HadoopStreaming作业和常规Java作业有什么区别。与后者相比，使用Hadoop流式传输有什么优势吗？还有一件事，我正在使用ma​​preduceAPI(即新API)，我听说流式传输仅适用于已弃用的ma​​predAPI。是吗？ 最佳答案 Hadoop流式处理对于开发人员不具备太多Java知识并且可以更快地使用任何脚本语言编写Mapper/Reducer的情况非常有利。与自定义jar作业相比，流式作业还会有启动脚本(Python/Ruby/Perl)VM的额外开销。这会导致大量的进程间通信，导致大多数情况下作业的效率降低

看起来这应该很简单；我的集群上有一组文件，集群默认block大小为128MB。我有一个处理它们的流作业，我希望流作业创建的输出文件使用不同的block大小，特别是16MB。我认为以下方法可行:$HADOOP_HOME/bin/hadoopjar$HADOOP_HOME/contrib/streaming/hadoop-0.20.1+152-streaming.jar-Ddfs.block.size=16777216-Dmapred.job.name='LogProcessor'-Dmapred.reduce.tasks=5-Dmapred.output.compress=true-Dm

我读了HadoopinAction并发现在Java中使用MultipleOutputFormat和MultipleOutputs类，我们可以将数据减少到多个文件，但我不确定如何实现使用Python流式处理也是一样。例如:/out1/part-0000mapper->reducer\out2/part-0000如果有人知道，听说过，做过类似的事情，请告诉我 最佳答案 DumboFeathers，一组与Dumbo一起使用的java类(一个python库，可以轻松为hadoop编写高效的p​​ythonM/R程序)，在其outputcla

我们正处于转换大型企业当前数据架构的开始阶段，我目前正在构建一个SparkStreamingETL框架，我们将在其中将所有源连接到目的地(源/目的地可以是Kafka主题、Flume、HDFS等)通过转换。这看起来像:SparkStreamingEtlManager.addEtl(源、转换*、目标)SparkStreamingEtlManager.streamEtl()streamingContext.start()假设是，因为我们应该只有一个SparkContext，所以我们将在一个应用程序/jar中部署所有ETL管道。问题在于batchDuration是上下文本身的属性，而不是Rec

我正在尝试使用Amazon的ElasticMapReduce来处理Googlengrams数据集。在http://aws.amazon.com/datasets/8172056142375670处有一个公共(public)数据集，我想使用Hadoop流。对于输入文件，它表示“我们将数据集存储在AmazonS3中的单个对象中。该文件采用block级LZO压缩的序列文件格式。序列文件键是数据集的行号，存储为LongWritable，值是存储为TextWritable的原始数据。”我需要做什么才能使用HadoopStreaming处理这些输入文件？我尝试在我的参数中添加一个额外的“-inpu

我正在练习一个关于AmazonEMR的多视角视频教程。我被卡住了，因为我收到此错误而无法继续不是有效的JAR:/home/hadoop/contrib/streaming/hadoop-streaming.jar请注意教程是旧的，它使用的是旧的Emr版本。我使用的是最新版本，这是个问题吗？我采取的步骤是在腻子中输入凭据之后1)Hadoop2)mkdirstreamingCode`3)wget-o./streamingCode/wordSplitter.pys3://elasticmapreduce/samples/wordcount/wordSplitter.py4)hadoopjar

我想做一个简单的登录和注册应用程序，这样用户就可以创建一个帐户。(姓名、用户名、密码)我使用WAMP和一个MYSQL数据库来存储帐户。当我在注册表中填写用户信息并单击注册时，我收到以下错误:09-1409:30:39.8642624-2638/com.example.appname.appnameE/Surface﹕getSlotFromBufferLocked:unknownbuffer:0xab7115e009-1409:30:48.6322624-2638/com.example.appname.appnameE/Surface﹕getSlotFromBufferLocked:u

我想做一个简单的登录和注册应用程序，这样用户就可以创建一个帐户。(姓名、用户名、密码)我使用WAMP和一个MYSQL数据库来存储帐户。当我在注册表中填写用户信息并单击注册时，我收到以下错误:09-1409:30:39.8642624-2638/com.example.appname.appnameE/Surface﹕getSlotFromBufferLocked:unknownbuffer:0xab7115e009-1409:30:48.6322624-2638/com.example.appname.appnameE/Surface﹕getSlotFromBufferLocked:u

Grep似乎不适用于hadoop流对于:hadoopjar/usr/local/hadoop-0.20.2/contrib/streaming/hadoop-0.20.2-streaming.jar-input/user/root/tmp2/user.data-output/user/root/selected_data-mapper'/bin/grep1938678460'-reducer'wc'-jobconfmapred.output.compress=false我得到:java.lang.RuntimeException:PipeMapRed.waitOutputThreads

我正在从一个消息传递应用程序收集数据，我目前正在使用Flume，它每天发送大约5000万条记录我想用卡夫卡，使用SparkStreaming从Kafka消费并将其持久化到hadoop并使用impala进行查询我尝试过的每种方法都有问题..方法1-将RDD保存为parquet，将外部hiveparquet表指向parquet目录//scalavalssc=newStreamingContext(sparkConf,Seconds(bucketsize.toInt))vallines=KafkaUtils.createStream(ssc,zkQuorum,group,topicMap).