我正在尝试构建ApacheKylin多维数据集，但在第3步失败并显示以下日志消息:java.lang.RuntimeException:java.io.IOException:NoSuchObjectException(message:default.kylin_intermediate_t3cube_47ec8760_55ce_445d_a91b_0c33957690bftablenotfound)atorg.apache.kylin.source.hive.HiveMRInput$HiveTableInputFormat.configureJob(HiveMRInput.java:
您好，我正在尝试使用Kylin构建一个多维数据集，数据从sqoop获取良好，但创建配置单元表的下一步失败。查看被触发的命令，它看起来很奇怪，因为create语句对我来说看起来不错。我认为问题出在DOUBLE类型上，因为当我删除相同的创建语句时效果很好。有人可以帮忙吗。我用的是AWSEMR中的栈，kylin2.5hive2.3.0错误日志如下所示命令hive-e"USEdefault;DROPTABLEIFEXISTSkylin_intermediate_fm_inv_holdings_8a1c33df_d12b_3609_13ee_39e169169368;CREATEEXTERNAL
我已经从“https://github.com/apache/flume/downloads”下载了水槽..但我无法构建它..我需要先安装节俭才能构建水槽吗？如果是这样，原因是什么..我得到了当我运行mvncompile时出现以下错误-mohammad@ubuntu:~/apache-flume-b01a760$mvncompile[INFO]Scanningforprojects...[INFO]Reactorbuildorder:[INFO]Flume[INFO]FlumeCore[INFO]FlumeMasterConfigWebApplication[INFO]FlumeNod
f.e.创建文件20bytes.第一个进程将从0写入4第二个从5到9等等我需要它来使用我的MapReduce并行创建一个大文件。谢谢。附言也许它还没有实现，但总的来说是可能的——请指出我应该挖掘的地方。 最佳答案 您能否解释一下您计划在创建此文件后对其执行的操作。如果您需要将它从HDFS中取出然后使用它，那么您可以让HadoopM/R创建单独的文件，然后使用像hadoopfs-cat/path/to/output/part*>这样的命令localfile将各个部分组合成一个文件并保存到本地文件系统。否则，您无法让多个写入器打开同一个
我在包含多个AWS实例的集群上运行HadoopMapReduceJava应用程序。我想知道是否有可能在混洗阶段知道数据集的大小，即总共有多少数据被混洗。另外，是否可以知道每个reducer任务处理了多少数据？ 最佳答案 您应该能够从JobTrackerWebUI中找到此信息。有一个名为“Reduceshufflebytes”的计数器详细说明了被打乱的总字节数-参见https://issues.apache.org/jira/browse/HADOOP-4845以及原始链接票证以获取更多信息。对于每个reducer计数，深入到已完成的
我正在阅读与Hadoop的HIPI图像处理API相关的论文，网址为:http://cs.ucsb.edu/~cmsweeney/papers/undergrad_thesis.pdf在解释其中的协方差示例时，该论文说“因为HIPI为每个映射任务分配一个图像，所以很容易随机抽取100个补丁的图像并执行此计算”。但是论文中显示的第一个图描绘了一个架构，其中多个图像被输入到一个maptask中!令人惊讶的是，他们写道一张图像由一个maptask处理，因为它会产生太多maptask，因为他们也在解决小文件问题。如果这是真的，那么带有MultithreadedMapper的序列文件是一个更好的选
我们构建了第一个版本的服务，需要接收图像和pdf文件，然后对每个文件进行大量处理，并为我们构建的网络和移动客户端提供几个调整大小的变体。在处理方面，我们执行:9种适用于网络和移动设备的图片尺寸变体300dpi图像的平铺(a-lamap平铺)5个图像处理和机器学习/标记过程在连续运行完整管道测试时，处理大约120张图像大约需要18分钟。我们正在努力大幅缩短该时间。当然，一件事是并行进行各种处理，只有少数依赖关系，例如，在生成几个关键变体之前，我们无法处理图像处理/机器学习步骤。从架构的角度来看，我们希望从我们的网络层卸载所有处理，但也需要将图像提供给网络/移动客户端。我们一直在研究用于并
我有PentahoMapReduce作业(基本上是Java作业)，它将HBase数据作为map输入。工作流非常适合少量数据(例如100行数据)，但在几十万条记录上运行时会失败。两个映射器作业被提交到集群，它们正在做简单的数据聚合(大约400000行在两个HBase区域中分开)。它接缝任务无法在600秒内报告其状态，这是由mapred-site.xml中的mapred.task.timeout设置规定的。我不确定如何在Hadoop的Cloudera4.1.4发行版中更改此设置？同样在以下错误日志中，您可以看到一些其他错误:MetaVERSION="1".JobJOBID="job_201
我有一个pig脚本，它将从cassandra获取所有数据，进行少量转换并存储到hdfs上。在pig的grunt控制台执行时，cassandra数据量大，耗时将近30分钟。但是当我使用oozie工作流执行相同的操作时，它执行但需要很长时间，将近一个半小时。当我检查hadoop日志时，这就是它所说的。2013-11-1901:20:00,871[main]INFOorg.apache.pig.backend.hadoop.executionengine.mapReduceLayer.MapReduceLauncher-Moreinformationat:master:50030/jobde
我设置并配置了一个多节点的Hadoop。启动时会出现我的Ubuntu是16.04，Hadoop是3.0.2Startingnamenodeson[master]Startingdatanodeslocalhost:ERROR:Cannotsetpriorityofdatanodeprocess2984Startingsecondarynamenodes[master]master:ERROR:Cannotsetpriorityofsecondarynamenodeprocess31752018-07-1702:19:39,470WARNutil.NativeCodeLoader:Una
