我在本地集群上运行Hadoop2.7.1(所有节点都运行Ubuntu14.x或更高版本)。我的mapreduce程序是用Python编写的，我正在使用流式API来运行任务。我想找出所有节点上的所有映射任务所花费的总时间。怎么做？我找不到作业文件。(可能从Hadoop2.x开始删除)。 最佳答案 如果您正在寻找在所有任务中花费的所有聚合时间总和，您可能需要查看计数器。这些可以在作业历史服务器上查看，也可以在深入了解单个作业后单击左侧的Counters，或者您可以使用mapredjob命令以编程方式更多地执行此操作，例如，要打印出SUC

我正在尝试将数据从Kafka流式传输到SparkJavaPairInputDStreamdirectKafkaStream=KafkaUtils.createDirectStream(ssc,String.class,String.class,StringDecoder.class,StringDecoder.class,kafkaParams,topics);我在这里迭代JavaPairInputDStream来处理RDD。directKafkaStream.foreachRDD(rdd->{rdd.foreachPartition(items->{while(items.hasNe

使用pig将数据转换为日期时间时出现问题。导入以下数据集，制表符分隔，我添加了\t来说明。5000001\t1133938\t1273719\t2008-06-0100:03:35.0我想获取最后一个值(2008-06-0100:03:35.0)并提取月份。将其加载为DateTime会生成一个空白字段。因此，我想将其导入为字符数组，然后使用toDate将其转换为我可以在其上使用getMonth的日期时间字段。当我在shell中尝试时，我得到了这个:grunt>orders=load'/home/cloudera/Desktop/orders1'usingPigStorage('\t')

实时统计，也可以理解为流式计算，一个输入流，一个输出流，源源不断。KafkaStreamKafkaStream是ApacheKafka从0.10版本引入的一个新Feature。它是提供了对存储于Kafka内的数据进行流式处理和分析的功能。KafkaStream的特点KafkaStream提供了一个非常简单而轻量的Library，它可以非常方便地嵌入任意Java应用中，也可以任意方式打包和部署除了Kafka外，无任何外部依赖充分利用Kafka分区机制实现水平扩展和顺序性保证通过可容错的statestore实现高效的状态操作（如windowedjoin和aggregation）支持正好一次处理语义

实时统计，也可以理解为流式计算，一个输入流，一个输出流，源源不断。KafkaStreamKafkaStream是ApacheKafka从0.10版本引入的一个新Feature。它是提供了对存储于Kafka内的数据进行流式处理和分析的功能。KafkaStream的特点KafkaStream提供了一个非常简单而轻量的Library，它可以非常方便地嵌入任意Java应用中，也可以任意方式打包和部署除了Kafka外，无任何外部依赖充分利用Kafka分区机制实现水平扩展和顺序性保证通过可容错的statestore实现高效的状态操作（如windowedjoin和aggregation）支持正好一次处理语义

见附图。我在本地使用mahout。我已将序列文件转换为稀疏向量，并将该集合分成两组:训练集和测试集:mahoutsplit-itweets-vectors/tfidf-vectors--trainingOutputtrain-vectors--testOutputtest-vectors--randomSelectionPct40--overwrite--sequenceFiles-xmsequential.运行此命令时出现错误mahouttrainnb-itrain-vectors-el-lilabelindex-omodel-ow-c 最佳答案

我需要将查询结果存储在工作流的工作区中。为此，我使用了:INSERTOVERWRITELOCALDIRECTORY'/apps/myProject/conf/oozie/workspaces/myWorkflow'ROWFORMATDELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY','LINESTERMINATEDBY"\n"SELECT*FROMmyTableLIMIT10;但是我得到了错误:SLF4J:ClasspathcontainsmultipleSLF4Jbindings.SLF4J:Foundbindingin[jar:file:/opt/cloudera/parce

我有一个python映射器和缩减器，我正在使用它和Hadoop流式API。在命令行上，这些脚本可以正常工作并执行预期的工作。我有一个NASA网络访问日志示例，您可以在此处看到它已正确处理和排序。tail-n10NASA_access_log_Jul95|./mapper.py|sort|./reducer.py|sort-r-k1,14163.205.53.141tornado.umd.edu在mapreduce作业中尝试相同的操作时，排序没有得到遵守。hadoopjar/usr/lib/hadoop-0.20-mapreduce/contrib/streaming/hadoop-st

在通过修改参数运行terasort应用程序时，我收到以下错误。15/05/2421:41:42ERRORterasort.TeraSort:Inputpathdoesnotexist:maprfs:/user/user01/–DXmx1024m我正在运行用于执行慢跑的命令$hadoopjar/opt/mapr/hadoop/hadoop-0.20.2/hadoop-0.20.2-dev-\examples.jarterasort–DXmx1024m–Dmapred.reduce.tasks=2\-Dio.sort.mb=1/user/user01/6/TERA_IN/user/user

您好，我的要求是从http://10.3.9.34:9900/messages创建分析，即从http://10.3.9.34:9900/messages并将此数据放在HDFS位置/user/cloudera/flume并使用Tableau或HUEUI从HDFS创建分析报告。我在CDH5.5的spark-shell的scala控制台中尝试使用以下代码，但无法从http链接获取数据importorg.apache.spark.SparkContextvaldataRDD=sc.textFile("http://10.3.9.34:9900/messages")dataRDD.collect