我有一个wordCount.java程序并修改它以支持多个映射器和缩减器，如下所示:publicclassWordCountextendsConfiguredimplementsTool{publicintrun(String[]args)throwsException{JobConfconf=newJobConf(getConf(),w1_args.class);for(inti=0;i然后我编译并运行它:hadoopjarWordCount-1.0-SNAPSHOT.jarWordCount-m3-r15inputoutput它运行良好，当我检查输出目录时:$hdfsdfs-lso
我想使用此处描述的堆栈功能:https://cwiki.apache.org/Hive/languagemanual-udf.html#LanguageManualUDF-BuiltinTableGeneratingFunctions%2528UDTF%2529Hive要求我为结果列提供多个别名(“AS子句中的别名数与UDTF输出的列数不匹配，预期有3个别名但得到了1个”)。提供多个别名的语法是什么？ 最佳答案 语法如下:SELECTstack(n,col1,col2,...,colk)AS(alias1,alias2,...)FR
似乎Hadoop(reference)支持它，但我不知道如何使用它。我想:a.)Map-ReadahugeXMLfileandloadtherelevantdataandpassontoreduceb.)Reduce-writetwo.sqlfilesfordifferenttables为什么我选择map/reduce是因为我必须对驻留在磁盘上的超过100k(可能更多)xml文件执行此操作。欢迎大家提出更好的建议感谢任何解释如何使用它的资源/教程。我正在使用Python并且想学习如何使用streaming实现这一点谢谢 最佳答案 这
我已经创建了一个配置单元外部表来访问hbase表，方法是遵循HBase-HiveIntegrationanswer.下面是我创建外部表的配置单元查询:CREATEEXTERNALTABLEhive_tweets_by_message_words_key(keyINT,dSTRING)STOREDBY'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'WITHSERDEPROPERTIES("hbase.columns.mapping"=":key,d:d")TBLPROPERTIES("hbase.table.name"="tweets_
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
我是新手。我正在尝试运行将数据加载到elasticsearch的spark作业。我用我的代码构建了一个fatjar，并在spark-submit期间使用了它。spark-submit\--classCLASS_NAME\--masteryarn\--deploy-modecluster\--num-executors20\--executor-cores5\--executor-memory32G\--jarsEXTERNAL_JAR_FILES\PATH_TO_FAT_JARelasticsearch-hadoop依赖的maven依赖为:org.elasticsearchelasti
我们将spark与java结合使用，并创建了JavaRESTapi来调用我们的spark代码。在调用RESTurl时，我的java方法将创建SparkSession和Context以继续计算。这对于单个请求工作正常，但同时对于多个请求，我们收到与SparkContexts相关的问题:同一驱动程序JVM中的多个SparkContexts还尝试使用:conf.set("spark.driver.allowMultipleContexts","true");请建议如何管理同步spark请求的Spark上下文。或者任何其他处理这种情况的方法？ 最佳答案
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
根据HdfsFederation上的Apache文档,系统可通过多个名称节点的联合进行隔离扩展。多个名称节点/namespace为了横向扩展名称服务，联邦使用多个独立的名称节点/namespace。名称节点是联合的；Namenodes是独立的，不需要相互协调。Datanodes被所有Namenodes用作block的公共(public)存储。我唯一的疑问:我没有看到名称节点之间有任何中央协调器，因为所有节点都在运行隔离。对如何提交和处理作业感到困惑。1)如果我提交一个map-reduce作业，哪个名称节点将处理它？或者2)客户端是否应该知道必须为其提交作业的名称节点？如果客户端不知道哪
