我正在使用Jackson在Hadoop中实现一个JSONRecordReader。到目前为止，我正在使用JUnit+MRUnit在本地进行测试。每个JSON文件包含一个对象，在一些header之后，它有一个字段，其值是一个条目数组，我希望将每个条目理解为一个记录(因此我需要跳过这些header)。我可以通过将FSDataInputStream推进到读取点来做到这一点。在我的本地测试中，我执行以下操作:fs=FileSystem.get(newConfiguration());in=fs.open(newPath(filename));longoffset=getOffset(in,"H
我在yarn模式下使用spark提交，但我收到了这个错误:显然我的输入路径hdfs://缺少一个'/'我正在通过hdfs://master:8020/usr/jimmy/Test/，但是日志输出是日志文件中的hdfs:/master:8020/usr/jimmy/Test/Personal1(Personal1在我的代码中指定)缺少的'/'显然是问题所在我能做什么？请帮帮我我的命令:./bin/spark-submit--masteryarn-cluster--classMovie.Movies/usr/jimmy/Move.jarhdfs://master:8020/usr/jimm
我正在尝试使用SparkStreaming将数据从一个HDFS位置读取到另一个位置下面是我在spark-shell上的代码片段但我看不到在HDFS输出目录上创建的文件能否指出如何在HDFS上加载文件scala>sc.stop()scala>importorg.apache.spark.SparkConfscala>importorg.apache.spark.streamingscala>importorg.apache.spark.streaming.{StreamingContext,Seconds}scala>valconf=newSparkConf().setMaster("l
谁能带我了解使用从DDL生成的类读写数据的基本工作流程？我已经使用DDL定义了一些类似结构的记录。例如:classCustomer{ustringFirstName;ustringLastName;ustringCardNo;longLastPurchase;}我编译它以获得一个Customer类并将其包含到我的项目中。我可以很容易地看到如何将其用作映射器和缩减器的输入和输出(生成的类实现了可写)，但看不到如何将其读取和写入文件。org.apache.hadoop.record包的JavaDoc谈到以二进制、CSV或XML格式序列化这些记录。我该怎么做呢？假设我的reducer生成In
我在CentOS6机器上使用的是hadoop-1.2.1版本，并且已经配置好，它运行成功，我还在Eclipsekepler中安装了hadoop的插件，但不幸的是我得到了一个权限被拒绝的错误，我有如图所示，我试图通过阅读许多博客来解决这个问题，但我仍然被困在那里..有人可以解决这个问题吗？ 最佳答案 我从您的问题中了解到，我想您正在使用操作系统的“root”登录以启动Hadoop。我建议重新启动您的系统并从“Hadoop”(在用户列表中给出，例如root、Guest、Hadoop)登录，然后启动Hadoop。然后它就会工作。
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
我有一个包含以下数据类型的列的配置单元表:map>我正在尝试使用横向View爆炸从map中读取id的值，但它抛出了以下错误:selectvalue.idfrommy_tablelateralviewexplode(my_map)valuelimit10;FAILED:SemanticException[Error10002]:Line1:14Invalidcolumnreference'id'谁能帮我从map中读取结构值。 最佳答案 selectval.idfrommy_tablelateralviewexplode(my_map)
我已经创建了一个Maven项目作为pom.xml1.3.0org.apache.sparkspark-core_2.11${spark.version}org.scala-langscala-libraryorg.apache.sparkspark-sql_2.11${spark.version}mysqlmysql-connector-java5.1.6-->org.apache.sparkspark-hive_2.11${spark.version}我的类(class)正在从配置单元表中读取数据:importorg.apache.spark.sql.SQLContextimport
我正在使用SparkDataframeAPI从NFS共享加载/读取文件，然后将该文件的数据保存/写入HDFS。我有一个包含一个主节点和两个工作节点的三节点Spark集群。我的Spark集群使用YARN作为集群管理器，因此两个工作节点是YARNNodeManager节点，主节点是YarnResourceManager节点。我有一个远程位置，比如/data/files，它安装到所有三个YARN/SPARK节点，因为它是[/data/files]，其中存在我想要读取的所有csv文件[多个]从并最终写入HDFS。我在我的主节点上运行以下代码importjava.io.Fileimportorg
我们正在尝试使用生成HBaseHfiles从Hive批量加载。我们的主要问题是，当使用org.apache.hadoop.mapred.lib.TotalOrderPartitioner;它找不到自定义分区程序文件:java.lang.IllegalArgumentException:Can'treadpartitionsfile更多详情:自定义分区程序文件是从Hive表创建的:CREATEEXTERNALTABLEnetezza.ais_lowres_mmsi_range_keys(hbase_key_range_startstring)ROWFORMATSERDE'org.apac
