我正在处理Hadoop项目并在我的本地集群中生成大量数据。稍后我将使用基于云的Hadoop解决方案，因为与实际工作负载相比，我的Hadoop集群非常小，但是我现在无法选择我将使用哪一个，即基于WindowsAzure、EMR或其他。我在本地生成大量数据，并希望将这些数据存储到一些基于云的存储中，因为我将在稍后但很快将这些数据与Hadoop一起使用。我正在寻找建议，以根据某人的经验来决定选择哪个云存储。提前致谢。 最佳答案 首先这是一个很好的问题。让我们尝试理解“Hadoop中如何处理数据”:在Hadoop中，所有数据都在Hadoop
我有一个用例，我只需要将某些字段存储到HDFS。我知道我可以做一些foreach等等来保留感兴趣的领域，但我想知道这在Store函数中是否可行。 最佳答案 这可以使用您自定义的Store函数:http://ofps.oreilly.com/titles/9781449302641/load_and_store_funcs.html但一般来说，使用GENERATE并将所需字段存储在一些其他元组中要容易得多，这些元组将仅在STORE函数中使用 关于hadoop-PIG存储函数:storing
我在6个节点的hadoop集群上运行MapReduce作业，配置了4个映射任务和10个缩减任务。Mapper/Reducer在增加map/reduce任务数量时失败很多，如下所示，我遇到以下错误:标准错误日志java.lang.RuntimeException:PipeMapRed.waitOutputThreads():subprocessfailedwithcode143atorg.apache.hadoop.streaming.PipeMapRed.waitOutputThreads(PipeMapRed.java:362)atorg.apache.hadoop.streamin
如果我不指定映射器的数量，如何确定该数量？是否有从配置文件(例如mapred-site.xml)中读取的默认设置？ 最佳答案 在Chris上面添加的内容上添加更多内容:映射的数量通常由输入文件中的DFSblock数量决定。虽然这会导致人们调整他们的DFSblock大小来调整map的数量。map的正确并行级别似乎是大约10-100个map/节点，尽管对于非常cpu-lightmaptask，这可以达到300左右。任务设置需要一段时间，因此最好至少花一分钟时间执行map。您可以通过修改JobConf的conf.setNumMapTask
我可以通过在生成缩减器的语句中使用PARALLEL子句来控制缩减器的数量。我想控制映射器的数量。数据源已经创建，我无法减少数据源中的部件数。是否可以控制我的pig语句生成的map数量？我可以对生成的map数量设置上下限吗？控制这个是个好主意吗？我尝试使用pig.maxCombinedSplitSize、mapred.min.split.size、mapred.tasktracker.map.tasks.maximum等，但它们似乎没有帮助。有人可以帮助我了解如何控制map的数量并可能分享一个工作示例吗？ 最佳答案 映射器的数量有一个
我是Hadoop的新手，我已经设法运行了wordCount示例:http://hadoop.apache.org/common/docs/r0.18.2/mapred_tutorial.html假设我们有一个包含3个文件的文件夹。我希望每个文件都有一个映射器，这个映射器将只计算行数并将其返回给缩减器。然后，reducer会将每个映射器的行数作为输入，并将所有3个文件中存在的总行数作为输出。所以如果我们有以下3个文件input1.txtinput2.txtinput3.txt映射器返回:mapper1->[input1.txt,3]mapper2->[input2.txt,4]mappe
我是大数据的新手，目前正在学习Hive。我了解Hive中InputFormat和OutputFormat的概念作为SerDe的一部分。我还了解到“存储为”用于以特定格式存储文件，就像InputFormat一样。但我不明白使用“输入格式、输出格式”和“存储为”之间的显着区别是什么。感谢任何帮助。 最佳答案 Hive有很多关于如何存储数据的选项。您可以使用外部存储，Hive只是从其他地方包装一些数据，或者您可以从hive仓库开始创建独立表。输入和输出格式允许您指定这两种类型表的原始数据结构或数据的物理存储方式。从您的客户端，您将继续使用
如果表是ORC，则执行showcreatetable然后执行生成的createtable语句时出现问题。使用showcreatetable，您会得到:STOREDASINPUTFORMAT‘org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcInputFormat’OUTPUTFORMAT‘org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcOutputFormat’但是，如果您使用这些子句创建表，则在选择时会出现转换错误。错误喜欢:Failedwithexceptionjava.io.IOException:java.lang.ClassCas
我正在使用排序基准对Spark进行简单的扩展测试——从1个核心到8个核心。我注意到8核比1核慢。//runsparkusing1corespark-submit--masterlocal[1]--classjohn.sortsort.jardata_800MB.txtdata_800MB_output//runsparkusing8coresspark-submit--masterlocal[8]--classjohn.sortsort.jardata_800MB.txtdata_800MB_output每种情况下的输入和输出目录都在HDFS中。1core:80secs8cores:1
我要使用Hadoop/Spark进行一些信号分析，我需要有关如何构建整个过程的帮助。信号现在存储在数据库中，我们将使用Sqoop读取它，并将转换为HDFS上的文件，其模式类似于:其中信号值只是由浮点逗号分隔的数字组成的字符串。000123S0012015/04/22T10:00:00.000Z0.0,1.0,200.0,30.0...100.0000124S0012015/04/22T10:05:23.245Z0.0,4.0,250.0,35.0...10.0...000126S0032015/04/22T16:00:00.034Z0.0,0.0,200.0,00.0...600.0我
