草庐IT

mongo-connector

全部标签

hadoop - teradata connector sqoop sequencefile 格式能否克服分隔符问题?

如果数据库在字段中包含诸如“,”和“\n”之类的字段,是否有一种方法可以在不必修复这些分隔符的情况下使用sqoop到hive,可能使用替代格式而不是标准文本文件?一直在使用一些解决方法(即/替换定界符、oreplace等)。 最佳答案 我找到的解决方案是在换行符的列基础上解决这个问题:SELECTCOL_A,OREPLACE(COL_B,'0A'XC,'_replace_char_'),...,COL_NFROMTABLE_NAME假设这也适用于逗号。我还没有测试你是否可以嵌套这个replacechar语句。也没有估计对假脱机空间使

mongodb - Spark with Mongo DB : java. lang.IncompatibleClassChangeError:实现类

我正在尝试使用Scala将示例MongoDB集合加载到Spark,然后将RDD保存到文本文件。以下是我的代码:valsc=newSparkContext(conf)valmongoConfig=newConfiguration()mongoConfig.set("mongo.input.uri","mongodb://localhost:27017/myDB.myCollectionData")valsparkConf=newSparkConf()valdocuments=sc.newAPIHadoopRDD(mongoConfig,//ConfigurationclassOf[Mon

mongodb - 无法在 HDP 的 Hive 查询中使用 mongo-hadoop 连接器

我是hadoop的新手。我已经安装了hortonworks沙箱2.1。我正在尝试使用HiveUI执行Hive脚本。我想访问Hive中的mongo集合。我为此使用了以下查询:CREATETABLEindividuals(idINT,nameSTRING,ageINT,citySTRING,hobbySTRING)STOREDBY'com.mongodb.hadoop.hive.MongoStorageHandler'WITHSERDEPROPERTIES('mongo.columns.mapping'='{"id":"_id"}')TBLPROPERTIES('mongo.uri'='m

mongodb - 带有 $date 的 mongo.input.query 不过滤输入到 hadoop

我有一个分片输入集合,我想在将其发送到我的hadoop集群以进行mapreduce计算之前对其进行过滤。我的$hadoopjar-命令中有这个参数mongo.input.query='{_id.uuid:"device-964693"}'并且有效。输出不会mapreduce任何不满足此查询的数据。但这不起作用:mongo.input.query='{_id.day:{\\$lt:{\\$date:1388620740000}}}'没有数据作为输出产生。1388620740000表示日期WedJan01201423:59:00GMT+0000(GMT)。该设置使用的是hadoop2.2、

mongodb - mongo-hadoop。不处理 mongodb 文档删除

我想同步mongodb和hadoop,但是当我从mongodb中删除文件时,这个文件在hadoop中一定不能被删除。我尝试使用mongo-hadoop和hive。这是配置单元查询:CREATEEXTERNALTABLESubComponentSubmission(idSTRING,statusINT,providerIdSTRING,dateCreatedTIMESTAMP,subComponentIdSTRING,packageNameSTRING)STOREDBY'com.mongodb.hadoop.hive.MongoStorageHandler'WITHSERDEPROPER

google-app-engine - datastore-connector-latest.jar 的来源在哪里?我可以将其添加为 Maven 依赖项吗?

我从https://cloud.google.com/hadoop/datastore-connector得到连接器但我正在尝试将datastore-connector(以及bigquery-connector)添加为pom中的依赖项...我不知道这是不是可能的。我找不到正确的Artifact和groupId。是否有一些包含datastore-connector的Maven存储库?另外,我正在寻找datastore-connector的源码,但是没有找到。根据CHANGES.txt中的注释,它似乎来自:https://github.com/GoogleCloudPlatform/big

hadoop - [HDFS connector + Kafka]单机模式下如何写多个主题?

我正在使用Confluent的HDFS连接器将流式数据写入HDFS。我遵循了用户手册和quickstart并设置我的连接器。当我只使用一个主题时,它可以正常工作。我的属性文件看起来像这样name=hdfs-sinkconnector.class=io.confluent.connect.hdfs.HdfsSinkConnectortasks.max=1topics=test_topic1hdfs.url=hdfs://localhost:9000flush.size=30当我添加多个主题时,我看到它不断地提交偏移量,但我没有看到它写入已提交的消息。name=hdfs-sinkconne

解决:org.apache.catalina.connector.ClientAbortException: java.io.IOException: 断开的管道

文章目录项目场景问题描述原因分析解决方案项目场景jdk11SpringBoot2.x项目,Tomcat容器Nginx问题描述系统日志中,时不时会出现下面的异常信息:org.apache.catalina.connector.ClientAbortException:java.io.IOException:断开的管道atorg.apache.catalina.connector.OutputBuffer.doFlush(OutputBuffer.java:310)atorg.apache.catalina.connector.OutputBuffer.flush(OutputBuffer.jav

Flink Connector 开发

FlinkStreamingConnectorFlink是新一代流批统一的计算引擎,它需要从不同的第三方存储引擎中把数据读过来,进行处理,然后再写出到另外的存储引擎中。Connector的作用就相当于一个连接器,连接Flink计算引擎跟外界存储系统。Flink里有以下几种方式,当然也不限于这几种方式可以跟外界进行数据交换:【1】Flink里面预定义了一些source和sink;【2】Flink内部也提供了一些Boundledconnectors;【3】可以使用第三方ApacheBahir项目中提供的连接器;【4】是通过异步IO方式;预定义的source和sinkFlink里预定义了一部分sou

java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.flink.connector.base.source.reader.RecordEmitter

环境Flink1.16.0mysql-cdc2.3.0pom.xml引用的依赖dependency>groupId>com.ververicagroupId>artifactId>flink-connector-mysql-cdcartifactId>version>2.3.0version>dependency>报错信息Servlet.service()forservlet[dispatcherServlet]incontextwithpath[]threwexception[Handlerdispatchfailed;nestedexceptionisjava.lang.NoClassDe