我创建的Pig脚本有效，除非我尝试在我加入的字段上使用GENERATE。cc_data=LOAD'default.complaint1'USINGorg.apache.hive.hcatalog.pig.HCatLoader();cc2_data=LOAD'default.complaint2'USINGorg.apache.hive.hcatalog.pig.HCatLoader();combined=joincc_databycomplaintid,cc2_databycomplaintid;如果我对我的组合执行DESCRIBE，它会显示如下:合并:{cc_data::datere
我把hive-site.xml在我的spark/confdir并将其配置为连接到thrift://:9083而且我没有使用derby我有mysql-connector-jar在hive/lib文件夹中，每次我创建hive表和存储数据时，所有数据都存储在metastore_db中在我的项目目录中，而不是在我的hdfs://:9000/user/hive/warehouse中，所以如果我删除metastore_db数据就会丢失。conf/hive-site.xmljavax.jdo.option.ConnectionURLjdbc:mysql://saurab:3306/metastore
我在尝试构建oozie时遇到错误。Hadoop版本:Hadoop2.4.0JDK:1.8我使用这个命令来运行oozie:./mkdistro.sh-DskipTests运行上面的代码会出现以下错误:我不确定发生了什么问题。[INFO]ReactorSummary:[INFO][INFO]ApacheOozieMain.................................SUCCESS[3.519s][INFO]ApacheOozieClient...............................SUCCESS[1:27.702s][INFO]ApacheOozie
运行Pig脚本时出现以下异常。ERROR2229:Couldn'tfindmatchinguid-1forproject(Name:ProjectType:bytearrayUid:-1Input:0Column:12)org.apache.pig.impl.logicalLayer.FrontendException:ERROR2000:ErrorprocessingruleColumnMapKeyPrune.Try-tColumnMapKeyPruneatorg.apache.pig.newplan.optimizer.PlanOptimizer.optimize(PlanOpti
我们正在尝试在hadoop生态系统之上构建Multi-Tenancy。我们的生态系统通常由hadoop组件组成，例如hdfs、yarn、hive、oozie、zookeeper。到目前为止，我已经研究过类似的概念HDFSFederationItfederatesyourdistributedstorage(HDFS)withthehelpofaseperatenamenodeforeachfederatedHDFSpartition.Problem:Sayyouhave2tenantsforasingleclusterhence2namenodes,2namenodeswillimpl
我正在尝试使用以下查询进行多次插入。Fromkiran.employee_partepinsertoverwritetablekiran.employee_ext_partpartition(pdept='gbm',pspm='ajay')selectep.id,ep.name,ep.dept,ep.skill,ep.sal,ep.mgr,ep.spm,ep.commentwhereep.pdept='gbm'andep.pspm='ajay'insertoverwritetablekiran.employee_ext_partpartition(pdept='rw',pspm='pr
简而言之，可以为Multi-Tenancy上下文配置ClouderaNavigator吗？详细地说，我们有一个包含许多业务实体的数据湖(Hadoop集群)，我们希望每个业务实体使用cloudera导航器查看、管理和访问它自己的数据。网上没查到资料，ui好像也没有这个选项。提前致谢 最佳答案 您可以使用ClouderaManager创建Kerberos主体和key表，您可以将其配置为访问所需的目录。阅读:ConfiguringAuthenticationinClouderaManager
试图找出答案，但当我想到以下内容时找不到答案。它涵盖了Spark、Impala、MR、HiveMulti-Tenancy。Impala给出的场景。我觉得它也可以应用于Spark，因为Impala/Spark都是内存占用。场景1假设我们为MR、Hive和Impala创建一个具有Multi-Tenancy的10节点集群，其中40%的资源静态分配给Impala。为了运行Impala，我们创建了具有256GBRAM数据节点的集群。问题是对于这种配置，我们正在失去低成本低GB的优势，即32-40GBRAM和5-6个核心节点，这是MR/的主要卖点之一Hadoop可在处理100TB数据期间以极低的成
Kafka中有40个主题和编写的SparkStreaming作业，每个主题处理5个表。sparkstreaming作业的唯一目标是读取5个kafka主题并将其写入相应的5个hdfs路径。大多数时候它工作正常，但有时它会将主题1数据写入其他hdfs路径。下面的代码试图归档一个sparkstreaming作业来处理5个主题并将其写入相应的hdfs，但是这个将主题1数据写入HDFS5而不是HDFS1。请提供您的建议:importjava.text.SimpleDateFormatimportorg.apache.kafka.common.serialization.StringDeseria
我在8节点Hadoop集群上工作，我正在尝试使用指定的配置执行一个简单的流作业。hadoopjar/usr/lib/hadoop-0.20/contrib/streaming/hadoop-streaming-0.20.2-cdh3u0.jar\-Dmapred.map.max.tacker.failures=10\-Dmared.map.max.attempts=8\-Dmapred.skip.attempts.to.start.skipping=8\-Dmapred.skip.map.max.skip.records=8\-Dmapred.skip.mode.enabled=tru
