我的理解:数据局部性的概念仅适用于Mapper，因为它处理输入文件。Reducers在处理时是否也会使用Datalocality概念？数据局部性:数据局部性是指通过对数据进行计算而不是从其位置请求数据来处理数据所在的位置。在计算数据时，Mappers和Reducers会工作。映射器在计算数据时使用数据局部性。Reducers将输入作为Mappers的输出。假设Mappers输出(中间数据)存储在不同的数据节点。Reducers在计算时是否使用数据局部性？ 最佳答案 不，数据局部性概念仅适用于MAPPERS。Reducer是根据par
我遵循了各种已发布的文档，了解如何使用s3a://方案将ApacheHive2.1.1与AWSS3集成，配置fs.s3a.access.key和fs.s3a.secret.key用于hadoop/etc/hadoop/core-site.xml和hive/conf/hive-site.xml.我现在可以让hdfsdfs-lss3a://[bucket-name]/正常工作(它返回那个桶的s3ls)。所以我知道我的信用、存储桶访问和整体Hadoop设置是有效的。hdfsdfs-lss3a://[bucket-name]/drwxrwxrwx-hdfshdfs02017-06-2722:4
我正在hadoophive上运行一个实验。在这个实验中，我在2个不同的硬件设置上运行相同的配置单元作业。它托管在AWSEMR中。这是我运行的hive.sql脚本:DROPDATABASEIFEXISTSlabtest;CREATEDATABASElabtest;CREATETABLEIFNOTEXISTSlaborder(InserttsTIMESTAMP,ordernrSTRING,PatientnrSTRING,visitnrSTRING)ROWFORMATSERDE'org.apache.hadoop.hive.serde2.OpenCSVSerde'WITHSERDEPROPE
我在spark独立集群中启用高可用性(HA)时遇到了一个非常奇怪的问题。我已经配置了3个sparkmaster，并按照以下步骤在zookeeper中注册了它们:创建配置文件ha.conf，内容如下:spark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPERspark.deploy.zookeeper.url=ZK_HOST:2181spark.deploy.zookeeper.dir=/spark通过将此属性文件作为参数传递给start-master脚本来启动所有3个主控器，如下所示:./start-master.sh-hlocalhost-p17077--webui-po
我有一个分区的Hive表，我想将其加载到Pig脚本中，并且还想将分区添加为列。我该怎么做？Hive中的表定义:CREATEEXTERNALTABLEIFNOTEXISTStransactions(column1string,column2string)PARTITIONEDBY(datestampstring)ROWFORMATDELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY'\t'LOCATION'/path';pig脚本:%defaultINPUT_PATH'/path'A=LOAD'$INPUT_PATH'USINGPigStorage('|')AS(column1:cha
Hadoop在分布式模式下成功运行。在分布式模式下启动HBase时出现以下错误。尝试了hbase-site.xml配置中的所有内容。不知道如何处理这个问题？014-03-1013:55:42,493INFOorg.apache.zookeeper.ClientCnxn:Openingsocketconnectiontoserverip-112-11-1-111.ec2.internal/112.11.1.111:2181.WillnotattempttoauthenticateusingSASL(Unabletolocatealoginconfiguration)2014-03-101
我是Akka的新手，我构建了一个连接到HDFS的Akka模型，提取数据，对其进行处理并将处理后的数据写回HDFS。现在，如果我的masteractor崩溃了，那么相应的子actor(Workers)也会崩溃，整个系统必须重新启动。因此，如果有一个创建辅助主控的进程，一旦主主控发生故障且恢复时间最短，它会自动开始运行。我无法围绕这个画出清晰的画面。我们将不胜感激。谢谢 最佳答案 来自docs:/user:TheGuardianActorTheactorwhichisprobablymostinteractedwithisthepare
这是一个最佳实践问题。我们的设置是一个hadoop集群，将(日志)数据存储在hdfs中。我们获取csv格式的数据，每天一个文件。在hadoop中对这些文件运行MR作业没问题，只要文件的“架构”(尤其是列数)不变即可。但是，我们面临的问题是，我们要分析的日志记录最终会发生变化，因为可能会添加或删除列。我想知道你们中的一些人是否愿意分享针对此类情况的最佳实践。我们目前能想到的最好的方式是将数据存储为json格式而不是csv。但是，这会增加(至少增加一倍)所需的存储空间。我们还遇到了ApacheAvro和ApacheParquet，并且刚刚开始对此进行研究。欢迎就此问题提出任何想法和意见。
我正在尝试从配置单元读取json文件。我正在使用JsonSerdeapi加载json却报错...16moreCausedby:java.lang.ClassCastException:org.openx.data.jsonserde.json.JSONObjectcannotbecasttoorg.openx.data.jsonserde.json.JSONArrayatorg.openx.data.jsonserde.objectinspector.JsonListObjectInspector.getList(JsonListObjectInspector.java:38)ator
我必须为WSO2ESB中的代理服务的序列设置一个Hadoop端点。我应该将WS响应传送到Hadoop文件存储库中。以下是将文件写入Hadoop的PUT命令的语法:2-stepcommandsforfile-writing如何实现在Hadoop上保存WS响应的后续执行这2个步骤的工作代理？ 最佳答案 首先，在inSequence中，您可以调用调解器来请求url。接下来，您可以从上述响应中提取header并将其设置为下一个请求的“To”header。然后使用发送或调用中介通过“默认”端点发送内容(默认端点通过查看“To”header将消
