我想知道是否有生态系统的各种Hadoop组件的兼容性矩阵？每次Hadoop升级都会对兼容性产生很大的影响，例如:ApacheSpark2.4不支持Hadoopv3，Hadoop不支持Java9和10，等等...我知道像Hortonworks这样的供应商会在每个版本的发行版中发布组件列表，但这并不适合广大公众，因为其中包括已打补丁的组件。是否必须通过Jira的所有错误跟踪器来查找每种工具的兼容性问题？ 最佳答案 像Cloudera/Hortonworks这样的公司所做的关键事情之一就是采用构成Hadoop的所有开源项目，并确保它们能够
我有一个巨大的CSV文件，我想在AmazonEMR(python)上使用HadoopMapReduce进行处理。该文件有7个字段，但是，我只查看日期和数量字段。"date""receiptId""productId""quantity""price""posId""cashierId"首先是我的mapper.pyimportsysdefmain(argv):line=sys.stdin.readline()try:whileline:list=line.split('\t')#Ifdatemeetscriteria,addquantitytoexpresskeyifint(list[0
我有几个结构相同的巨大CSV文件存储在HDFS中。是否有任何工具可以将这些文件连接成一个CSV文件？ 最佳答案 hadoopfs-catmyfiles/*.csv|hadoopfs-put-myfiles_together.csv这会连接文件内容，然后通过put将其传回HDFS。那里的-表示使用标准in作为文件内容，而不是一些本地文件。这比下拉然后向上推要好，因为它不使用磁盘。所以，您可能会说“嘿!那是不可扩展的!”好吧，不幸的是，没有可扩展的方法来在HDFS中写出一个大文件。您必须在单个线程中按顺序写入该单个文件。我的基本论点是，
我在Greenplum数据库中有数TB的结构化数据。我需要对我的数据运行本质上是MapReduce作业。我发现自己至少重新实现了MapReduce的功能，以便这些数据适合内存(以流方式)。然后我决定到别处寻找更完整的解决方案。我查看了PivotalHD+Spark，因为我使用的是Scala，而Spark基准测试是一个令人惊叹的因素。但我相信这背后的数据存储HDFS的效率将低于Greenplum。(注意“我相信”。我很高兴知道我错了，但请提供一些证据。)因此，为了与Greenplum存储层保持一致，我查看了Pivotal的HAWQ，它基本上是在Greenplum上使用SQL的Hadoop
单位的刷脸考勤机后台系统做得比较差，只能导出每个部门的出勤统计表pdf，格式如下：近期领导要看所有部门的考勤数据，于是动手快速写了个合并pdf并输出csv文件的脚本。安装模块pypdf2，pdfplumber，前者用于合并，后者用于读表格。C:\>pipinstallpypdf2Lookinginindexes:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpleCollectingpypdf2 Usingcachedhttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/8e/5e/c86a5643653825d3c913719e78
我正在运行一个Spark作业，它花费了很长时间来处理输入文件。输入文件为6.8GBGzip格式，包含1.1亿行文本。我知道它是Gzip格式，所以它不可拆分，并且只有一个执行程序将用于读取该文件。作为调试过程的一部分，我决定只看看将gzip文件转换为parquet需要多长时间。我的想法是，一旦我转换为parquet文件，然后如果我在该文件上运行我的原始Spark作业，在这种情况下它将使用多个执行程序并且输入文件将被并行处理。但即使是小工作也比我预期的要花更长的时间。这是我的代码:valinput=sqlContext.read.text("input.gz")input.write.pa
我正在将一个csv文件导出到配置单元表中。关于csv文件:列值用双引号括起来，用逗号分隔。来自csv的示例记录"4","good""3","notbad""1","veryworst"我用下面的语句创建了一个hive表，创建外部表currys(review_ratingstring,review_commentstring)由','分隔的行格式字段；表已创建。现在我使用命令loaddatalocalinpath加载了数据并且成功了。当我查询表格时，select*fromcurrys;结果是:"4""good""3""notbad""1""veryworst"代替4good3notbad
我有一个集群，我执行了wholeTextFiles，它应该提取大约一百万个文本文件，总计大约10GB我有一个NameNode和两个DataNode，每个都有30GBRAM，每个有4个内核。数据存储在HDFS中。我没有运行任何特殊参数，作业仅读取数据就需要5个小时。这是预期的吗？是否有任何参数可以加快读取速度(spark配置或分区、执行程序数量？)我才刚刚起步，之前从未需要优化工作编辑:此外，有人可以准确解释wholeTextFiles函数的工作原理吗？(不是如何使用它，而是它是如何编程的)。我非常有兴趣了解分区参数等。编辑2:基准评估所以我尝试在wholeTextFile之后重新分区，
在GoogleCloudDataproc测试版中，Spark和Hadoop的版本是什么？Spark是为哪个版本的Scala编译的？ 最佳答案 根据officialannouncement:Today,wearelaunchingwithclustersthathaveSpark1.5andHadoop2.7.1. 关于hadoop-GoogleCloudDataproc-Spark和Hadoop版本，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： ht
我有一些中间数据需要存储在HDFS和本地。我正在使用Spark1.6。在作为中间形式的HDFS中，我在/output/testDummy/part-00000和/output/testDummy/part-00001中获取数据。我想使用Java/Scala将这些分区保存在本地，这样我就可以将它们保存为/users/home/indexes/index.nt(通过在本地合并)或/users/home/indexes/index-0000.nt和/home/indexes/index-0001.nt分开。这是我的代码:注意:testDummy与test相同，输出有两个分区。我想将它们单独存
