这是我的UDF:publicDataBagexec(Tupleinput)throwsIOException{AggregateaggregatedOutput=null;intspillCount=0;DataBagoutputBag=BagFactory.newDefaultBag();DataBagvalues=(DataBag)input.get(0);for(Iteratoriterator=values.iterator();iterator.hasNext();){Tupletuple=iterator.next();//spillCount++;...if(someco
我正在尝试使用commandlineoption在GoogleComputeEngine上安装自定义Hadoop实现(>2.0).我的bdutil_env.sh文件修改参数如下:GCE_IMAGE='ubuntu-14-04'GCE_MACHINE_TYPE='n1-standard-1'GCE_ZONE='us-central1-a'DEFAULT_FS='hdfs'HADOOP_TARBALL_URI='gs:///'./bdutil部署失败，退出代码为1。我在生成的debug.info文件中发现以下错误:ssh:connecttohost130.211.161.181port22
我在单节点集群上使用hive执行sql查询，我收到此错误:MapReduceJobsLaunched:Stage-Stage-20:HDFSRead:4456448HDFSWrite:0FAILTotalMapReduceCPUTimeSpent:0msec在日志http://localhost:50070/logs/hadoop-hadoop-namenode-hadoop.log中，可用空间似乎低于配置的保留量:org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNodeResourceChecker:Spaceavailableonvolume'
我在HIVE中有以下查询，它抛出“FAILED:SemanticException[错误10017]:第4:28行在JOIN'status_cd'中遇到左右别名”错误。整个查询似乎是正确的，我在MYSQL中也执行了类似的查询，它工作正常。仅在Hive中它会抛出错误。HIVE中是否存在导致问题的任何限制。请查看以下查询，我们将不胜感激。INSERTINTOTABLEstg_dim_gate_packageSELECT`16_1693_418`.`package_id`AS`6896_package_id`,`16_1723_432`.`status_cd`AS`7075_status_c
有没有办法在pig上加载一些数据时排除文件的前n行？我有一个要加载的csv文件，但我必须忽略前3行。 最佳答案 一种选择是您可以这样尝试。A=LOAD'input';B=RANKA;C=FILTERBBY$0>3;D=FOREACHCGENERATE$1..;DUMPD;如果您在加载stmt中定义了架构，则使用定义的名称代替位置符号($0、$1等)。它将更具可读性。 关于hadoop-pig:HowtoexcludefirstnlineswhileLoading，我们在StackOver
我一直在尝试在RHEL6中为wordcount运行一个简单的Mapreduce作业，但我一直收到此错误。请帮忙。13/01/1319:59:01INFOmapred.MapTask:io.sort.mb=10013/01/1319:59:01WARNmapred.LocalJobRunner:job_local_0001java.lang.OutOfMemoryError:Javaheapspaceatorg.apache.hadoop.mapred.MapTask$MapOutputBuffer.(MapTask.java:949)atorg.apache.hadoop.mapred
我在hadoop中遇到以下异常，同时运行一些任务。但是HDFS显示有空间。有关此错误的任何信息都会有所帮助。java.lang.RuntimeException:org.apache.hadoop.fs.FSError:java.io.IOException:Nospaceleftondeviceatorg.apache.hadoop.hive.ql.exec.ExecReducer.reduce(ExecReducer.java:270)atorg.apache.hadoop.mapred.ReduceTask.runOldReducer(ReduceTask.java:506)at
我正在使用SparkSQL解析JSON，它工作得非常好，它找到了模式，我正在用它进行查询。现在我需要“扁平化”JSON，并且我在论坛上读到最好的方法是使用Hive(横向View)爆炸，所以我尝试对它做同样的事情。但我什至无法创建上下文...Spark给我一个错误，我找不到如何修复它。正如我所说，此时我只是想创建上下文:println("CreateSparkContext:")valsc=newSparkContext("local","Simple","$SPARK_HOME")println("CreateHivecontext:")valhiveContext=newHiveCo
我有一个流，用于监视目录中多个文件的输出、处理数据并将其放入HDFS。这是我的流创建命令:streamcreate--namefileHdfs--definition"file--dir=/var/log/supervisor/--pattern=tracker.out-*.log--outputType=text/plain|logHdfsTransformer|hdfs--fsUri=hdfs://192.168.1.115:8020--directory=/data/log/appsync--fileName=log--partitionPath=path(dateFormat(
我正在尝试运行一个非常简单的hadoop作业。它是对经典wordCount的修改，它不计算单词，而是计算文件中的行数。我想用它来清理一堆我知道有重复的大日志文件(每个大约70GB)。每行都是一条“记录”，因此我只想获取每条记录一次。我知道我的代码是有效的，因为当我用小的普通文件运行它时，它做了它应该做的事情。当我用大文件运行它时，Hadoop表现得很严格。首先，它开始在MAP阶段正常工作，该阶段通常可以毫无问题地达到100%。然而，在处理REDUCE时，它永远不会超过50%。它可能达到40%，然后在显示一些“设备上没有剩余空间”异常后回到0%:FSError:java.io.IOExc
