因此，Spark有文件spark-defaults.xml用于指定哪些设置，包括要使用哪个压缩编解码器以及在哪个阶段(RDD、Shuffle)。大多数设置都可以在应用程序级别进行设置。编辑:conf=SparkConf()conf.set("spark.hadoop.mapred.output.compress","true")conf.set("spark.hadoop.mapred.output.compression.codec","org.apache.hadoop.io.compress.snappy")如何使用spark-defaults.xml告诉Spark使用特定的编解
我正在运行Amazon的运行ElasticMapReduce的示例，并不断遇到以下错误:Errorlaunchingjob,Outputpathalreadyexists.这是运行我正在使用的作业的命令:C:\ruby\elastic-mapreduce-cli>rubyelastic-mapreduce--create--stream\--mappers3://elasticmapreduce/samples/wordcount/wordSplitter.py\--inputs3://elasticmapreduce/samples/wordcount/input\--output[
API仅提供增加Mapper或Reducer中计数器的方法。有没有办法设置它？或者不管映射器和缩减器运行的次数如何，只增加它的值一次。 最佳答案 你想达到什么目的？这本身就很棘手，因为如果多个映射器试图设置计数器怎么办？谁应该赢？计数器通常只递增的原因是架构可以非常、非常快速和高效地完成此操作。 关于hadoop-有没有办法让"set"HadoopCounter而不是增加它？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stacko
所以有点背景。我一直在尝试在CentOS6机器上设置Hive。我按照这个Youtube视频的说明操作:http://www.youtube.com/watch?v=L2lSrHsRpOI就我而言，我使用的是Hadoop-1.1.2和Hive0.9.0，本视频中所有标有“mnt”的目录我都将其替换为“opt”，因为这是我所有的hadoop和hive包的位置被打开了。当我到达视频中实际上应该通过“./hive”运行Hive的部分时弹出此错误:"Cannotfindhadoopinstallation:$HADOOP_HOMEmustbesetorhadoopmustbeinthepath"
我可以从sql文件执行查询并将输出存储在本地文件中使用hive-f/home/Prashasti/test.sql>/home/Prashasti/output.csv此外，我可以使用以下方法将配置单元查询的输出存储在hdfs中:insertoverwritedirectory'user/output'select*fromfolders;有什么方法可以从sql文件运行查询并将输出也存储在hdfs中吗？ 最佳答案 只需要修改sql文件，将insertoverwritedirectory'user/output'添加到查询的前面。
我正在尝试在ubuntu16.04上安装hadoop但是在启动hadoop时它会给我以下错误localhost:ERROR:Cannotsetpriorityofdatanodeprocess32156.Startingsecondarynamenodes[it-OptiPlex-3020]2017-09-1821:13:48,343WARNutil.NativeCodeLoader:Unabletoloadnative-hadooplibraryforyourplatform...usingbuiltin-javaclasseswhereapplicableStartingresou
我正在尝试在配置单元查询中使用collect_set按条件对组中的列进行分组。每行都有空格作为分隔符，而不是“，”之类的。在这种情况下如何将分隔符更改为“，”或任何其他分隔符？提前致谢。问候，娜迦本普拉拉 最佳答案 COLLECT_SET返回一个数组，然后您可以使用CONCAT_WS将条目连接成单个逗号分隔值:selectserial_num,concat_ws(",",collect_set(customer_lastName))asconcatenate_lastNamesfromExternal_Tablegroupbyser
我运行的hive查询对于小型数据集运行良好。但我正在运行2.5亿条记录，我在日志中遇到的错误低于此FATALorg.apache.hadoop.mapred.Child:Errorrunningchild:java.lang.OutOfMemoryError:unabletocreatenewnativethreadatjava.lang.Thread.start0(NativeMethod)atjava.lang.Thread.start(Thread.java:640)atorg.apache.hadoop.mapred.Task$TaskReporter.startCommuni
在hadoop作业计数器中，“映射输出具体化字节”与“映射输出字节”之间有什么区别？当我禁用映射输出压缩时我没有看到前者所以我猜它是真正的输出字节(压缩)而后者是未压缩的字节？ 最佳答案 我认为你是对的。来自http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/releasenotes.html:MAPREDUCE-2365。FileInputFormat(BYTES_READ)和FileOutputFormat(BYTES_WRITTEN)的新计数器。用于压缩MapOutputSize的新计数器MAP_OUTP
我已经阅读了一些关于设置JAVA_HOME的评论。因为我是这方面的初学者，所以我没有在不知道自己在做什么的情况下编辑任何东西。我不想把事情搞得更糟。因此，如果您能指导我解决这个问题并告诉我我的编码有什么问题，我将不胜感激。我一直在尝试安装Hadoop，然后安装HBase。在解决了很多困难和错误之后，我终于可以安装Hadoop，并在运行start-all.sh时得到这个输出，一切似乎都很好。>hduser@CSLAP106:~$/usr/local/hadoop/bin/start-all.sh>hduser@CSLAP106:~$jps>3005NameNode>3404JobTrac
