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
能否在同一个系统上以伪分布式的方式安装不同版本的Hadoop？其实我想探索不同版本的hadoop-1.x和hadoop-2.x的特性，我已经在运行Linux的两个不同系统上配置了hadoop-1.x和hadoop-2.x。有什么方法可以在同一台机器上配置吗？ 最佳答案 是的，可以在同一台主机上并排安装多个版本的Hadoop软件。将不同版本的Hadoop软件提取到单独的子目录中。为不同的版本创建单独的配置文件(core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml等)，并将这些文件集保存在单独的目录中。确保
我需要使用spark-sql读取一个文件，该文件在当前目录中。我使用此命令解压缩存储在HDFS上的文件列表。valdecompressCommand=Seq(laszippath,"-i",inputFileName,"-o","out.las").!!该文件在当前工作节点目录中输出，我知道这一点是因为通过scala执行"ls-a"!!我可以看到该文件在那里。然后我尝试使用以下命令访问它:valdataFrame=sqlContext.read.las("out.las")我假设sql上下文会尝试在当前目录中查找文件，但事实并非如此。此外，它不会抛出错误，而是会发出一条警告，指出找不到
所以我只是在进行一些Hadoop培训，以了解这片土地的情况，并且我正在尝试进行reducesidejoin，我已经在运行，除了次要排序。所以基础知识:两个文件一个有球员，球队，薪水另一个有球员，球队，本垒打输出应该是球队，球员，薪水，本垒打纽约大都会队应该被划分到一个文件中，而所有其他蹩脚的球队应该被划分到另一个文件中。这些文件中的每一个都应按球队排序，其次按球员薪水排序。我正在使用团队keyplayerID加入并且有效，但我不知道我将如何按薪水排序，因为两个文件中只有一个有它。这是一项可能的任务还是只能通过map端连接来完成？ 最佳答案
在描述软件产品版本的状态时，“普遍可用”、“生产就绪”、“稳定”和“最新/当前”之间有什么区别？我在ApacheHadoop网站上遇到了这些术语，在尝试选择正确的版本/发布/分发(这三个词也让我感到困惑)进行下载时:https://hadoop.apache.org/docs/r3.2.0/ApacheHadoop3.2.0incorporatesanumberofsignificantenhancementsoverthepreviousstableminorreleaseline(hadoop-3.1).Thisisthefirstreleasein3.2releaselinewh
我每周运行一个特定的查询，创建一个包含所需数据的周表。表名格式如下db_name.subscriptions_wk29--为第29周数据创建的表db_name.subscriptions_wk30--为第30周数据创建的表db_name.subscriptions_wk31--为第31周数据创建的表由于这是一项重复性任务，我想安排此查询，使其在特定一周的每个星期一自动运行以获取前一周的数据。我面临的问题是，我不知道如何在每周运行查询时动态更改表名。因此，当我下次运行查询时，它应该会自动创建一个名为db_name.subscriptions_wk32的表。我可以从weekofyear('
我有一个关于在Hadoop中为多个映射器配置Map/Side内部连接的问题。假设我有两个非常大的数据集A和B，我使用相同的分区和排序算法将它们拆分成更小的部分。对于A，假设我有a(1)到a(10)，对于B，我有b(1)到b(10)。确保a(1)和b(1)包含相同的key，a(2)和b(2)具有相同的key，依此类推。我想设置10个映射器，特别是映射器(1)到映射器(10)。据我了解，Map/Sidejoin是mapper之前的预处理任务，因此，我想为mapper(1)加入a(1)和b(1)，加入a(2)和b(2)对于mapper(2)，等等。看了一些引用资料，我还是不太清楚这十个map
在用Java编写MR代码时，如何决定何时使用Map-SideJoin或Reduce-Side？ 最佳答案 Mapsidejoin在数据到达Map之前执行join。在map端加入数据之前，map功能需要一个强大的先决条件。这两种方法都有一些优点和缺点。Mapsidejoin与reduceside相比效率更高，但它需要严格的格式。先决条件:数据应以特定方式进行分区和排序。每个输入数据都应划分为相同数量的分区。必须使用相同的键排序。特定键的所有记录必须位于同一分区中。Reducesidejoin也称为Repartitionedjoin或R
我有3个级联管道(一个与另外两个连接)如下所述，LHSPipe-(更大尺寸)RHSPipes-(可能适合内存的较小尺寸)伪代码如下，本例涉及两个joinIFF1DecidingFactor=YES然后JoinLHSPipewithRHSLookup#1BY(LHSPipe.F1Input=RHSLookup#1.Join#F1)并设置查找结果(SETLHSPipe.F1Output=Result#F1)否则SETLHSPipe.F1Output=N/A同样的逻辑适用于F2计算。预期的输出，这种情况迫使我使用自定义加入操作，因为IF-ELSE决定是否加入。考虑到上述情况，我想进行MAP-
情况是这样的:我有两个表用户和项目。用户表与项目表具有一对多关系。当我尝试使用Model::create()方法在projects表中插入数据时，它显示外键约束错误。但是当我创建Project模型的实例并设置属性并使用$modelObject->save()方法时，它起作用了。下面是代码ProjectsController.php(Controller)(函数:postStart())-publicfunctionpostStart(Request$request){$input=$request->input();$project=Project::create(array('tit
