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hadoop - Output.collect mapreduce 似乎没有取正确的值?

我是Hadoop的新手,两天来我一直在努力弄清楚为什么output.collect没有收集正确的值。我自己解释一下:事实上,(为了简化起见)我有以下映射方法:publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,OutputCollectoroutput,Reporterreporter)throwsIOException{try{ForXmlHandlingmessage=(ForXmlHandling)unmarshaller.unmarshal(newStringReader(value.toString()));MyObjectrow=XmlParse

hadoop - pig : CONCAT A relation OUTPUT to another RELATION

对于问题的错误措辞,我们深表歉意。我是stackoverflow的新手,也是PIG的新手,正在尝试自己进行实验。我有一个处理words.t文件和data.txt文件的场景。文字.txtword1word2word3word4数据.txt{"created_at":"18:47:31,SunSep302012","text":"RT@Joey7Barton:..giveaword1aboutwhethertheamericanswinsaRydercup.Imeansurelyhehasslightlymoreimportantmatters.#fami...","user_id":45

hadoop - hive - 为什么 SLF4J : Class path contains multiple SLF4J bindings appears when I change output path

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

apache-spark - 由于 java.io.FileNotFoundException :/hadoop/yarn/nm-local-dir/usercache/root/appcache/,Google Dataproc 上的 Spark 失败

几个月来,我一直在通过Zeppelin和Dataproc控制台在Dataproc上使用Spark/Hadoop,但最近我遇到了以下错误。Causedby:java.io.FileNotFoundException:/hadoop/yarn/nm-local-dir/usercache/root/appcache/application_1530998908050_0001/blockmgr-9d6a2308-0d52-40f5-8ef3-0abce2083a9c/21/temp_shuffle_3f65e1ca-ba48-4cb0-a2ae-7a81dcdcf466(Nosuchfil

hadoop - Oozie 未注册 "mapred.input.dir.recursive"属性

我在使用Oozie时遇到问题。它不会从Oozie工作流中注册mapred.input.dir.recursive属性。这给我带来了问题,因为我的mapred.input.dir包含文件以及包含更多文件的子目录。我广泛地搜索了解决方案,但没有成功找到。有什么想法、意见、建议吗? 最佳答案 mapred.input.dir.recursive已弃用。相反,使用mapreduce.input.fileinputformat.input.dir.recursive 关于hadoop-Oozie未

hadoop - 无效的作业 session 异常 : Output directory not set

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

Hadoop 2.9.0 - hadoop namenode -format 和 hdfs-site.xml dfs.namenode.name.dir

我的第一个问题,我会尽量不把事情搞砸:)出于学习目的,我正在4节点集群上安装Hadoop2.9.0。我已经按照官方ApacheHadoop2.9.0文档和一些谷歌页面开始安装/配置名称节点。我像这样编辑了位于$HADOOP_HOME/etc/hadoop目录下的hdfs-site.xml:dfs.namenode.name.dirfile:///apps/hdfs/namenode/datadfs.datanode.data.dirfile:///apps/hdfs/datanode/datadfs.namenode.checkpoint.dirfile:///apps/hdfs/na

hadoop - 给定 --driver-class-path 时,spark 找不到 spark-class-launcher-output 文件

我正在尝试让spark与aws一起玩得开心。在Windows环境中工作。无论我尝试过哪些选项,都永远找不到NativeS3类。目前,如果我使用:spark-shell--packagescom.amazonaws:aws-java-sdk-s3:1.10.38,com.amazonaws:aws-java-sdk-core:1.10.38,org.apache。hadoop:hadoop-aws:2.7.1作为我的命令,然后我将下载文件并可以使用s3,但是感觉很老套,每次下载它们都不理想。在另一个人的帮助下,我一直在尝试其他选项,结果是:>spark-shell--driver-cla

java - 映射/减少 :How to output Hashmap after completion?

我想实现DPC算法(通过快速搜索和发现密度峰进行聚类)。这是一项艰巨的工作,所以我决定从计算Rho开始。这是map:publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{Stringline=value.toString();String[]lineSplit=line.split("");if(Double.parseDouble(lineSplit[2])这里是Reducer:publicvoidreduce(IntWritablekey,IntWr

Verilog HDL警告 Warning (13024): Output pins are stuck at VCC or GND

这个警告代表某个输出变量的值恒为1或0。问题:编译后ERR和RxdEnd的值恒为0。分析:找到ERR和RxdEnd的位置(43-50行),程序完全没进入43到50行的if语句,导致程序没有对上述两个变量的值进行任何操作。原因:第二行rnd_cnt变量没有指定位宽,默认位宽是1,所以程序处理时rnd_cnt最大为2,没有办法加到43行的5,所以程序卡在43行之前没法前进处理ERR和RxdEnd,导致了错误出现。解决:指定位宽,将第二行改成reg[7:0]rnd_cnt;问题解决。总结:用于计数的变量要指定位宽以下为错误代码reg[7:0]RxdBuf;regrnd_cnt;reg[8:0]Lrc