我正在使用以下命令将parquet文件写入hdfs:df.write.mode(SaveMode.Append).partitionBy(id).parquet(path)之后我正在读取和过滤这样的文件:valfile=sqlContext.read.parquet(folder)valdata=file.map(r=>Row(r.getInt(4).toString,r.getString(0),r.getInt(1),r.getLong(2),r.getString(3)))valfilteredData=data.filter(x=>x.thingId.equals("1"))f
最近构建的MR2基本示例失败，即在伪分布式MR2HDFS集群中运行pi示例，出现以下错误:13/07/0621:20:47错误security.UserGroupInformation:PriviledgedActionExceptionas:root(auth:SIMPLE)cause:org.apache.hadoop.security.AccessControlException:Permissiondenied:user=root,access=EXECUTE,inode="/tmp/hadoop-yarn/staging":mapred:mapred:drwxrwx---为什
我正在使用pyspark从AmazonS3上的Parquet文件中读取数据帧，例如dataS3=sql.read.parquet("s3a://"+s3_bucket_in)这没有问题。但是后来我尝试写数据dataS3.write.parquet("s3a://"+s3_bucket_out)我确实得到以下异常py4j.protocol.Py4JJavaError:Anerroroccurredwhilecallingo39.parquet.:java.lang.IllegalArgumentException:java.net.URISyntaxException:Relativep
我想知道mapreduce1和mapreduce2之间的详细区别。YARN的加入实际上给Hadoop添加了什么？我是一个想学习ApacheHadoop的初学者。谁能建议从哪里开始。还有什么是Hadoop的集群设置。感谢您提供的所有帮助。 最佳答案 在Hadoop2中，Apache将map/reduce进程的管理与集群的资源管理分开(YARN=新的资源管理器)。这种分离允许一个特化有两件事，即YARN是一个比我们在MR1中更好的资源管理器。它还实现了多功能性——资源管理器可以支持其他范例，而不仅仅是映射/减少，实际上我们看到了YARN
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8年前。ImprovethisquestionHadoop流是否支持ORC和parquet等新的列式存储格式，或者Hadoop之上是否有允许您读取此类格式的框架？
有没有办法找出在HDFS中写入parquet文件时使用的parquet版本？我正在尝试查看各种文件是使用相同的Parquet版本还是不同的版本编写的。 最佳答案 $hadoopjarparquet-tools-1.9.0.jarmetamy-parquet-file.parquet|grep"parquet-mrversion"creator:parquet-mrversion1.8.1(build4aba4dae7bb0d4edbcf7923ae1339f28fd3f7fcf) 关于h
在用Java编写MR代码时，如何决定何时使用Map-SideJoin或Reduce-Side？ 最佳答案 Mapsidejoin在数据到达Map之前执行join。在map端加入数据之前，map功能需要一个强大的先决条件。这两种方法都有一些优点和缺点。Mapsidejoin与reduceside相比效率更高，但它需要严格的格式。先决条件:数据应以特定方式进行分区和排序。每个输入数据都应划分为相同数量的分区。必须使用相同的键排序。特定键的所有记录必须位于同一分区中。Reducesidejoin也称为Repartitionedjoin或R
我是BigData生态系统的新手，有点入门。我已经阅读了几篇关于使用spark流读取kafka主题的文章，但想知道是否可以使用spark作业而不是流从kafka读取？如果是的话，你们能帮我指出一些可以帮助我入门的文章或代码片段吗？我的问题的第二部分是以拼花格式写入hdfs。一旦我从Kafka读到，我想我会有一个rdd。将此rdd转换为数据帧，然后将数据帧写入Parquet文件。这是正确的方法吗？感谢任何帮助。谢谢 最佳答案 要从Kafka读取数据并将其以Parquet格式写入HDFS，使用SparkBatch作业而不是流，您可以
我可以访问hdfs文件系统，并且可以查看parquet文件hadoopfs-ls/user/foo如何将这些parquet文件复制到我的本地系统并将它们转换为csv以便我可以使用它们？这些文件应该是每行包含多个字段的简单文本文件。 最佳答案 尝试df=spark.read.parquet("/path/to/infile.parquet")df.write.csv("/path/to/outfile.csv")相关API文档:pyspark.sql.DataFrameReader.parquetpyspark.sql.DataFra
我使用Spark1.3.0并将Parquet文件写入OpenstackSwift对象存储已有一段时间了。我正在为Parquet文件使用大约12个分区，这些文件将Parquet文件写入Swift的几个部分。写入文件没有问题。但是当我尝试通过Spark读取它时，出现了这个错误:ERRORExecutor:Exceptionintask9.0instage2.0(TID22)java.io.EOFExceptionatjava.io.DataInputStream.readFully(DataInputStream.java:197)atjava.io.DataInputStream.rea
