我在MSWindows1064位上运行一个SparkStreaming应用程序，它使用spark-mongo-connector将数据存储在MongoDB中。.每当我运行Spark应用程序时，甚至pyspark我都会遇到以下异常:Causedby:java.lang.RuntimeException:Therootscratchdir:/tmp/hiveonHDFSshouldbewritable.Currentpermissionsare:rw-rw-rw-完整堆栈跟踪:Causedby:java.lang.RuntimeException:Therootscratchdir:/tm
我正在尝试在MapReduce中编写序列文件。我用java成功地做到了，但我不确定如何用python做到这一点。谢谢! 最佳答案 Hadoop接受Streaming命令选项-outputformat。要将输出文件生成为序列文件，请使用-outputformatSequenceFileOutputFormat。例如:$HADOOP_HOME/bin/hadoopjar$HADOOP_HOME/hadoop-streaming.jar\-inputmyInputDirs\-outputmyOutputDir\-outputformato
我是SparkStreaming的新手。我想在线流式传输url以便从某个URL检索信息，我使用JavaCustomReceiver来流式传输url。这是我正在使用的代码(source)publicclassJavaCustomReceiverextendsReceiver{privatestaticfinalPatternSPACE=Pattern.compile("");publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{SparkConfsparkConf=newSparkConf().setAppName("JavaCustomRe
我正在开发一个Spark-Streaming应用程序，我只是想获得一个KafkaDirectStream工作的简单示例:packagecom.usernameimport_root_.kafka.serializer.StringDecoderimportorg.apache.spark.sql.SparkSessionimportorg.apache.spark.streaming.kafka._importorg.apache.spark.streaming.{Seconds,StreamingContext}objectMyAppextendsApp{valtopic=args(
Spark2.1.1(scalaapi)从s3位置流式传输json文件。我想根据在json中为每条记录找到的ID列(“event_id”)对所有传入记录进行重复数据删除。我不在乎保留了哪份记录，即使记录只是部分重复。我正在使用追加模式，因为数据只是通过spark.sql()方法被丰富/过滤，没有分组依据/窗口聚合。然后我使用追加模式将Parquet文件写入s3。根据文档，我应该能够使用不加水印的dropDuplicates来进行重复数据删除(显然这在长时间运行的生产中无效)。但是，这失败并出现错误:用户类抛出异常:org.apache.spark.sql.AnalysisExcepti
我已经在HortonHadoop上安装了RStudio3.1。目前我的HadoopStreaming环境变量是使用此路径设置的导出HADOOP_STREAMING=/usr/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-streaming.jar我在使用RStudio执行简单的mapreduce时遇到错误hadoop.streaming()中的错误:请确保环境。变量HADOOP_STREAMING已设置谁能告诉我hadoop-streamingjar文件的正确路径是什么？谢谢。 最佳答案 这取决于你在哪里安装了你的hado
关闭。这个问题需要更多focused.它目前不接受答案。想改进这个问题吗？更新问题，使其只关注一个问题editingthispost.关闭8年前。Improvethisquestion我想使用HadoopStreaming和Python读取/写入包含Thrift记录的序列文件。我查看了以下内容，似乎这在HADOOP-1722之后是可能的，但如果有人已经这样做并且可以举个例子，那就太好了。http://mojodna.net/2013/12/27/binary-streaming-with-hadoop-and-nodejs.htmlHowtouse"typedbytes"or"rawb
使用yarnjar命令和使用hadoopjar命令提交hadoop-streaming作业有什么区别？这是来自currentdocumentation:hadoopjarhadoop-streaming-2.7.1.jar\-Dmapreduce.job.reduces=2\-inputmyInputDirs\-outputmyOutputDir\-mapper/bin/cat\-reducer/usr/bin/wc但是这个命令也可以用:yarnjarhadoop-streaming-2.7.1.jar\-Dmapreduce.job.reduces=2\-inputmyInputDi
如果我们必须在流式应用程序中读取和写入HBASE，我们该怎么做。我们通过open方法打开连接进行写入，我们如何打开连接进行读取。objecttest{if(args.length!=11){//printargsSystem.exit(1)}valArray()=argsprintln("ParametersPassed"+...);valenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironmentvalproperties=newProperties()properties.setProperty("bootstrap.servers"
我的HDFS系统中有一个文件夹，其中包含使用Snappy编解码器压缩的文本文件。通常，在HadoopStreaming作业中读取GZIP压缩文件时，会自动解压。但是，使用Snappy压缩数据时不会发生这种情况，我无法处理数据。我如何读取这些文件并在HadoopStreaming中处理它们？非常感谢。更新:如果我使用命令hadoopfs-textfile它会起作用。该问题仅在使用hadoop流时发生，数据在传递到我的python脚本之前未解压缩。 最佳答案 你有没有在core-site配置snappycodec，比如:io.compr
