我在HDFS上有一个目录，其中每10分钟复制一个文件(现有文件被覆盖)。我想使用Spark流(1.6.0)读取文件的内容，并将其用作引用数据以将其加入其他流。我将“记住窗口”spark.streaming.fileStream.minRememberDuration设置为“600s”并设置newFilesOnly到false，因为当我启动应用程序时，我不想从已经存在的HDFS中获取初始数据。valssc=newStreamingContext(sparkConf,Seconds(2))defdefaultFilter(path:Path):Boolean=!path.getName()

我正在尝试监视HDFS中的存储库以读取和处理复制到它的文件中的数据(将文件从本地系统复制到HDFS我使用hdfsdfs-put)，有时它会产生问题:SparkStreaming:java.io.FileNotFoundException:Filedoesnotexist:.COPYING所以我阅读了论坛中的问题和此处的问题SparkStreaming:java.io.FileNotFoundException:Filedoesnotexist:._COPYING_根据我读到的内容，问题与Spark流式传输在文件完成复制到HDFS和Github之前读取文件有关:https://githu

我在将数据从CSV文件加载到配置单元外部表时得到“无”值。我的CSV文件结构是这样的:creation_month,accts_created7/1/2018,408476/1/2018,672165/1/2018,760094/1/2018,876113/1/2018,996872/1/2018,926311/1/2018,11195112/1/2017,107717'creation_month'和'accts_created'是我的列标题。createexternaltablemonthly_creation(creation_monthDATE,accts_createdINT

我已经实现了一个SparkStreaming作业，它将过去6个月收到的事件流式传输到HDFS。它在HDFS中创建许多小文件，我希望它们的每个文件大小为HDFS的128MB(block大小)。如果我使用追加模式，所有数据都将写入一个parquet文件。如何配置Spark为每128MB数据创建一个新的HDFSparquet文件？ 最佳答案 Spark会在写入之前在对象上写入与分区一样多的文件。这可能真的很低效。要减少部分文件的总数，试试这个，它会检查对象的总字节大小并将其重新调整为+1最佳大小。importorg.apache.spar

长话短说我如何上传或指定额外的JAR到AmazonElasticMapReduce(AmazonEMR)上的Hadoop流作业？长版我想分析一组Avro文件(>2000个文件)在AmazonElasticMapReduce(AmazonEMR)上使用Hadoop。这应该是一个简单的练习，通过它我应该对MapReduce和AmazonEMR有一定的信心(我对这两个都是新手)。因为python是我最喜欢的语言，所以我决定使用HadoopStreaming.我在python中构建了一个简单的映射器和缩减器，并在本地Hadoop(单节点安装)上对其进行了测试。我在本地Hadoop安装上发出的命

我有一些来自Spark应用程序的结果作为名为part-r-0000X(X=0、1等)的文件保存在HDFS中。而且，因为我想将所有内容加入到一个文件中，所以我使用了以下命令:hdfsdfs-getmergesrcDirdestLocalFile前面的命令在bash脚本中使用，该脚本清空输出目录(保存part-r-...文件的位置)，并在循环内执行上面的getmerge命令。问题是我需要在另一个Spark程序中使用生成的文件，该程序需要将该合并文件作为HDFS的输入。所以我将其保存为本地，然后将其上传到HDFS。我想到了另一种选择，即以这种方式从Spark程序写入文件:outputData

我有一个csv文件，如下所示它有6行，顶行作为标题，而标题读作“StudentsMarks”dataframe将它们视为一列，现在我想将两列与数据分开。“student”和“marks”用空格隔开。df.show()_______________##StudentMarks##---------------A10;20;10;20A20;20;30;10B10;10;10;10B20;20;20;10B30;30;30;20现在我想将这个csv表转换成两列，包含学生和分数，同时为每个学生加上加起来的分数，如下所示Student|MarksA|30;40;40;30B|60;60;60;

AFAK，HadoopStreaming只支持文本输入，这意味着数据是按行组织的。但是如果我们想要向后兼容，映射器代码将变得困惑，在用C++编写的同一个映射器程序中支持不同版本的日志行。之前考虑过avro或者protobuf，但是streaming模式好像不支持，是这样吗？还有其他解决办法吗？ 最佳答案 其他输入/输出格式也可以是used以及Hadoop流。Avrosupport已为HadoopStreaming添加。参见AVRO-808&AVRO-830.还有这个Thread可能会有用。我找不到ProtoBuf的InputForm

本文从管理员、用户的功能要求出发，教室预约系统小程序中的功能模块主要是实现管理端；首页、个人中心、教室信息管理、教室设备管理、用户管理、教室预约管理、管理员管理、系统管理，微信端；首页、教室信息、教室设备、教室预约、我的功能。经过认真细致的研究，精心准备和规划，最后测试成功，系统可以正常使用。分析功能调整与教室预约系统小程序实现的实际需求相结合，讨论了Java技术开发教室预约系统小程序的使用。系统设计需要从管理员与用户的实际需求开始，以了解他们需要实施哪些功能以及他们可以包括哪些管理工作。考虑到教室预约系统小程序设计的特点，应满足几个要求：（1）它可以通过网络开展教室预约系统小程序信息管理工作

我有一个批处理间隔为2分钟(可配置)的Spark流作业。此作业从Kafka主题读取并创建数据集并在其上应用模式并将这些记录插入到Hive表中。Spark作业在Hive分区中每个批处理间隔创建一个文件，如下所示:dataset.coalesce(1).write().mode(SaveMode.Append).insertInto(targetEntityName);现在传入的数据不是那么大，如果我将批处理持续时间增加到10分钟左右，那么即使我最终也可能只获得2-3mb的数据，这远小于block大小。这是SparkStreaming中的预期行为。我正在寻找有效的方法来进行后处理以合并所有