我正在运行一个Spark作业，它在逻辑上表现得非常好。但是，当我使用saveAsTextFile将文件保存在s3存储桶中时，我的输出文件的名称格式为part-00000、part-00001等。有没有办法更改输出文件名？谢谢。 最佳答案 在Spark中，您可以使用saveAsNewAPIHadoopFile并在hadoop配置中设置mapreduce.output.basename参数来更改前缀(只是“部分”前缀)valhadoopConf=newConfiguration()hadoopConf.set("mapreduce.
！！！安装前准备：请提前安装好jdk1.先去官网下载Doker，下载好以后安装并打开Docker，安装成功后，mac最上面导航栏会出现Docker图标，可以在终端中输入docker--version来查看Docker版本Docker官网地址：https://www.docker.com部分Mac打不开Docker？？？怎么解决，如下图所示在通过导航栏打开 2.给Docker配置镜像加速在Docker内点击左上角的设置图标打开设置，也可以在mac最上面导航栏打开Docker设置(我是在Mac顶部导航栏打开) 进入设置后点击DockerEngine，在里面配置镜像，然后点右下角的应用，再重启Doc
创建用户创建用户如果要指定默认表空间和临时表空间，则需要事先创建好创建表空间testtabcreatetablespace表空间名datafile'表空间地址/表空间名.dbf'sizexxm; 创建临时表空间testtempcreatetemporarytablespace临时表空间名tempfile'临时表空间存放地址/临时表空间名.dbf'sizexxmautoextendonnextxxmmaxsizeunlimited;接下来就可以创建用户并制定默认表空间和临时表空间了示例创建用户test并指定默认表空间testtab，临时表空间testtemp，密码为123456createuse
OracleCoherence和HadoopHDFS之间的区别是什么，已经阅读了有关HDFS和coherence(但不清楚)的内容，听起来两者都在做同样的事情。这些是解决不同问题的不同技术还是相同技术但不同产品？需要知道它们在技术方面的区别和相似之处，即更广泛的实现角度，这两者适合什么地方？注意:我不是要进行产品比较(所以没有gorilla与鲨鱼的对比)。 最佳答案 这两个系统实现了两个概念。HDFS-分布式文件系统，针对大规模顺序IO进行了优化。OracleCoherence是缓存解决方案，能够将磁盘用于其部分数据。它针对随机IO
我有一个问题可以通过“typedbytes”或“rawbytes”模式下的HadoopStreaming解决，它允许用Java以外的语言分析二进制数据。(如果没有这个，Streaming会将一些字符(通常是\t和\n)解释为分隔符并提示非utf-8字符。将我所有的二进制数据转换为Base64会减慢工作流程，从而达不到目的。)这些二进制模式是由HADOOP-1722添加的.在调用HadoopStreaming作业的命令行上，“-iorawbytes”让您将数据定义为32位整数大小，后跟该大小的原始数据，“-iotypedbytes”让您将数据定义为1-位零(这意味着原始字节)，后跟32位
我即将开始一个将在AWS上运行的mapreduce项目，我面临一个选择，是使用Java还是C++。我知道用Java编写项目会使我可以使用更多功能，但是C++也可以通过HadoopStreaming实现它。请注意，我对这两种语言都没有什么背景。一个类似的项目已经用C++完成，代码可供我使用。所以我的问题是:这个额外功能是通过AWS提供的，还是仅在您对云有更多控制权时才相关？为了做出决定，还有什么我应该牢记的，比如hadoop插件的可用性，可以更好地使用一种语言或另一种语言？提前致谢 最佳答案 您有几个选项可以在AWS上运行Hadoop
我有一个用Python编写的mapreduce作业。该程序在linuxenv中测试成功，但在Hadoop下运行时失败。这是作业命令:hadoopjar$HADOOP_HOME/contrib/streaming/hadoop-0.20.1+169.127-streaming.jar\-input/data/omni/20110115/exp6-10122-output/home/yan/visitorpy.out\-mapperSessionMap.py-reducerSessionRed.py-fileSessionMap.py\-fileSessionRed.pySession*.
我正在使用KafkaStreams(v0.10.0.1)编写应用程序，并希望使用查找数据丰富我正在处理的记录。此数据(带时间戳的文件)每天(或每天2-3次)写入HDFS目录。如何在KafkaStreams应用程序中加载它并加入实际的KStream？当新文件到达那里时从HDFS重新读取数据的最佳做法是什么？或者切换到KafkaConnect并将RDBMS表内容写入Kafka主题，所有KafkaStreams应用程序实例都可以使用它会更好吗？更新:正如建议的那样，KafkaConnect将是必经之路。因为查找数据在RDBMS中以每日为基础进行更新，所以我正在考虑按计划运行KafkaConn
我正在使用HadoopMapReduce对维基百科数据转储(以bz2格式压缩)进行研究。由于这些转储太大(5T)，我无法将xml数据解压缩到HDFS中，只能使用hadoop提供的StreamXmlRecordReader。Hadoop确实支持解压缩bz2文件，但它会任意拆分页面并将其发送给映射器。因为这是xml，所以我们需要拆分为标签。有没有办法把hadoop自带的bz2解压和streamxmlrecordreader一起使用？ 最佳答案 维基媒体基金会刚刚为HadoopStreaming接口(interface)发布了一个Inpu
几天来我一直在努力解决这个问题，希望有人能提供一些见解。我用perl编写了一个流式映射缩减作业，很容易让一个或两个缩减任务花费极长的时间来执行。这是由于数据中的自然不对称性:一些reduce键有超过一百万行，而大多数只有几十行。我以前遇到过长任务的问题，我一直在递增计数器以确保mapreduce不会超时。但是现在他们失败了，并显示了一条我以前从未见过的错误消息:java.io.IOException:Taskprocessexitwithnonzerostatusof137.atorg.apache.hadoop.mapred.TaskRunner.run(TaskRunner.jav
