我可以从sql文件执行查询并将输出存储在本地文件中使用hive-f/home/Prashasti/test.sql>/home/Prashasti/output.csv此外，我可以使用以下方法将配置单元查询的输出存储在hdfs中:insertoverwritedirectory'user/output'select*fromfolders;有什么方法可以从sql文件运行查询并将输出也存储在hdfs中吗？ 最佳答案 只需要修改sql文件，将insertoverwritedirectory'user/output'添加到查询的前面。
我正在处理一堆存储在HDFS嵌套目录结构中的avro文件。这些文件存储在年/月/日/小时格式的目录结构中。我写了这个简单的代码来处理sc.hadoopConfiguration.set("mapreduce.input.fileinputformat.input.dir.recursive","true")valrootDir="/user/cloudera/rootDir"valrdd1=sc.newAPIHadoopFile[AvroKey[GenericRecord],NullWritable,AvroKeyInputFormat[GenericRecord]](rootDir)
所以我有一个带有7个工作节点的cloudera集群。30GB内存4个vCPU以下是我发现的一些配置(来自Google)对于调整我的集群性能很重要。我正在运行:yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores=>4yarn.nodemanager.resource.memory-mb=>17GB(为操作系统和其他进程预留)mapreduce.map.memory.mb=>2GBmapreduce.reduce.memory.mb=>2GB运行nproc=>4(可用处理单元数)现在我担心的是，当我查看我的ResourceManager时，我看到可用内存为119GB，
请告诉我如何解决以下问题。首先，我确认以下代码在master为“本地”时运行。然后我启动了两个EC2实例(m1.large)。但是，当master为“spark://MASTER_PUBLIC_DNS:7077”时，会出现错误消息“TaskSchedulerImpl”并且失败。当我从VALID地址更改为Master(spark://INVALID_DNS:7077)的INVALID地址时，会出现相同的错误消息。即，"WARNTaskSchedulerImpl:Initialjobhasnotacceptedanyresources;检查您的集群UI以确保工作人员已注册并有足够的内存"好
在下面的例子中:small.ints=to.dfs(1:1000)mapreduce(input=small.ints,map=function(k,v)cbind(v,v^2))mapreduce函数的数据输入是一个名为small.ints的对象，它引用了HDFS中的block。现在我有一个CSV文件已经存储在HDFS中"hdfs://172.16.1.58:8020/tmp/test_short.csv"如何为它获取一个对象？据我所知(这可能是错误的)，如果我想将CSV文件中的数据作为mapreduce的输入，我必须首先在R中生成一个表，其中包含CSV文件中的所有值。我确实有这样的
在我们在Yarn下运行的Hadoop集群中，我们遇到了一个问题，即一些“更聪明”的人能够通过在pySparkJupyter笔记本中配置Spark作业来消耗大得多的资源block，例如:conf=(SparkConf().setAppName("name").setMaster("yarn-client").set("spark.executor.instances","1000").set("spark.executor.memory","64g"))sc=SparkContext(conf=conf)这导致了这些人从字面上排挤其他不那么“聪明”的人的情况。有没有办法禁止用户自行分配资
我是Hadoop的新手，尝试使用Hadoop编写关系连接。该算法尝试在连续两轮中连接三个关系。我使用递归方法。该程序运行良好。但是在执行期间它会尝试打印这样的警告:14/12/0210:41:16WARNio.ReadaheadPool:FailedreadaheadonifileEBADF:Badfiledescriptoratorg.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$POSIX.posix_fadvise(NativeMethod)atorg.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$POSIX.posixFadvis
我在玩Mahout，发现FileDataModel接受以下格式的数据userId,itemId,pref(long,long,Double).我有一些格式的数据String,long,double在Mahout上使用此数据集的最佳/最简单方法是什么？ 最佳答案 一种方法是创建FileDataModel的扩展.您需要覆盖readUserIDFromString(Stringvalue)使用某种解析器进行转换的方法。您可以使用IDMigrator的实现之一。，正如肖恩建议的那样。例如，假设您有一个已初始化的MemoryIDMigrato
我已经安装了hadoop2.6.0，并且正在试用它。我正在尝试伪分布式设置，并按照http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCluster.html#Execution上的说明进行操作我卡在了第5步，即当我运行命令时bin/hdfsdfs-putetc/hadoopinput我收到以下错误。15/02/0200:35:49WARNutil.NativeCodeLoader:Unabletoloadnative-hadooplibraryforyourplatform...u
我无法使用Java从HDFS读取文件:StringhdfsUrl="hdfs://:";Configurationconfiguration=newConfiguration();configuration.set("fs.defaultFS",hdfsUrl);FileSystemfs=FileSystem.get(configuration);PathfilePath=newPath(hdfsUrl+"/projects/harmonizome/data/achilles/attribute_list_entries.txt.gz");FSDataInputStreamfsData
