我想使用testmapredsort在Hadoop中进行基准排序。我现在不使用TeraSort。hadoop-*test*.jar应该包含testmapredsort类。但是我在Hadoop2中没有看到hadoop-*test*.jar。hadoopjarhadoop/share/hadoop/common/hadoop-common-2.2.0-tests.jartestmapredsort/data/unsorted-data-sortOutput/data/sorted-data 最佳答案 在Hadoop1中，testmapr
谁能解释一下使用MR-Unit进行单元测试MR作业与使用JUnit和Mockito相比有什么好处？具体来说，有哪些事情是我可以用JUnit做而不能做的，或者更难做？我的想法是将所有逻辑从映射器/缩减器转移到帮助器类，并且只验证是否在模拟上调用了适当的方法。为什么要使用MR-Unit？ 最佳答案 我认为mrunit为您提供的最重要的东西是用于测试mapreduce作业的DSL。单元测试应该是关于可读性和讲述故事的，因此如果您有一个适合该领域的API，那么编写测试和稍后理解它们会变得更容易。另一件可能同样重要的事情是它提供了比JUnit
我最近在开始使用HBase时添加了一个表test。由于一些问题，我决定重新安装HBase。重新安装并运行HBaseshell后，我尝试了:hbase(main):004:0>listTABLE0row(s)in0.0070seconds=>[]所以没有表格。现在我尝试添加表testhbase(main):005:0>create'test','testfamily'ERROR:Tablealreadyexists:test!我查看了日志文件并找到了以下条目2018-06-2107:53:30,646WARN[ProcedureExecutor-2]procedure.CreateTab
我正在尝试使用MRUnit为我的hadoop作业实现单元测试.对于我自己的Writable，断言在withOutput(K2k2,V2v2)失败。我已经尝试覆盖Object的equals(Objecto)方法，但这没有帮助。当两个Writable实际上相同时，有什么想法可以告诉MRUnit吗？ 最佳答案 为了使runTest()成功，必须覆盖inthashCode()。 关于unit-testing-MR单元:Testsfailwithcustomwritable，我们在StackOve
我在co列中保存了大文本内容，我想搜索co列是否包含特定单词，就像我们在中所做的那样RDBMSeg:wherecolike%test%，要实现这个我应该写任何过滤器还是Mapreduce？有人可以举例说明如何实现这一目标吗？ 最佳答案 你可以做类似的事情RegexStringComparatorcomp=newRegexStringComparator(".test.");//or(\W|^)test(\W|$)ifyouwantcompletewordsonly或SubstringComparatorcomp=newSubstri
我对Hadoop、Spark和HBase还很陌生。我正在尝试构建SparkOnHBasemvncleanpackage(ApacheMaven3.3.3)库但是我在构建过程中遇到了以下失败的测试:-distributedScantotestHBaseclient***FAILED***java.lang.NullPointerException:atorg.apache.hadoop.net.DNS.reverseDns(DNS.java:92)atorg.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormatBase.reverseDNS(Tab
这个问题不太可能帮助任何future的访问者；它只与一个小的地理区域、一个特定的时间点或一个非常狭窄的情况有关，这些情况并不普遍适用于互联网的全局受众。为了帮助使这个问题更广泛地适用，visitthehelpcenter.关闭10年前。我正在尝试设置一个8节点开发集群。我对配置做了最小的改动。我将其中一个节点设置为所有节点上的种子。3个节点连接到种子，但还有4个不连接。我检查过所有非连接节点都可以访问种子的IP(它们甚至在同一子网上)。我的网络没问题。我验证了所有IP都是正确的。一个非连接节点显然访问了种子:INFO17:30:16,272StartingMessagingServic
我们的项目要求将数据从源加载到HDFS目标目录。而且我们必须验证数据转换(从源到目标)作为转换规则。他们为我们提供了源表(单个平面文件/表)和目标表的平面文件。我们必须通过Hive进行数据验证我们如何做到这一点，其中是否有任何自动化范围。我对这项Hadoop技术非常陌生。请帮帮我 最佳答案 尝试以下步骤来验证数据-1-编写自定义UDF并对行应用验证规则，您可以使用REGEX在UDF中编写验证规则。2-编写自定义Serde或InputFOrmat以在加载Hive表时验证数据。3-尝试MapreduceJob直接进行数据验证。如果您的源
如何在HortonworksDataPlatform2.2上安装hadoop-examples*和hadoop-test*jar？这些jar在任何服务器上都不存在。我需要安装其他软件包吗？我找到了一个reference也就是说，它们应该位于/usr/share/hadoop，但该目录在我的集群中的任何节点上都不存在。 最佳答案 对于HDP2.2，大多数内容都移到了/usr/hdp下，所以这些可能就是您要找的内容。[hdpdemo@hdp-demo-mas5hdp]$pwd/usr/hdp[hdpdemo@hdp-demo-mas5h
我正在使用Ubuntu和本地Spark安装(spark-2.0.2)。我的数据集很小，我的代码运行在我有一个小数据。如果我用更多行增加数据集(txt文件)，则会发生错误。我在安装了Hadoop的ClouderaVM上尝试了完全相同的代码，并且运行良好。所以，这一定是我的Ubuntu机器上的一些内存问题或限制。还有一些其他类似的问题，例如:ApacheSpark:pysparkcrashforlargedataset但在我的情况下它没有帮助。我没有Hadoop集群，只有Spark、python2.7和java1.8。它工作正常，只是当有一些更复杂的计算或数据集更大时它崩溃了。有什么线索吗
