呢？我经历过这个周期，使用Spar
如果我必须将一个文本文件逐行转换为另一个文本文件，我们该如何设计mapper/reducer。我写了一个简单的map/reduce程序，它做了一个小的转换，但要求更详细一些，下面是详细信息:文件的结构通常如下-第一行包含以逗号分隔的列名列表。第二行和其余行针对列指定值在某些行中，尾随列的值可能会丢失，例如:如果有15列，则可能只为前10列指定值。我有大约5个输入文件，我需要将它们转换并聚合到一个文件中。转换特定于5个输入文件中的每一个。如何将文件名等上下文信息传递给映射器/缩减器程序？转换特定于列，那么我如何记住第一行中提到的列，然后关联和转换行中的值？ 最
在EC2中运行Hadoop时，我似乎有两个选择:答:自己管理集群，使用Hadoop附带的EC2特定shell脚本。B:使用ElasticMapReduce，为方便起见多付一点钱。我倾向于B，但我希望有更多经验的人提供一些建议。这是我的问题:是否有任何任务可以使用这些方法中的一种来完成，而另一种则不能？除了我忽略的这两个选项之外，还有其他选项吗？如果我选择B，回到A有多容易？也就是说，供应商锁定的危险是什么？ 最佳答案 第三个选项:您可以使用apachewhirr在ec2上设置hadoop集群(也支持rackspace)
这是我的场景。我有一份处理大量csv数据并使用Avro将其写出到按日期划分的文件中的工作。我得到了一个小文件，我想用它来更新其中一些文件和第二个作业的附加条目我可以在需要发生时运行，而不是再次重新处理整个数据集。这个想法大概是这样的:工作1:处理大量csv数据，将其写入压缩的Avro文件中，按输入日期拆分为多个文件。源数据未按日期划分，因此此作业将执行此操作。Job2(在Job1运行之间根据需要运行):处理小更新文件并使用它来将条目添加到适当的Avro文件中。如果它不存在，则创建一个新文件。Job3(始终运行):根据Job1(可能还有Job2)的输出生成一些报告指标。因此，我必须以这种
我正在运行一个Spark作业，它花费了很长时间来处理输入文件。输入文件为6.8GBGzip格式，包含1.1亿行文本。我知道它是Gzip格式，所以它不可拆分，并且只有一个执行程序将用于读取该文件。作为调试过程的一部分，我决定只看看将gzip文件转换为parquet需要多长时间。我的想法是，一旦我转换为parquet文件，然后如果我在该文件上运行我的原始Spark作业，在这种情况下它将使用多个执行程序并且输入文件将被并行处理。但即使是小工作也比我预期的要花更长的时间。这是我的代码:valinput=sqlContext.read.text("input.gz")input.write.pa
我认为这应该是一种常见情况，但可能是我在谷歌搜索时使用了错误的关键字。我只需要用完全随机的键创建新的表记录。假设我获得了具有良好随机性(几乎随机)的key。但是我不能100%确定还没有行存在。所以我需要自动执行的操作:使用行键检查尚无行存在。如果行存在则拒绝操作。如果不退出则创建行。我找到的关于此主题的最有用的信息是关于HBaserowlocks.的文章我认为HBase行锁是合适的解决方案，但我想在没有显式行锁定的情况下做得更好。ICV看起来不合适，因为我确实希望key是随机的。如果CAS可以处理“行不存在”的情况，那会很棒，但看起来他们做不到。显式行锁有一些缺点，例如区域拆分问题。有
