我在下面写了reduce()确定给定年份的最高记录温度的方法。(map()的输出给出了一年中记录的温度列表。)publicvoidreduce(IntWritableyear,Iteratortemps,OutputCollectoroutput,Reporterreporter)throwsIOException{intmaxValue=Integer.MIN_VALUE;while(temps.hasNext()){intnext=temps.next().get();if(next>maxValue){maxValue=next;}}output.collect(year,new
我在CentOSPC上安装了Hadoop版本2.7.1和Pig0.14.0。我尝试在Gruntshell上运行Pigdump命令，但失败并出现以下错误:[main]ERRORorg.apache.pig.tools.grunt.Grunt-ERROR1066:Unabletoopeniteratorforalias下面是我正在运行的命令:grunt>youtube_dump=LOAD'/youtubedata.txt'as(video_id:chararray,uploader:chararray,upload_interval:int,category:chararray,video
我有兴趣在HTML解析任务上试用GoogleCloudDataproc。我们目前在谷歌存储中有很多(200M+)小的HTML文件。我们希望能够将所有这些文件提取到Hadoop(MapReduce或Spark)中进行处理。但是，我的理解是Dataproc在列出和读取大量小文件时性能会很差，而且Hadoop通常也是如此。所以我的问题是，我应该如何将大量小文件打包成更大的文件，以便能够高效地列出和读取？我考虑过像TAR/ZIP这样的标准东西，但我的理解是这些东西是不可分割的，因此并发性是有限的。是否有其他推荐的格式用于此类内容？我考虑过使用avro，并且只是将HTML存储为avro记录中的字
我使用以下Hive查询:hive>INSERTOVERWRITELOCALDIRECTORY"gs://Google/Storage/Directory/Path/Name"rowformatdelimitedfieldsterminatedby','select*from.;我收到以下错误:"Error:FailedwithexceptionWrongFS:"gs://Google/Storage/Directory/PathName",expected:file:///我做错了什么？ 最佳答案 从语法中删除Local。参见下面的
我正在使用Spark1.1。我有一个Spark作业，它只在存储桶下寻找特定模式的文件夹(即以...开头的文件夹)，并且应该只处理那些。我通过执行以下操作实现了这一点:FileSystemfs=FileSystem.get(newConfiguration(true));FileStatus[]statusArr=fs.globStatus(newPath(inputPath));ListstatusList=Arrays.asList(statusArr);ListpathsStr=convertFileStatusToPath(statusList);JavaRDDpaths=sc.
我已经通过谷歌控制台中的Deployments界面部署了一个hadoop集群。(Hadoop2.x)我的任务是过滤存储在一个GoogleStorage(GS)存储桶中的数据，并将结果放入另一个存储桶中。所以，这是一个只有map的工作，带有简单的python脚本。请注意，集群和输出桶位于同一区域(EU)。利用GoogleCloudStorageConnector，我运行以下流媒体作业:hadoopjar/home/hadoop/hadoop-install/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.4.1.jar\-Dmapreduce.outp
我正在尝试使用联合运算符，如下所示uni_b=UNIONA,B,C,D,E,F,G,H;这里所有的关系A,B,C...H都具有相同的模式当我使用dump运算符时，直到85%运行正常..之后它显示以下错误..ERROR1066:Unabletoopeniteratorforaliasuni_b这是什么？问题出在哪里？我应该如何调试？这是我的pig脚本...ip=load'/jee/jee_data.txt'USINGPigStorage(',')as(id:Biginteger,fname:chararray,lname:chararray,board:chararray,eid:cha
大数据中的一个常见问题是将数据转换为大数据友好格式(parquet或TSV)。在当前返回RDD[(String,String)](path->wholefileasstring)的SparkwholeTextFiles中，这是一种有用的方法，但会导致许多问题当文件很大时(主要是内存问题)。原则上应该可以使用底层HadoopAPI编写如下方法defwholeTextFilesIterators(path:String):RDD[(String,Iterator[String])]其中迭代器是文件(假设换行符作为分隔符)并且迭代器正在封装底层文件读取和缓冲。在阅读代码一段时间后，我认为解决
我正在尝试将Google云存储文件加载到本地Hadoop集群。我开发了一个解决方法(程序)来将本地EdgeNode和distcp上的文件下载到Hadoop。但这似乎是双向解决方法，并没有给人留下深刻印象。我浏览了几个网站(links1、link2)，这些网站总结了使用HadoopGoogleCloudStorage连接器进行此类过程，并且需要基础架构级别的配置，这在所有情况下都是不可能的。有什么方法可以使用Python或Java以编程方式将文件直接从CloudStorage复制到Hadoop。 最佳答案 要以编程方式执行此操作，您可
我需要一些有关Spark+Java编程的帮助。这是我的问题:我在hdfs中有一个大文件，名为A，另一个大文件名为B。基本上，我需要同时迭代第一个(A)和第二个(B)。我的意思是这样的(这是伪代码):a=read.A;//ReadrecordfromAb=read.B;//ReadrecordfromBwhile(a!=EOF){if(a>b){b=read.B;//WriteOutputinsomeway}else{a=read.A;//Writeoutputinsomeway}}是否可以使用Spark+Java做类似的事情？ 最佳答案
