我正在尝试从hbase表中读取数据，对其进行一些处理并使用以下代码将其存储在另一个表中packageanalysis;importjava.io.IOException;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;importorg.apache.hadoop.hbase.client.Put;importorg.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableByte
我正在尝试使用map/reduce来处理大量二进制数据。该应用程序的特点如下:记录的数量可能很大，因此我真的不想将每条记录作为单独的文件存储在HDFS中(我打算将它们全部连接到单个二进制序列文件)，并且每个记录都是一个大的连贯(即不可拆分)blob，大小在一到几百MB之间。这些记录将由C++可执行文件使用和处理。如果不是为了记录的大小，HadoopPipesAPI会很好:但这似乎是基于将输入作为连续的字节block传递给map/reduce任务，这在这种情况下是不切实际的。我不确定执行此操作的最佳方法。是否存在任何类型的缓冲接口(interface)允许每个M/R任务以可管理的bloc
我有一份工作，就像我所有的Hadoop工作一样，从我在Hadoop界面中看到的运行时，它似乎总共有2个maptask。但是，这意味着它加载了太多数据，以至于我收到Java堆空间错误。我已经尝试在我的Hadoop集群中设置许多不同的conf属性来将作业拆分为更多任务，但似乎没有任何效果。我试过设置mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize、mapred.max.split.size、dfs.block.size但似乎没有任何效果。我正在使用0.20.2-cdh3u6，并尝试使用cascading.jdbc运行作业-该作业无法从数据库读取数据
我正在用2个映射器类和一个化简器编写MapReduce代码，但我不知道为什么我有一个化简输出记录=0。请告诉我如何解决这个问题packagereducesidejoin;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;importjava.io.IOException;importjava.util.Iterator;publicclassReduceSideJoinReducerextendsReducer{
我需要将记录从另一个表t2插入到表t1中，以便只插入不在t2中的记录。但是当我使用这个查询时insertintotablet1select*fromt2whereidnotin(selectidfromt1);但是我得到的错误是Correlatingexpressioncannotcontainqualifiedcolumnreference.任何人都可以建议我执行此操作的查询。 最佳答案 t2.id又一个可笑的hive限制insertintotablet1select*fromt2wheret2.idnotin(selectidf
我有以下电影数据库的数据集:Ratings:UserID,MovieID,RatingMovies:MovieID,Genre我使用以下方法过滤掉类型为“Action”或“war”的电影:movie_filter=filterMoviesby(genrematches'.*Action.*')OR(genrematches'.*War.*');现在，我必须计算war片或Action片的平均收视率。但是评级存在于评级文件中。为此，我使用查询:movie_groups=GROUPmovie_filterBYMovieID;result=FOREACHmovie_groupsGENERATE
在spark2.0.1和hadoop2.6.0中，我有很多文件用'!@!\r'分隔，而不是通常的换行符\n，例如:=========================================2001810086rongq2001810!@!2001810087hauaa2001810!@!2001820081hello2001820!@!2001820082jaccy2001820!@!2002810081cindy2002810!@!=========================================我尝试根据Settingtextinputformat.reco
我最近看到了hadoop的mapred.job.reuse.jvm.num.tasks属性。默认情况下，它设置为+1，这意味着每个map/reduce任务都会启动一个新的JVM。相反，如果它设置为-1，那么一个jvm可以被无限数量的任务使用。在这种情况下，任务依次执行以使用相同的JVM。因此，当该属性设置为+1时，每个节点启动的JVM数量等于任务数量。没有混淆....但是，我的具体问题是，如果我将mapred.job.reuse.jvm.num.tasks设置为-1，每个节点将启动多少个JVM。每个节点只有一个JVM吗？还是别的？ 最佳答案
我正在加载一个文本文件，该文件采用TSV(表格分隔值)表示法，但每行中都没有键。因此，一行表示一个特定变量，随后的所有行都是该变量的值，直到出现新变量。因此我使用自定义分隔符加载文件(在JupyterNotebookPython2.7-Pyspark中):sheet=sc.newAPIHadoopFile('sample.txt','org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat','org.apache.hadoop.io.LongWritable','org.apache.hadoop.io.Text',conf={'te
更新:更改了这个问题以更好地反射(reflect)我目前的理解。我有一个NetCDF版本4.5Grib2Record对象。给定一个(x,y)网格点和一个变量名，我想按预测时间从对象中提取该变量的所有预测数据(如果记录包含该变量的预测)。由于写入磁盘索引文件的默认行为，我不想使用更高级别的NetCDFFile接口(interface)。我曾尝试查看较低级别的代码(Grib2Rectilyser、Grib2Customizer等)，但代码过于密集，我正在寻求帮助以了解从哪里开始。如果有任何关于如何获取Grib2Record的指示，我将不胜感激1.检查其中是否包含特定的预测变量，以及2.如果
