我创建了一个UDF并将jar导出为abc.jar。将jar复制到/user/hive/warehouse中的hdfs。现在，我遇到以下错误:hive>ADDJAR/user/hive/warehouse/abc.jar;/user/hive/warehouse/abc.jardoesnotexistQueryreturnednon-zerocode:1,cause:/user/hive/warehouse/abc.jardoesnotexist.hive>当我这样做时，hadoopfs-ls/user/hive，我可以在/user/hive/warehouse看到abc.jar路径。我

在一个web项目中，使用最新的spring-data(1.10.2)和MySQL5.6数据库，我正在尝试使用带有分页的native查询，但我遇到了org.springframework.data。jpa.repository.query.InvalidJpaQueryMethodException在启动时。更新:20180306此问题现已在Spring2.0.4中得到修复对于那些仍然感兴趣或坚持使用旧版本的人，请查看相关答案和评论以了解解决方法。根据Example50atUsing@Queryfromspring-datadocumentation可以指定查询本身和countQuery

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Hadoop将中间结果写入本地磁盘，将reducer的结果写入HDFS。HDFS是什么意思。它在物理上翻译成什么 最佳答案 HDFS是Hadoop分布式文件系统。从物理上讲，它是运行在集群每个节点上的程序，提供与本地文件系统非常相似的文件系统接口(interface)。但是，写入HDFS的数据不仅仅存储在本地磁盘上，而是分布在整个集群的磁盘上。存储在HDFS中的数据通常也会被复制，因此同一个数据block可能会出现在集群中的多个节点上。这提供了可靠的访问，因此一个节点的崩溃或繁忙不会阻止某人能够从HDFS读取任何特定数据block。

在HadoopMapReduce中，中间输出(map输出)保存在本地磁盘中。我想知道是否可以只在reduce阶段启动一个作业，从本地磁盘读取mapoutput，对数据进行分区并执行reduce任务？ 最佳答案 Mapper有一个基本实现，称为IdentityMapper，它基本上将所有键值对传递给Reducer。Reducer成对读取不同映射器生成的输出并发出键值对。Reducer的工作是处理来自映射器的数据。如果MapReduce程序员不使用JobConf.setMapperClass设置Mapper类，则IdentityMapp

在Spark中，我们可以随时将数据保存在内存中，但我想知道在HadoopMapReduce的Map和Reduce阶段之间数据保存在哪里。它是保存在HDFS、磁盘还是RAM中？我的意思是，当数据被洗牌时(即在Map/Combiner之后和Reduce之前)，它保存在哪里？ 最佳答案 根据我在HadoopMapreduce方面的知识。1)Map任务输出写入本地磁盘。(在Map/Combiner之后和Reduce任务之前)2)Reducer任务输出写入HDFS。如果Mapreduce作业只有Mapper任务输出写在HDFS中希望这有帮助!

这是一个简单的mapreduce作业。最初这只是将输入目录中的文件复制到输出目录的一种简单方法。Map阶段完成，但reduce阶段只是挂起。我究竟做错了什么？这是少量代码，这是整个工作:importjava.io.IOException;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.*;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Job;importorg.apache.hadoop.mapreduce.M

我正在阅读过去几周的hadoop框架，但我无法理解一个概念。可能这个问题是愚蠢的，如果是这样的话，那就对不起了。我的问题是假设我必须在一个太长的文件上创建一个字数统计程序，因此它分布在3个不同的数据节点上。现在，由于在所有三个数据节点上运行的映射阶段将创建为一个键值对，之后将对所有三个数据节点创建的所有map数据执行合并。但现在我无法理解下一阶段是什么。意味着合并数据将如何沿着不同的缩减阶段分布，将运行多少个缩减阶段以及将运行多少个数据节点。请清除我以上所有的困惑，因此我无法在hadoop中进一步移动。如果是这样的话，很抱歉提出一个愚蠢的问题。谢谢 最佳答案

在一个作业中有两个输入文件，它们位于两个不同的目录中，在Hadoopjobtakinginputfilesfrommultipledirectories中，我们可以从多个目录读取文件。这些文件具有相同的名称，但它们位于不同名称的文件夹中。C1/part-0000C2/part-0000有没有可能在map阶段检测文件？就像是:publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,Context上下文)抛出IOException，InterruptedException{如果(第一个文件){...context.write(outputKey,outputValu

在pypspark中，我可以获得从ES返回的数据的唯一方法是保留es.query默认值。这是为什么？es_query={"match":{"key":"value"}}es_conf={"es.nodes":"localhost","es.resource":"index/type","es.query":json.dumps(es_query)}rdd=sc.newAPIHadoopRDD(inputFormatClass="org.elasticsearch.hadoop.mr.EsInputFormat",keyClass="org.apache.hadoop.io.NullWr