我正在尝试使用Java中的spark查询配置单元表。我的配置单元表位于EMR集群5.12中。Spark版本为2.2.1，Hive版本为2.3.2。当我通过ssh连接到机器并连接到spark-shell时，我能够毫无问题地查询配置单元表。但是当我尝试使用自定义jar进行查询时，出现以下异常:java.lang.IllegalArgumentException:Errorwhileinstantiating'org.apache.spark.sql.hive.HiveSessionStateBuilder':atorg.apache.spark.sql.SparkSession$.org$
我正在尝试学习hadoop，我正在学习pluralsight的“hadoop构建block”类(class)，我正在尝试通过伪分布式模式运行hadoop，当我运行以下命令时:bin/hadoopjarshare/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.0.3.jargrep输入输出'dfs[a-z.]+'我得到以下输出:Applicationapplication_1530031734419_0001failed2timesduetoAMContainerforappattempt_1530031734419_0001_000002ex
我是hadoop的新手。我正在编写将文本文件转换为PDF的mapreduce代码，但出现上述错误。在网上搜索问题后，我发现问题是org.apache.hadoop.mapreduce.TaskAttemptContext在Hadoop1中是一个类，但在Hadoop2中变成了一个接口(interface)。但是，我没有找到如何解决这个问题。请帮我解决这个问题。我的POM中的依赖项是:org.apache.hadoophadoop-core1.2.1org.apache.hadoophadoop-common2.7.2org.apache.hadoophadoop-client3.1.1c
我有一个带有Spark的AWSEMR集群。我可以连接到它(spark):通过SSH连接到主节点后从主节点来自另一个AWSEMR集群但无法连接到它:从我的本地机器(macOSMojave)来自非emr机器，如Metabase和Redash我已阅读thisquestion的答案.我已经检查过所有节点上的文件夹权限和磁盘空间都没有问题。我的假设是我面临着类似的问题JamesWierzba在评论中提问。但是，我没有足够的声誉在那里添加评论。此外，考虑到它特定于AWSEMR，这可能是一个不同的问题。SSH连接到主节点后连接工作正常。#SSHedtomasternode$ssh-i~/identi
我正在尝试在Ubuntu上安装Hadoop2.9.2。我在~/.bashrc和env.sh文件中设置了相同的JAVA_HOME路径。在hadoop_store下使用正确的路径为数据节点和名称节点创建了两个单独的目录。Java版本是“java-11-openjdk-amd64”。在hadoop文件系统中格式化namenode时，我仍然面临错误。请帮助我解决它。指向我一直遵循其说明的页面的链接。https://www.digitalvidya.com/blog/install-hadoop-on-ubuntu-and-run-your-first-mapreduce-program/这是错
谁能带我了解使用从DDL生成的类读写数据的基本工作流程？我已经使用DDL定义了一些类似结构的记录。例如:classCustomer{ustringFirstName;ustringLastName;ustringCardNo;longLastPurchase;}我编译它以获得一个Customer类并将其包含到我的项目中。我可以很容易地看到如何将其用作映射器和缩减器的输入和输出(生成的类实现了可写)，但看不到如何将其读取和写入文件。org.apache.hadoop.record包的JavaDoc谈到以二进制、CSV或XML格式序列化这些记录。我该怎么做呢？假设我的reducer生成In
我尝试使用Mapreduce框架编写一些简单的代码。以前我已经使用mapred包实现并且我能够将输入格式类指定为KeyvalueTextInputFormat但是在使用mapreduce的新Api中不存在此类。我尝试使用TextInputFormat.class但我仍然遇到以下异常-job_local_0001java.lang.ClassCastException:org.apache.hadoop.io.LongWritablecannotbecasttoorg.apache.hadoop.io.Textatcom.hp.hpl.mapReduceprocessing.MapRed
我已经使用Cloudera管理器CDH4设置了一个3节点Hadoop集群。当在mapreduce模式下运行Pig作业时，对于相同的数据集，它花费的时间是本地模式的两倍。这是预期的行为吗？另外，是否有任何文档可用于mapreduce作业的性能调整选项？非常感谢您的帮助! 最佳答案 这可能是因为您使用的是玩具数据集，并且mapreduce的开销大于并行化的好处 关于hadoop-Piglocal与mapreduce模式性能比较，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
如果我配置了几个${mapred.local.dir}目录来存储MapTask的即时结果，这些目录挂载在不同的磁盘上。我的问题是:1.LocalDirAllocator.java是否用于管理${mapred.local.dir}目录？2.LocalDirAllocator.java的方法getLocalPathForWrite()是用来选择一个${mapred.local.dir}目录的？ 最佳答案 1.WhetherLocalDirAllocator.javaisusedtomanage${mapred.local.dir}dir
我们尝试将一个简单的SparkPI示例提交到SparkonYarn。bat写法如下:./bin/spark-submit--classorg.apache.spark.examples.SparkPi--masteryarn-cluster--num-executors3--driver-memory4g--executor-memory1g--executor-cores1.\examples\target\spark-examples_2.10-1.4.0.jar10pause我们的HDFS和Yarn运行良好。我们正在使用Hadoop2.7.0和Spark1.4.1。我们只有1个节
