几个月来，我一直在通过Zeppelin和Dataproc控制台在Dataproc上使用Spark/Hadoop，但最近我遇到了以下错误。Causedby:java.io.FileNotFoundException:/hadoop/yarn/nm-local-dir/usercache/root/appcache/application_1530998908050_0001/blockmgr-9d6a2308-0d52-40f5-8ef3-0abce2083a9c/21/temp_shuffle_3f65e1ca-ba48-4cb0-a2ae-7a81dcdcf466(Nosuchfil
我的要求是将不同来源收集到网络共享文件夹中的XML文件加载到Hive中。我需要确认要遵循的方法。根据我的理解，我必须1.首先将所有文件加载到HDFS2.然后使用Mapreduce或sqoop将xml文件转换为所需的表，然后我必须将它们加载到Hive中。如果有更好的方法，请给我建议。 最佳答案 处理和读取XML文件Mahout具有XML输入格式，请参阅下面的博客文章了解更多信息https://github.com/apache/mahout/blob/ad84344e4055b1e6adff5779339a33fa29e1265d/e
在Eclipse6.91中运行Hadoop0.20.2M/R应用。我在执行后收到这些错误和警告:13/07/2416:52:52INFOjvm.JvmMetrics:InitializingJVMMetricswithprocessName=JobTracker,sessionId=13/07/2416:52:52WARNmapred.JobClient:UseGenericOptionsParserforparsingthearguments.ApplicationsshouldimplementToolforthesame.13/07/2416:52:52WARNmapred.Jo
HBase值由4个键索引:TableName、RowKey,列键,时间戳。地点:TableName是一个字符串RowKey和ColumnKey是二进制值(Java类型byte[])Timestamp是一个64位整数(Java类型long)value是一个未解释的字节数组(Java™类型byte[])二进制数据以Base64编码以通过网络传输。为什么键和值使用字节而不是字符串存储？ 最佳答案 因为您可能需要在限定符和值中存储二进制数据。例如，我们有这样的前缀限定符:'prefix[binaryint64id]'并将序列化的protob
我有一个JavaRDD>我希望它成为JavaPairRDD，其中String是原始JavaRDD列表中包含的每个元素，Integer是常量(1)。有可能做那样的事情吗？PS:已经查过了thisquestion，但对我没有帮助。 最佳答案 请使用flatMapToPairJavaRDD>rdd=...;JavaPairRDDflatMapToPair=rdd.flatMapToPair(newPairFlatMapFunction,String,Integer>(){@OverridepublicIterable>call(Listt
我在使用hive查询数据时遇到了如下这样的情况:选择'6455983054544699410'=6455983054544699395===>真所以我想知道在hive中将string隐式转换为int会发生什么？谢谢。 最佳答案 双方都在投加倍hive>select'6455983054544699410'=6455983054544699395;WARNING:Comparingabigintandastringmayresultinalossofprecision.OK_c0truehive>selectcast('6455983
第一版：基于函数实现local对象功能紧接上文，最最直白的实现方式：importtimefromthreadingimportget_ident,Threadstorage={}defset(k,v):ident=get_ident()ifidentinstorage:storage[ident][k]=velse:storage[ident]={k:v}defget(k):ident=get_ident()returnstorage[ident][k]deftask(arg):set('val',arg)time.sleep(2)v=get('val')print(v)foriinrange
我在使用Scala时遇到ApacheSpark的一个问题。我正在尝试创建一个Spark应用程序，它根据用户输入打印一个RDD。输入数据是这样的:List("aaaa","aaaa","dfddf","aaaa","aaaa","dfddf","aaaa","aaaa","dfddf","aaaa","aaaa","dfddf","aaaa","aaaa","dfddf")代码是这样的:valwSchemaString="col1col2col3col4";valwSchema=StructType(wSchemaString.split("").map(fieldName=>Struc
我正在运行一个spark流应用程序，它从Kafka接收HDFS上的文件路径，应该打开这些文件并对它们执行某种计算。问题是我无法享受数据局部性的好处，因为执行程序可能在任何节点上运行，而打开文件的执行程序不一定是持有文件的执行程序。有没有一种方法可以按照我介绍的方式动态打开文件，同时保持数据局部性？谢谢，丹尼尔 最佳答案 我不确定你打开文件的意思，如果你能分享一些代码会很有帮助，但如果你使用的是sc.textFile，那是一个RDD转换。转换被集群管理器安排为任务，因此不一定会从运行DStream转换的执行器节点执行。
我正在尝试通过collect_set将数组传递给HiveUDF:SELECT...,collect_set(...)FROM...;我的HiveUDF想要接受这个数组并将每个数组元素的第一个字母附加到输出字符串:publicclassMyUDFextendsUDF{publicStringevaluate(String[]array){Stringoutput="";//Checkforvalidargumentif(array==null)returnoutput;try{//Addfirstcharacterofeveryarrayelementtooutputstringfor(
