我将Spark与HDFSHadoop存储和Yarn结合使用。我的集群包含5个节点(1个主节点和4个从节点)。主节点:48GbRAM-16个CPU内核从属节点:12GbRAM-16个CPU内核我正在执行两个不同的进程:WordCount方法和带有两个不同文件的SparkSQL。一切正常，但我在问一些问题，也许我不太了解Hadoop-Spark。第一个例子:WordCount我执行了WordCount函数并在两个文件(part-00000和part-00001)中得到了结果。part-00000的可用性是slave4和slave1，part-00001的可用性是slave3和slave4。
我正在使用ClouderaManager创建一个3节点的cloudera集群。我遵循了cloudera文档:[1]https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/latest/topics/cm_ig_install_path_b.html#concept_wkg_kpb_pn登录到cloudera管理器并输入3个节点的主机名后，当我尝试安装它时会出现以下消息:安装失败。无法从代理接收心跳。确保主机的主机名配置正确。确保端口7182可在ClouderaManagerServer上访问(检查防火墙规则)。确保正在添加的主机上未使用端口9
mongo-hadoop和mongo-spark连接器有什么区别，pymongo是否只能与mango-hadoop一起使用？pymongo是否只能与mongo-hadoop一起使用？ 最佳答案 MongoDBConnectorforHadoop是一个库，它允许MongoDB(或其数据格式的备份文件，BSON)用作HadoopMapReduce任务的输入源或输出目标。它旨在提供更大的灵active和性能，并使MongoDB中的数据与Hadoop生态系统的其他部分(包括以下部分)轻松集成:pigSparkmap化简Hadoop流媒体hi
我有一个将NoSQLDB与Hadoop结合使用并对其进行基准测试的项目。我选择了MongoDB作为数据库，但我一直对某些事情感到困惑，并且有一些问题需要澄清:MongoDB会取代HDFS还是它们会协同工作以及如何协同工作？单独对MongoDB进行基准测试与对Hadoop进行基准测试有何不同？因为我觉得它们是同一回事。我找到了用于基准测试的YCSB工具。它可以将它们放在一起进行基准测试吗？我知道MongoDB可以在集群上工作，当monogo在Hadoop之上时，数据将由MongoDB或Hadoop在节点之间共享吗？我希望你澄清这些概念并提前感谢你。 最佳答案
我正在尝试运行mongodb和hadoopmapreduce我收到以下警告和错误请帮助我解决这些提前谢谢13/06/2010:42:55WARNutil.NativeCodeLoader:Unabletoloadnative-hadooplibraryforyourplatform...usingbuiltin-javaclasseswhereapplicable13/06/2010:42:55WARNmapred.JobClient:UseGenericOptionsParserforparsingthearguments.ApplicationsshouldimplementToo
我正在尝试使用com.mongodb.hadoop.pig.BSONLoader(https://github.com/mongodb/mongo-hadoop/blob/master/pig/README.md)将数据从MongoDBBSON文件加载到Pig中，但我遇到了困难。MongoDB上的数据包括可变大小的数组，我不确定如何将其加载到pig中(作为元组？)。这是来自MongoDB的示例记录:{"_id":{"$oid":"52fbbca6e4b029a79cd17ff7"},"field":"value","variableSizeArray":["value1","value
我在Hive中有以下查询CREATETABLEbucketed_users(idINT,nameSTRING,FlatNumberINT)CLUSTEREDBY(id)INTO4BUCKETS;是否只能在INT列(也在FlatNumber)上进行聚类，或者我们可以定义自定义函数，该函数将提供划分为聚类桶的逻辑？ 最佳答案 可以在任何列上创建集群/桶，对于非数字列，HIVE将使用HASH(col)%"numberofbuckets"来查找记录的桶。 关于hadoop-Hive中字符串的CL
我的情况符合以下规则:一个用户一次只能在一个地点。如果用户A在地点X签到，然后在fieldY，他们不再在fieldX。签到最多只能“持续”3小时。如果用户A在地点X签到然后3小时内什么都没有，他们不再在地点X。数据将使用Kafka和spark-streaming解析到HBase。我想使用HBase，TTL为3小时，版本控制为1，满足上述条件。问题是我很困惑如何在HBase中组织数据以获得更快的查询响应，我应该使用具有field名称或field名称的单个列作为不同的列名称吗？哪个更好，为什么？需要执行的查询是:1.用户A现在在哪里？2.现在X地点有哪些用户？
如何在MongoDB中选择。Selectroom(distinct),count(whereread=1)fromchatwherefrom="1"orto="1"这是我的JSON{"_id":ObjectId("595da6052008fc2213db32f6"),"room":"1_40","from":"1","to":"40","user_name":"TranCot","mes":"hgfd","time":1499309573832,"read":1}看答案如果您想为每个房间的总读取消息。利用聚合更新db.chat.aggregate([{$match:{$or:[{from:"4
我能够使用Ansible打印MongoDB数据。但是这里我的要求是将印刷数据用作Ansible中的变量。这是我将获得AnsiblePlaybook输出的输出：这是我的剧本。----hosts:localhostvars:-i:"db.repo.find({$and:[{'product':'Admin'},{'env':'SHK'}]}).pretty()"tasks:-name:Printingtheretrieveddatacommand:mongoAdvantage--quiet--eval"{{i}}"register:temp-name:Printingtheretrieveddat
