我有一个python代码，我在其中调用了一个shell命令。我执行shell命令的代码部分是:try:defparse(text_list):text='\n'.join(text_list)cwd=os.getcwd()os.chdir("/var/www/html/alenza/hdfs/user/alenza/sree_account/sree_project/src/core/data_analysis/syntaxnet/models/syntaxnet")synnet_output=subprocess.check_output(["echo'%s'|syntaxnet/d
我已经在我的笔记本电脑上构建了一个本地集群(伪模式)。我在哪里运行不同的mapreduce命令，例如hadoop-streaming-Dmapred.output.compress=true\-Dmapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec\-filesmy_mapper.py,my_reducer.py\-mappermy_mapper.py\-reducermy_reducer.py\-input/aws/input/input_warc.txt\-output/aws/output现
我需要将查询结果存储在工作流的工作区中。为此，我使用了:INSERTOVERWRITELOCALDIRECTORY'/apps/myProject/conf/oozie/workspaces/myWorkflow'ROWFORMATDELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY','LINESTERMINATEDBY"\n"SELECT*FROMmyTableLIMIT10;但是我得到了错误:SLF4J:ClasspathcontainsmultipleSLF4Jbindings.SLF4J:Foundbindingin[jar:file:/opt/cloudera/parce
我试过创建不是这样的zip表。CREATETABLEexample_table(|aBIGINT,bBIGINT,vSTRING,dTINYINT)STOREDASTEXTFILELOCATION/path/to/directory/这不是压缩表。我还想用zip创建新表来获取该表的历史记录。我怎样才能用zip创建1个表？ 最佳答案 首先设置下面的属性SEThive.exec.compress.output=true;SETmapred.output.compression.type=BLOCK;setmapred.output.co
我有一个文件，其格式如下:1,53212345671,53245643211,53245643212,12345676432,12345676662,98754223453,53444353453,53444353453,53444353453,53444353453,53453453123,8767564564在reduce过程结束时，我希望第二个字段的不同计数与第一个字段是关键。例如1,22,33,3为此，Java中最简单的map和reduce函数是什么？谢谢。 最佳答案 如果我正确理解您的目标，您需要:使每个键的值唯一计算每个
我遇到了一个有趣的情况，现在正在寻找如何有意识地去做。在我的本地单节点设置中，我从终端屏幕同时运行了2个作业。我的两个作业都使用相同的reducer，它们仅在map函数(聚合键-分组依据)上有所不同，两个作业的输出都写入了第一个作业的输出(虽然第二个作业确实创建了自己的文件夹，但它是空的).我正在做的是提供跨不同级别的汇总聚合，这种行为对我来说很吸引人，我可以在一个文件中使用来自两个不同级别的聚合输出(也经过完美排序)。我的问题是如何在真实的Hadoop集群中实现相同的目标，我们有多个数据节点，即我以编程方式启动多个作业，所有作业都访问相同的输入文件，以不同方式映射数据，但使用相同的r
我正在使用Hive，但它本质上是SQL。在我的代码中，我编写了两个从同一个临时表中提取的查询。他们使用的临时表需要一些时间来制作，所以我想在同一个hive-e"command"command中执行两个查询，这样我就不必构建临时表两次。有没有办法为两个不同的命令选择两个不同的输出文件？好像是这个例子echo'hello'|teeaabb只是向aa和bb输出hello，这不是我想要的。 最佳答案 我不知道配置单元，但有没有一种方法可以“链接”命令，类似于bash/sed/许多其他东西。例如:catfoo;catbar可能太简单了，但我首
这个问题在这里已经有了答案:Howtooverwritetheoutputdirectoryinspark(9个回答)关闭6年前。我正在运行这个命令行:hadoopfs-rm-r/tmp/output然后是一个带有main()的Java8spark作业SparkConfsparkConf=newSparkConf();JavaSparkContextsc=newJavaSparkContext(sparkConf);JavaRDDrdd=sc.textFile("/tmp/input").map(s->newJSONObject(s))rdd.saveAsTextFile("/tmp/
我正在使用ClouderaVM进行mapreduce实践。我刚刚从cloudera提供的默认wordcount类创建了jar。我在运行mapreduce程序时遇到此错误。我能知道我错过了什么吗？InvalidJobConfException:Outputdirectorynotset.Exceptioninthread"main"org.apache.hadoop.mapred.InvalidJobConfException:Outputdirectorynotset. 最佳答案 要使用MapReduce程序处理数据，您需要-映射器
我有一个使用旧API运行的hadoop作业，我将我的实现移至新API，但在运行它时遇到问题。当作业运行时，不会抛出任何异常，但我从未生成任何输出文件。在旧的API下，它会生成带有我排序的结果列表的输出文件。这是正在运行的作业:Configurationconfig=newConfiguration();Jobjob=Job.getInstance(config,"sorting");job.setOutputKeyClass(IntWritable.class);job.setOutputValueClass(IntWritable.class);job.setMapperClass(
