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hadoop - 不能在 PigStorage LOAD 中同时使用 -tagPath 和 schema

我对PigStorage及其-tagPath选项有一个有趣的行为,我不知道我是否做错了什么(模式定义错误?)或如果这是Pig中的限制/错误。我的文件看起来像这样(最基本的,我能想到的):AB现在我可以像这样加载和子选择这个文件了:vals=LOAD'/user/guest/test.txt'USINGPigStorage(';')AS(char:chararray);DUMPvalsone_column=FOREACHvalsGENERATEchar;DUMPone_column结果:(A)(B)(A)(B)但是,当我尝试使用-tagPath获取文件路径时(我在访问整个数据文件夹时需要

Hadoop 2.9.0 - hadoop namenode -format 和 hdfs-site.xml dfs.namenode.name.dir

我的第一个问题,我会尽量不把事情搞砸:)出于学习目的,我正在4节点集群上安装Hadoop2.9.0。我已经按照官方ApacheHadoop2.9.0文档和一些谷歌页面开始安装/配置名称节点。我像这样编辑了位于$HADOOP_HOME/etc/hadoop目录下的hdfs-site.xml:dfs.namenode.name.dirfile:///apps/hdfs/namenode/datadfs.datanode.data.dirfile:///apps/hdfs/datanode/datadfs.namenode.checkpoint.dirfile:///apps/hdfs/na

csv - 最佳实践 : how to handle data records with changing "schema"/ "columns"

这是一个最佳实践问题。我们的设置是一个hadoop集群,将(日志)数据存储在hdfs中。我们获取csv格式的数据,每天一个文件。在hadoop中对这些文件运行MR作业没问题,只要文件的“架构”(尤其是列数)不变即可。但是,我们面临的问题是,我们要分析的日志记录最终会发生变化,因为可能会添加或删除列。我想知道你们中的一些人是否愿意分享针对此类情况的最佳实践。我们目前能想到的最好的方式是将数据存储为json格式而不是csv。但是,这会增加(至少增加一倍)所需的存储空间。我们还遇到了ApacheAvro和ApacheParquet,并且刚刚开始对此进行研究。欢迎就此问题提出任何想法和意见。

【Python】No module named ‘yaml‘ 解决办法

文章目录一、yaml包的介绍二、使用报错及安装成功一、yaml包的介绍yaml是一种文件格式,跟json一样通常被用作配置文件,但远比JSON格式方便!使用json作为配置文件的朋友会发现,在json中写注释要通过增加键值对的形式来,但是yaml格式就非常的友好!建议使用yaml来写配置文件,如下为yaml格式的示例:二、使用报错及安装成功我训练模型的时候,出现了错误,如下所示:Traceback(mostrecentcalllast):File"train.py",line24,inmodule>importyamlModuleNotFoundError:Nomodulenamed'yaml

scala - Hadoop 端口 : fs. default.name

我有点懵。我看到的几乎所有Hadoop安装“如何”指定的core-site.xml都将fs.default.name设置为9000fs.default.namehdfs://192.168.0.141:9000但是,下面的代码valconf=neworg.apache.hadoop.conf.Configuration()valfs=org.apache.hadoop.fs.FileSystem.get(newjava.net.URI("hdfs://192.168.0.141/"),conf)给我一​​个java.net.ConnectException:指定无法连接到端口8020。

hadoop - 来自 avro.serde.schema 的错误 - "CannotDetermineSchemaSentinel"

在Hadoop(CDH4.6和Hive0.10)上运行作业时,出现以下错误:avro.serde.schema{“类型”:“记录”,“名称”:“CannotDetermineSchemaSentinel”,“命名空间”:“org.apache.hadoop.hive”,“字段”:[{"name":"ERROR_ERROR_ERROR_ERROR_ERROR_ERROR_ERROR","type":"string"},{"name":"Cannot_determine_schema","type":"string"},{"name":"check","type":“字符串”},{"nam

hadoop - Hive 没有完全遵守 core-site.xml 中的 fs.default.name/fs.defaultFS 值

我在一台名为hadoop的机器上安装了NameNode服务。core-site.xml文件的fs.defaultFS(等同于fs.default.name)设置如下:fs.defaultFShdfs://hadoop:8020我有一个名为test_table的非常简单的表,它当前存在于HDFS上的Hive服务器中。即存放在/user/hive/warehouse/test_table下。它是在Hive中使用一个非常简单的命令创建的:CREATETABLEnew_table(record_idINT);如果我尝试将数据加载到本地表中(即使用LOADDATALOCAL),一切都会按预期进行

amazon-ec2 - 使用 s3 作为 fs.default.name 或 HDFS?

我正在EC2上设置Hadoop集群,我想知道如何进行DFS。我所有的数据目前都在s3中,所有map/reduce应用程序都使用s3文件路径来访问数据。现在我一直在研究Amazon的EMR是如何设置的,它似乎为每个作业流设置了一个名称节点和数据节点。现在我想知道我是否真的需要那样做,或者我是否可以只使用s3(n)作为DFS?如果这样做,有什么缺点吗?谢谢! 最佳答案 为了使用S3而不是HDFS,core-site.xml中的fs.name.default需要指向您的存储桶:fs.default.names3n://your-bucke

java - 组织.apache.thrift : Invalid method name: 'authenticate'

我正在运行出现此错误的用户手册中的一些基本Accumulo代码。简单的谷歌搜索没有提供任何有用的信息。错误org.apache.accumulo.core.client.AccumuloException:org.apache.thrift.TApplicationException:Invalidmethodname:'authenticate'atorg.apache.accumulo.core.client.impl.ServerClient.execute(ServerClient.java:77)atorg.apache.accumulo.core.client.impl.C

maven - org.datanucleus.exceptions.NucleusUserException : Error : Could not find API definition for name "JDO"

我试图通过hcatalog访问mapreduce中的配置单元表并面临以下异常:我用谷歌搜索并试图找到根本原因,但没有成功,所以我在这里发布我的查询。2016-12-0115:48:35,855INFO[main]metastore.HiveMetaStore(HiveMetaStore.java:newRawStore(564))-0:Openingrawstorewithimplementationclass:org.apache.hadoop.hive.metastore.ObjectStore2016-12-0115:48:35,857INFO[main]metastore.Ob