我可以在脚本中编写一个sqoop导入命令并在oozie中作为协调器工作流执行它吗？我已经厌倦了这样做，发现一个错误说sqoop命令没有找到，即使我给了sqoop执行的绝对路径script.sh如下sqoopimport--connect'jdbc:sqlserver://xx.xx.xx.xx'-username=sa-password-tablematerials--fields-terminated-by'^'----schemadbo-target-dir/user/hadoop/CFFC/oozie_materials我已经将文件放在HDFS中并为oozie指定了路径。工作流程
我需要很多随机数，每行一个。结果应该是这样的:24324243244234234423423413103131310313...所以我写了这个spark代码(对不起，我是Spark和scala的新手):importutil.Randomimportorg.apache.spark.SparkConfimportorg.apache.spark.SparkContextimportorg.apache.spark.SparkContext._objectRandomIntegerWriter{defmain(args:Array[String]){if(args.length")Syst
在HDP(2.2)上使用Yarn-Client(2.6.0)上的PySpark将Hbase(0.98.4.2.2.0.0)表读取到Spark(1.2.0.2.2.0.0-82)RDD时出现奇怪的异常)植物形态:2015-04-1419:05:11,295WARN[task-result-getter-0]scheduler.TaskSetManager(Logging.scala:logWarning(71))-Losttask0.0instage0.0(TID0,hadoop-node05.mathartsys.com):java.lang.IllegalStateException
我的spark应用程序使用自定义hadoop输入格式处理文件(平均大小为20MB)，并将结果存储在HDFS中。以下是代码片段。Configurationconf=newConfiguration();JavaPairRDDbaseRDD=ctx.newAPIHadoopFile(input,CustomInputFormat.class,Text.class,Text.class,conf);JavaRDDmapPartitionsRDD=baseRDD.mapPartitions(newFlatMapFunction>,myClass>(){//mylogicgoeshere}//f
我正在借助shell脚本将表从hive导出到mysql。下面是sqoopexport命令sqoopexport--connectjdbc:mysql://192.168.154.129:3306/ey-usernameroot--tablecall_detail_records--export-dir/apps/hive/warehouse/xademo.db/call_detail_records--fields-terminated-by'|'--lines-terminated-by'\n'--m4--batch上述命令在CLI中运行良好。但它在shell脚本中不起作用，它会生成
我有大量超过40列的制表符分隔文件。我想对其应用聚合，只选择几列。我认为ApacheSpark是最好的选择，因为我的文件存储在Hadoop中。我有以下程序publicclassMyPOJO{intfield1;Stringfield2;etc}JavaSparkContextsc;JavaRDDdata=sc.textFile("path/input.csv");JavaSQLContextsqlContext=newJavaSQLContext(sc);JavaRDDrdd_records=sc.textFile(data).map(newFunction(){publicRecor
我有一个这样的shell脚本。#!/bin/sh/home/hduser/Downloads/hadoop/bin/stop-all.shecho"RUNNINGHADOOPPROGRAM"cd/home/hduser/Downloads/hadoopsudorm-R/tmp/*sudorm-R/app/*cdsudomkdir-p/app/hadoop/tmpsudochownhduser:hadoop/app/hadoop/tmpsudochmod750/app/hadoop/tmphadoopnamenode-format/home/hduser/Downloads/hadoop
我是Spark的新手。对于我的项目，我需要合并来自不同端口上不同流的数据。为了测试我做了一个练习，目的是打印来自不同端口的流的数据。下面你可以看到代码:objecthello{defmain(args:Array[String]){valssc=newStreamingContext(newSparkConf(),Seconds(2))vallines9=ssc.socketTextStream("localhost",9999)vallines8=ssc.socketTextStream("localhost",9998)lines9.print()lines8.print()ssc
我运行的是hadoop2.7.0版本、scala2.10.4、java1.7.0_21和spark1.3.0我创建了一个如下所示的小文件hduser@ubuntu:~$cat/home/hduser/test_sample/sample1.txtEid1,EName1,EDept1,100Eid2,EName2,EDept1,102Eid3,EName3,EDept1,101Eid4,EName4,EDept2,110Eid5,EName5,EDept2,121Eid6,EName6,EDept3,99运行以下命令时出现错误。scala>valemp=sc.textFile("/hom
有2个shell脚本，test.sh和execute.sh，我需要使用单个cron作业运行这两个shell脚本。test.sh完成执行后，我需要按顺序运行execute.sh。在test.sh成功执行之前不得触发execute.sh。execute.sh采用一个参数，即属性文件/user/abc/config.properties。我需要每隔一小时递归地运行一次。怎么做？ 最佳答案 如果我没理解错的话，像这样的cron作业可以:0****/path/to/test.sh&&/path/to/execute.sh/user/abc/c
