草庐IT

output_size

全部标签

hadoop - pig 错误 0 : Scalar has more than one row in the output

我有两个文件,我试图在模式匹配的基础上加入这两个文件。File1:weather.bbc.co.uk,112ads.facebook.com,113ads.amazon.co.uk,114www.sky.com,115news.bbc.co.uk,116pics.facebook.com,117File2:facebook.com,facebookbbc.co.uk,bbcnetflix.com,netflixflipkart.com,flipkartoutput:weather.bbc.co.uk,112,bbc.co.uk,bbcads.facebook.com,113,faceb

hadoop - PIG 拉丁语 : Output Path based on Field Value

我有一个日志文件,其中包含来自多个域的日志。现在我想对它们进行一些分析并将输出存储在一个名为域的目录中。我在日志中将域作为字段值:STOREoutputlogsINTO'testpath/DOMAIN/logsUSING....这可能吗?或者我只能将输出存储在硬编码文件路径中吗? 最佳答案 如果域的名称是outputlogs中的一个字段,那么您可以使用MultiStorage从存钱jar。像这样的东西:STOREoutputlogsINTO'testpath/DOMAIN/logs'USINGMultiStorage('testpa

hadoop - 亚马逊弹性 map 减少 : Job flow fails because output file is not yet generated

我有一个执行三项任务的AmazonEMR作业流程,第一项的输出是后续两项的输入。第二个任务的输出被第三个任务DistributedCache使用。我已经完全在EMR网站(控制台)上创建了作业流,但集群立即失败,因为它找不到分布式缓存文件-因为它尚未在步骤#1中创建。我唯一的选择是通过boostrap操作从CLI创建这些步骤,并指定--wait-for-steps选项吗?我无法执行一个任务的输入依赖于另一个任务的输出的多步骤作业流,这似乎很奇怪。 最佳答案 最后,我通过创建一个自举但没有任何步骤的AmazonEMR集群解决了这个问题。

java - 输出文件包含 Mapper Output 而不是 Reducer 输出

您好,我正在尝试在独立模式下使用mapreduce技术求几个数字的平均值。我有两个输入文件。它包含值file1:2525252525和file2:1515151515。我的程序运行良好,但输出文件包含映射器的输出而不是缩减器的输出。这是我的代码:importjava.io.IOException;importjava.util.StringTokenizer;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;i

regex - hive SERDE 正则表达式 : Output format - want to use only few of the output Strings

输入文件如下eno::ename::dept::sal101::emp1::comp1::2800000201::emp2::comp2::2800000301::emp3::comp3::3400000401::emp4::comp4::3600000501::emp5::comp5::400000>createtableemp(enamestring,edeptstring)>rowformatserde'org.apache.hadoop.hive.contrib.serde2.RegexSerDe'>WITHSERDEPROPERTIES(>"input.regex"="^([

哈多普 : reduce output records=0

我正在用2个映射器类和一个化简器编写MapReduce代码,但我不知道为什么我有一个化简输出记录=0。请告诉我如何解决这个问题packagereducesidejoin;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;importjava.io.IOException;importjava.util.Iterator;publicclassReduceSideJoinReducerextendsReducer{

hadoop - Spark : Minimize task/partition size skew with textFile's minPartitions option?

我正在通过sc.textFile("/data/*/*/*")之类的方式将数万个文件读入rdd>一个问题是这些文件中的大多数都是微小的,而其他的则巨大。这会导致任务不平衡,从而导致各种众所周知的问题。我能否通过sc.textFile("/data/*/*/*",minPartitions=n_files*5)读取数据来拆分最大的分区,其中n_files是输入文件的个数吗?如约定elsewhere在stackoverflow上,minPartitions被传递到hadooprabithole,并在org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat.getSp

hadoop - 检查点在 HDFS 中是如何工作的?我想弄清楚 fs.checkpoint.period 和 fs.checkpoint.size

当它说时,辅助名称节点检查点每小时(fs.checkpoint.period以秒为单位)或如果编辑日志已达到64MB(fs.checkpoint.size以字节为单位)则更早?究竟是什么意思?据我了解,编辑日志存储在本地文件磁盘中。 最佳答案 HDFS元数据可以认为由两部分组成:基本文件系统表(存储在名为fsimage的文件中)和列出对基本表所做更改的编辑日志(存储在文件中称为edits)。检查点是协调fsimage与edits以生成新版本的fsimage的过程。这样做有两个好处:更新版本的fsimage和截断的编辑日志。fs.ch

hadoop - Apache hive : LOAD DATA vs INSERT OVERWRITE OUTPUT FILE SIZE

我正在使用ApacheHive,我不明白为什么如果我使用INSERTOVERWRITE与LOAD加载数据,表的大小会加倍。问题说明如下:我创建了一个表项从item.dat加载数据(大约28MB)在Azure中发生的是文件item.dat将被移动到hive/warehouse并且当然大小保持不变现在,如果我创建另一个与item相同的表item2,然后使用以下命令将数据从item加载到item2:INSERTOVERWRITETABLEitem2SELECT*FROMitem表item2的大小是item的两倍(大约55MB)为什么会这样?有什么办法可以避免吗?附言。这只是为了说明问题。在实

import - HBase 导出/导入 : Unable to find output directory

我正在为我的应用程序使用HBase,我正在尝试使用org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export导出数据,因为它是指示here.我面临的问题是,一旦执行了命令,创建导出时就没有错误。但是指定的输出目录并没有出现在它的位置。我使用的命令是$bin/hbaseorg.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Exporttable_namedb_dump/ 最佳答案 我得到了解决方案,因此我正在回复我自己的答案hadoop的conf目录下的hadoop-env.sh必须有如下两行exp