我正在尝试使用分区任务中的sparkjdbc()函数写入MySQL表，该分区任务是通过执行foreachPartitions(test)调用的。然而，我收到了一个选择错误。我不确定问题是否是由于spark已经在任务内部并且spark将write.jdbc()作为任务本身运行。根据我的理解，这是不允许的？我可以从我的test()函数返回列表“行”并在main中调用write.jdbc()但我宁愿不必将数据结构收集回主控。代码和错误:代码:deftest(partition_iter):row=[]row.append({'col1':26,'col2':12,'col2':153.493
我试图了解Avro并了解到它是Hadoop使用的数据序列化框架之一。在学习Hadoop的过程中，我了解到Hadoop使用的是自己的Serlization框架，而不是Java的Serialization，所以可以看到Hadoop中的Writable、WritableComparable。现在，经过AVRO之后，它说Avro被用作Serlization框架。因此我有点困惑。所以，当我们说Hadoop自己的序列化框架时，我们指的是Avro还是其他东西(它内置于“hadoop”本身)。谁能帮我理解一下？ 最佳答案 Hadoop可写对象不是A
如何从当前正在处理的RDD中获取行号:valrdd2=rdd1.filter(row=>{//getrownumber}true}) 最佳答案 valrdd2=rdd1.zipWithIndex.filter{case(row,index)=>{//rownumberisindex.(butisnotfixed,unlessRDDissorted)} 关于hadoop-SparkRDD:Getrownumber，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
我有一个每周在生产集群上运行的Pig脚本。在上次运行中我得到了以下错误org.apache.pig.backend.executionengine.ExecException:ERROR6017:Jobfailed!Error-Jobinitializationfailed:java.io.IOException:Thenumberoftasksforthisjob100325exceedstheconfiguredlimit100000atorg.apache.hadoop.mapred.JobInProgress.initTasks(JobInProgress.java:719)a
映射器和映射任务有什么区别？同样，reducer和reduce任务？此外，在执行mapreduce任务期间如何确定映射器、maptasks、reducer、reducetasks的数量？如果有的话，给出它们之间的相互关系。 最佳答案 简单来说maptask就是Mapper的一个实例。Mapper和reducer是mapreduce作业中的方法。当我们运行mapreduce作业时，生成的map任务数取决于输入中的block数(block数取决于输入拆分)。然而，reduce任务的数量可以在mapreduce驱动程序代码中指定。可以通过
我正在使用只有4个节点的hadoopCloudera系统，但磁盘空间很大(200TB)。在我的pig脚本中，我每月加载几个文件，每个文件的大小约为200Gb。我注意到，如果我在我的pig脚本中加载大约一年的数据，Pig会创建大约15k个mappers，整个过程大约需要3个小时(包括reduce步骤)。相反，如果我加载三年的数据(大约5TB)，那么Pig会创建大约30k个mappers，基本上所有节点在处理超过15次后都会变得不健康小时。我是不是遇到了瓶颈？或者我应该使用一些默认选项？我的pig脚本非常基本:我分组，我数数。非常感谢! 最佳答案
我一直在尝试在oozie上运行Avromap-reduce。我在workflow.xml中指定映射器和缩减器类，并提供其他配置。但它给出了一个java.lang.RunTimeException-classmr.sales.avro.etl.SalesMappernotorg.apache.hadoop.mapred.Mapper当直接在hadoop集群上(而不是通过oozie)运行时，相同的作业会完成并提供所需的输出。所以我似乎可能缺少一些oozie配置。我从异常中猜想oozie要求映射器是org.apache.hadoop.mapred.Mapper的子类，但Avro映射器具有不同
我想计算Pigmap中键的数量。我可以编写UDF来执行此操作，但我希望有更简单的方法。data=LOAD'hbase://MARS1'USINGorg.apache.pig.backend.hadoop.hbase.HBaseStorage('A:*','-loadKeytrue-caching=100000')AS(id:bytearray,A_map:map[]);在上面的代码中，我想基本上构建id的直方图以及该键在列族A中有多少项。怀着希望，我尝试了c=FOREACHdataGENERATEid,COUNT(A_map);但不出所料，这没有奏效。或者，也许有人可以建议一个更好的方
我在hadoop集群上使用Hive。每当我尝试运行配置单元查询时，它总是显示为HadoopjobinformationforStage-1:numberofreducers:1我使用了以下Hive配置:hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=1000000000hive.exec.reducers.max=999请告诉我如何增加reducer的数量。谢谢。 最佳答案 确保您已完成以下几点:您的mapred.reduce.tasks默认为-1。通过将此属性设置为-1，Hive将自动计算出reducer
我有这样的GIS数据-'111,2011-02-0120:30:30,116.50443,40.00951''111,2011-02-0120:30:31,116.50443,40.00951''112,2011-02-0120:30:30,116.58197,40.06665''112,2011-02-0120:30:31,116.58197,40.06665'第一列是driver_id，第二个是timestamp,第三个是longitude&第四个是latitude.我正在使用Flume摄取此类数据，我的接收器是HBase(类型-AsyncHBaseSink)。默认情况下，HBas
