目录一、问题二、工具介绍三、解决方法一、问题Ruoyi架构，bat文件上传到了服务器的文件夹upload下，如何通过在前端点击“执行”，后端Java去操控对应的bat文件执行呢？Java可以通过Process类的Runtime.getRuntime().exec调用外部的脚本或者是操作系统命令二、工具介绍Runtime.getRuntime().exec()方法，用于调用外部可执行程序或系统命令，并重定向外部程序的标准输入、标准输出和标准错误到缓冲池。相当于在当前目录打开CMD窗口，Runtime.getRuntime()返回当前应用程序的Runtime对象，该对象的exec()方法指示Jav
1/*2*Thiscreatesanewprocessasacopyoftheoldone,3*butdoesnotactuallystartityet.4*5*Itcopiestheregisters,andalltheappropriate6*partsoftheprocessenvironment(aspertheclone7*flags).Theactualkick-offislefttothecaller.8*/9structtask_struct*copy_process(unsignedlongclone_flags,10unsignedlongstack_start,11st
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我希望在cron上运行到Hive的导入，并且希望只使用“将数据本地输入路径‘/tmp/data/x’加载到表X”到表中就足够了。后续命令会覆盖表中已有的内容吗？还是会追加？ 最佳答案 本站http://wiki.apache.org/hadoop/Hive/LanguageManual在处理Hive时是你的friend。:)解决将数据加载到Hive的页面是http://wiki.apache.org/hadoop/Hive/LanguageManual/DML该页面指出iftheOVERWRITEkeywordisusedthent
由于Spring-Data-Hadoop尚未发布，因此很难找到与cloudera一起使用的运行示例配置。我需要选择哪些依赖项才能与CDH4(Hadoop2.0.0-cdh4.1.3)一起运行Spring-Data-Hadoop？通过选择不同的应用程序，我得到了这个异常(exception):空指针Exceptioninthread"SimpleAsyncTaskExecutor-1"java.lang.ExceptionInInitializerErroratorg.springframework.data.hadoop.mapreduce.JobExecutor$2.run(JobE
我们正在做的是:根据网站上的文档安装Spark0.9.1，以及hadoop/hdfs的CDH4(和另一个带有CDH5的集群)发行版。使用sbt构建带有Spark应用程序的fatjar，然后尝试在集群上运行它我还在底部包含了代码片段和sbtdeps。当我用谷歌搜索这个时，似乎有两个有点含糊的回答:a)节点/用户代码上的spark版本不匹配b)需要向SparkConf添加更多的jar现在我知道(b)不是在其他集群上成功运行相同代码但只包含一个jar(它是一个胖jar)的问题。但我不知道如何检查(a)-似乎Spark没有任何版本检查或任何东西-如果它检查版本并抛出“不匹配的版本异常:你有用户
我使用我的API日志提取如下信息:这段时间内我的API有多少用户？或者在这段时间里，什么类型的服务被调用最多？我提取的几乎所有信息都取决于时间戳。实际上，我使用MongoDB并将时间戳添加为索引(对于80GB，索引大小为12GB)。有人向我推荐迁移到cassandra或Hbase。我想知道哪个更适合我的用例:时间序列数据分析。需要良好的写入和读取性能。可以使用hadoop进行数据分析。感谢您分享您的观点或经验。 最佳答案 Cassandra的优势:Cassandra通常表现出更好的性能(尽管两者都非常出色)。从操作的角度来看，Cas
我运行的hive查询对于小型数据集运行良好。但我正在运行2.5亿条记录，我在日志中遇到的错误低于此FATALorg.apache.hadoop.mapred.Child:Errorrunningchild:java.lang.OutOfMemoryError:unabletocreatenewnativethreadatjava.lang.Thread.start0(NativeMethod)atjava.lang.Thread.start(Thread.java:640)atorg.apache.hadoop.mapred.Task$TaskReporter.startCommuni
在最近关于分布式处理和流的讨论中，我遇到了“代码移动到数据”的概念。有人可以帮忙解释一下吗？此短语的引用是MapReduceWay.在Hadoop方面，it'sstatedinaquestion但仍然无法以技术不可知的方式找出对原理的解释。 最佳答案 基本思想很简单:如果代码和数据在不同的机器上，则必须先将其中一个移动到另一台机器上，然后才能在数据上执行代码。如果代码小于数据，最好将代码发送到保存数据的机器，而不是相反，如果所有机器都同样快且代码兼容。[可以说您可以根据需要发送源代码和JIT编译]。在大数据的世界里，代码几乎总是比数
我正在从事一个电信项目，该项目使用Hadoop-hive进行数据分析。一天，我们将获得数百万条记录。在指定的天数之后，我们需要删除旧数据，因为我们没有存储容量。删除记录的最佳方法是什么？附加信息:这些配置单元表将有一个包含填充日期的列。 最佳答案 我认为您的用例非常适合在Hive表中使用“日”分区。如果“天”只是一列，那么维护和清理表格将变得困难。分区在Hive中的真正含义是每个“天”都有一个目录例如:createtablemytable(...)partitionedby(daystring)因此，当您添加数据时，您将在HDFS中
