有人可以帮我构建命令来计算HDFS中根目录中大于100MB的.snappy压缩文件的数量吗？我使用此命令从根目录中获取.snappy文件的数量:hdfsfsck/-files|grep".snappy"|wc-l现在我需要统计大于100MB的压缩文件。 最佳答案 使用hdfs和awk命令应该可以做到这一点。这是片段hdfsdfs-ls-R/path_to_dir/|awk'{if($5>104857600&&$8~/\.snappy/)print$8}' 关于hadoop-计算大于100
引用OReilly:元组:数据元素的有序集合。Bag:元组的无序集合。我对Pig还很陌生，这可能是一个微不足道的问题，但我需要帮助来理解元组如何是元素的“有序”集合，而包不是。谢谢。 最佳答案 想一想最简单的示例-一个格式良好、未排序的CSV文件。当您将文件读入PIG时，每一行都是一个元组。字段的集合。每个字段都有它的位置；说“第一场”、“第三场”和“最后一场”是有道理的。但是，这些行的顺序是没有意义的。同样，包中元组的顺序是任意的，不能依赖。这里有一个有趣的概念讨论:HowdoIextractthefirsttuplefromag
我创建了一个flume管道，使用flume将数据从Kafka移动到HDFS。我已将rolloverSize设置为150MB，它可以正确滚动。但是我希望将消息频繁写入HDFS文件，而不是将所有消息一次性写入，即目前消息保存在缓冲区中，并在达到150MB大小时刷新。基本上，我想以近乎实时的方式将消息写入HDFS，并在达到150MB时翻转文件。我尝试设置batchSize属性，但没有太大帮助。上面的需求是否可以在flume中实现？ 最佳答案 hdfs.rollInterval是你应该在你的flumeconf中设置的。此参数使Flume每隔
如果我修改io.sort.factor和io.sort.mb，在map端发生的本地排序是否使用这些变量，或者它们是否仅由在reducer端完成的排序使用？ 最佳答案 是的，它们也用在map端(不管你有没有组合器):MapTask.javaio.sort.factor-第1695行io.sort.mb-第932-944行 关于configuration-Hadoop配置-映射器/组合器是否受io.sort.factor和io.sort.mb影响？，我们在StackOverflow上找到一个
过去2个月我一直在学习Hive，但我无法弄清楚如何执行某些基于序列的查询。举个例子:我有一个包含用户操作的巨大日志每个用户操作都有一个日期字段，但由于来自不同机器的多个日志文件，显然可能不会按该顺序扫描每个日志都可以记录各种不同的事件。对于这个例子，我将它们表示为字母:A、B、C、D...问题:我该如何编写一个查询，询问“平均而言，事件A在事件B发生之前发生了多少次”？我知道如何对用户进行分组，只取已经完成A和B的用户，并对发生的A的数量进行平均，但是限制第一次出现的B似乎很困难。我认为我实际上可以通过将10个左右看起来令人讨厌的查询串在一起来做到这一点，但我想知道是否有一种我不知道的
我在每行输入中都有一条记录，每条记录大约有10个字段。首先，我按三个字段(field1,field2,field3)对记录进行分组，因此一个mapper/reducer负责一个唯一的组(基于三个字段)。在每个组中，我根据另一个整数字段timestamp对记录进行排序，并通过添加另一个字段用相同的标签aTag标记组中的每个记录。假设在mapper#1中，我将一个排序组标记为aTag，在mapper#2中，我标记了另一个组(一个不同的组，因为我最初根据三个字段对记录进行了分组)具有相同的标签aTag。现在，如果我根据标签字段对记录进行分组(即，在不同的映射器中对组进行分组)，我注意到每个组
这里是部分代码(在这部分已经测试之前省略了代码)data3=FOREACHdata2GENERATEgroup,SUM(data1.cpc)ascost:int;data4=ORDERdata3BYcostASC;DESCRIBEdata4;结果没有问题:data4:{group:chararray,cost:int}但是，如果我改变DESCRIBEdata4到DUMPdata4，会导致错误:2014-06-1117:22:26,525ERRORorg.apache.pig.tools.pigstats.SimplePigStats:ERROR:java.lang.RuntimeExc
我正在使用hadoop-2.4.0，所有默认配置如下:FileInputFormat.setInputPaths(job,newPath("in"));//10mbfile;justonefile.FileOutputFormat.setOutputPath(job,newPath("out"));job.getConfiguration().set("mapred.max.split.size","64");job.getConfiguration().set("mapred.min.split.size","128");PS:我设置的maxsplitsize小于min(一开始我设置
想知道这两个参数(mapreduce.map.memory.mb和mapreduce.map.java.opts)之间的关系是什么，有时我看到人们将mapreduce.map.memory.mb设置为2048和mapreduce.map.java.opts为-Xmx4G-Xms4G-server，想知道这种情况下的上限是多少？谢谢。问候，林 最佳答案 mapreduce.map.memory.mb是map的资源限制。mapreduce.map.java.opts是映射子jvms的堆大小。Hadoop设置更像是一种资源实现/控制，而J
我有一个简单的Sqoop查询，我用它来导入表ID的最大值并将其存储在HDFS中。存储在HDFS中是客户要求的，所以出于多种原因我要这样做。为了得到我用过的最大值sqoopimport\--connectjdbc:mysql://abc.com/sqoopemp\--usernameroot\--passwordroot\--e'selectmax(id)fromempWHERE$CONDITIONS'\--target-dirsqooplastmax\--m1\--drivercom.mysql.jdbc.Driver上面的查询给了我所需的答案，但出于性能原因，我正在考虑使用以下内容s
