当输入中不存在文件时，我试图在过去10天内从s3获取最新文件。问题是路径包含日期。我的路径是这样的:valpath="s3://bucket-info/folder1/folder2"valdate="2019/04/12"##YYYY/MM/DD我正在做这个=valupdate_path=path+"/"+date//thiswillbecomes3://bucket-info/folder1/folder2/2019/04/12deffileExist(path:String,sc:SparkContext):Boolean=FileSystem.get(getS3OrFileUr
我正在用java编写一个小的hadoop程序，我的要求是从一个Map方法执行两个Emits，并在一个Reduce方法中处理这两个Emits。这可能吗？如果可能，我如何区分这两个Emits以便我可以在我的Reduce方法中以不同方式处理它们？我对此进行了很多搜索，但无法获得任何具体信息。我不允许使用任何外部库。 最佳答案 map/reduce任务将键/值作为输入。值不必是像WordCount这样的大多数示例中的字符串，它也可以是复杂的结构。你可以有一个结构，其中有两个字段对应于两个发射器，并且该键/值对将自动发送到一个缩减器。
我需要每隔15分钟将数据插入到存储为ORC的不同表中并聚合值。那些INSERT使用动态分区。每个INSERT都会在分区中创建一个新文件，这会减慢我的聚合查询速度。我在网上搜索，发现了一些关于这个案例的主题，比如thisone.所以我在hive-site.xml中添加了这些设置:hive.merge.mapfiles=true;hive.merge.mapredfiles=true;hive.merge.tezfiles=truehive.merge.smallfiles.avgsize=256000000;但即使使用这些设置，每次插入都会在每个分区上创建一个新文件，并且文件不会合并。有
我在我的AWS免费套餐上设置了一个Hadoop环境。它是运行hadoop2.7.1-Ubuntu14.04(不是EMR)的1master-3slaves。现在我想进入下一步，看起来HBase是一个很好的起点。进一步阅读后，我注意到Zookeeper正在出现......问题:设置好hadoop后，是先安装配置HBase多节点还是Zookeeper再安装HBase(sqoop、flume、pig...应该按照这一步完成)？奖励:我的目的是像可视化软件一样连接R、Tableau并运行一些python程序来与AWS一起玩，所以欢迎提出建议 最佳答案
我为Hadoop集群设置了Kerberos身份验证。当我尝试使用kinit获取kerberos票证时，它将票证存储在krb5cc_0中$sudoklistTicketcache:FILE:/tmp/krb5cc_0Defaultprincipal:hduser/stwhdrm01@FDATA.COMValidstartingExpiresServiceprincipal01/04/201810:15:1401/05/201810:15:14krbtgt/FDATA.COM@FDATA.COM但是当我尝试在命令行上列出HDFS目录时，出现以下错误:$hdfsdfs-ls/openjdkv
如果我们有数百万个大小从几KB到几MB不等的小文本文件，HDFS和HBASE中哪一个花费的处理时间更少？还有更少的内存消耗？ 最佳答案 这是一个高层次的问题。缺少有关数据类型的信息。但是，一般而言，我们在决定存储位置等事项时需要牢记以下事项。在HDFS或HBase中:由于我们有质量较小的文件，将其存储在HDFS中会遇到一些问题。名称节点上的元数据会很高如果block大小(输入拆分大小)配置不正确，则完整数据局部性和并行处理的潜力将不会利用。有关输入拆分和之间关系的更多信息block大小，请引用SplitsizevsBlocksize
我在mapreduce作业中遇到问题，我希望输出文件的格式为file-day-26而不是part-r-00000.我已尝试使用addNamedOutput方法来完成此操作(MultipleOutputs)，但只能更改部分part.在旧的API中，我看到可以使用generateFileNameForKeyValue方法来做到这一点(MultipleTextOutputFormat)，但是我不能使用旧的API，所以我想知道Hadoop的新API中是否有这样的东西。有人可以帮助我吗？谢谢。 最佳答案 尝试使用MultipleOutputF
我有一个巨大的txt数据存储，我想在其中收集一些统计数据。使用Hadoop流和Python我知道如何实现MapReduce以在单个列上收集统计信息，例如计算100个类别中的每个类别有多少条记录。我创建了一个简单的mapper.py和reducer.py，并将它们分别作为-mapper和-reducer插入到hadoop-streaming命令中。现在，我对如何实际处理更复杂的任务有点不知所措:除了上述类别(例如地理位置、类型、日期等)之外，还收集各种其他列的各种统计数据。所有这些数据都在同一个txt文件中。我是否将mapper/reducer任务链接在一起？我是否传递最初很长的键值对(
开始学习HBase写数据流。我使用HTableInterface并且在性能上有问题。仅插入500行就花费了很多时间，我插入的每个批处理List将近500,000毫秒。关于使用HTableInterface批量写入HTable的任何示例或建议？我正在使用HBase0.94谢谢 最佳答案 它们本质上是一样的:batch(Listactions,Object[]results)不仅允许放置，还允许获取、删除、递增...put(Listputs)只需做一批put(它还会在客户端验证它们)。您还可以通过禁用table.setAutoFlush
454.四数相加II题目链接题目描述：给定四个包含整数的数组列表A,B,C,D,计算有多少个元组(i,j,k,l)，使得A[i]+B[j]+C[k]+D[l]=0。为了使问题简单化，所有的A,B,C,D具有相同的长度N，且0≤N≤500。所有整数的范围在-2^28到2^28-1之间，最终结果不会超过2^31-1。例如:输入:A=[1,2]B=[-2,-1]C=[-1,2]D=[0,2]输出:2解释:两个元组如下:(0,0,0,1)->A[0]+B[0]+C[0]+D[1]=1+(-2)+(-1)+2=0(1,1,0,0)->A[1]+B[1]+C[0]+D[0]=2+(-1)+(-1)+0=0
