我正在尝试查看我的hdfs中的文件并评估哪些文件早于特定日期。我想执行一个hdfsls并将它的输出传递给一个pigLOAD命令。在对HowCanILoadEveryFileInaFolderUsingPIG?的回答中@DonaldMiner包含一个输出文件名的shell脚本；我借用它来传递文件名列表。但是，我不想加载文件的内容，我只想加载ls命令的输出并将文件名视为文本。这是myfirstscript.pig:test=LOAD'$files'as(moddate:chararray,modtime:chararray,filename:chararray);illustratetes
sparkdocs状态:OnlyoneStreamingContextcanbeactiveinaJVMatthesametime.想象一下我计划从两个Kafka主题读取/处理数据的情况，其中一个作业从一个Kafka主题获取数据，另一个从另一个Kafka主题获取数据。我可以在同一个hadoop集群上同时触发这两个作业吗？它还指出，Onceacontexthasbeenstopped,itcannotberestarted.因此，如果由于某种原因我必须停止spark作业，有什么方法可以重新启动它？我是否通过oozie或其他方式触发它？ 最佳答案
因此，Spark有文件spark-defaults.xml用于指定哪些设置，包括要使用哪个压缩编解码器以及在哪个阶段(RDD、Shuffle)。大多数设置都可以在应用程序级别进行设置。编辑:conf=SparkConf()conf.set("spark.hadoop.mapred.output.compress","true")conf.set("spark.hadoop.mapred.output.compression.codec","org.apache.hadoop.io.compress.snappy")如何使用spark-defaults.xml告诉Spark使用特定的编解
Iwasrunning$HADOOP_HOME/bin/hadoopjar$HADOOP_HOME/hadoop-streaming.jar\-Dstream.map.output.field.separator=.\-Dstream.num.map.output.key.fields=4\-inputmyInputDirs\-outputmyOutputDir\-mapperorg.apache.hadoop.mapred.lib.IdentityMapper\-reducerorg.apache.hadoop.mapred.lib.IdentityReducerWhathouldb
是否可以设置每个节点运行的map任务数。我正在使用HadoopStreaming来抓取数据，每个节点只需要一个映射任务来避免阻塞。谢谢， 最佳答案 无论是否使用Streaming，每个节点的最大映射器数量可以使用mapreduce.tasktracker.map.tasks.maximum参数设置。该参数必须在节点上的mapred-site.xml文件中设置，此属性在客户端设置时无效。 关于HadoopStreaming-设置每个节点的最大映射数，我们在StackOverflow上找到一
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[
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答。关闭6年前。Improvethisquestion谷歌搜索弹出了不少开源深度学习框架。这是一个收集列表GoogleTensorFlowTheanomxnetkerasPylearn2BlocksLasagnechainerscikit-neuralnetworktheano-lightsdeepyidlfreinforce.jsopendeepmxnet.jsCGTTorchCaffescikit-cudacuda4
我有一个映射器，它在处理数据时将输出分为3种不同的类型(类型是输出键)。我的目标是通过reducer创建3个不同的csv文件，每个文件都包含一个带有标题行的键的所有数据。键值可以改变并且是文本字符串。现在，理想情况下，我想要3个不同的reducer，每个reducer只会获得一个键及其整个值列表。除了，这似乎不起作用，因为键没有映射到特定的reducer。在其他地方对此的答案是编写一个自定义分区器类，将每个所需的键值映射到特定的缩减器。这会很棒，除了我需要使用python流式传输并且我无法在我的工作中包含自定义流式传输jar，所以这似乎不是一个选项。我看到inthehadoopdocs
我正在尝试使用来自ElephantBird的输入格式在我的HadoopStreaming脚本中。特别是，我想使用LzoInputFormat并最终使用LzoJsonInputFormat(在此处处理Twitter数据)。但是，当我尝试这样做时，我不断收到错误消息，提示ElephantBird格式不是InputFormat类的有效实例。这就是我运行Streaming命令的方式:hadoopjar/usr/lib/hadoop/contrib/streaming/hadoop-streaming-0.20.2-cdh3u5.jar\-libjars/project/hanna/src/el
我有一个这样的输入文件，它已经上传到HDFS/tmp/input(用^A分隔，这是一个非打印字符，这是VI中的View)A^A10A^A7A^A10A^A5A^A10A^A8B^A1A^A9B^A1A^A9B^A1A^A9B^A1A^A9B^A1A^A9B^A1A^A9我写的映射器看起来像这样:importsysforlineinsys.stdin:name,score=line.strip().split(chr(1))print'\t'.join([name,str(int(score)+1)])reducer看起来像这样(similarto):importsysfromdatet
