我正在使用标准的hdfs运行amazonemr的spark作业，而不是S3来存储我的文件。我在hdfs://user/hive/warehouse/中有一个配置单元表，但在运行我的spark作业时找不到它。我配置了spark属性spark.sql.warehouse.dir以反射(reflect)我的hdfs目录的属性，而yarn日志确实显示:17/03/2819:54:05INFOSharedState:Warehousepathis'hdfs://user/hive/warehouse/'.稍后在日志中说(页面末尾的完整日志):LogType:stdoutLogUploadTime

我正在阅读ApacheCrunchdocumentation我发现了以下句子:Dataisreadinfromthefilesysteminastreamingfashion,sothereisnorequirementforthecontentsofthePCollectiontofitinmemoryforittobereadintotheclientusingmaterialization.我想知道以流式方式从文件系统读取是什么意思，如果有人能告诉我与其他读取数据的方式有什么区别，我将不胜感激。我想说这个概念也适用于其他工具，例如Spark。 最佳答案

Spark版本:1.6.2Spark配置:执行者:18每个执行器的内存:30g核心x执行器:2卡夫卡配置:分区:18上下文:我有一个Spark流管道，它使用Kafka的新直接方法而不是接收器。此管道从kafka接收数据，转换数据并插入到Hive。我们宣布用作插入数据操作的触发器的位置级别等于RACK_LOCAL，而不是PROCESS_LOCAL或NODE_LOCAL。此外，输入大小列显示网络信息而不是内存。我已经设置了配置变量spark.locality.wait=30s来测试spark是否等待足够长的时间来选择最佳的局部模式，但没有显示任何改进。考虑到kafkapartitions=

我正在努力解决hadoop中的一个非常基本的问题在“-file”选项中流式传输。首先，我尝试了流媒体中非常基本的示例:hadoop@ubuntu:/usr/local/hadoop$bin/hadoopjarcontrib/streaming/hadoop-streaming-0.20.203.0.jar-mapperorg.apache.hadoop.mapred.lib.IdentityMapper\-reducer/bin/wc-inputformatKeyValueTextInputFormat-inputgutenberg/*-output古腾堡-outputtstchk22

方法引用stream流单元测试（junit）单例模式方法引用概念：对特殊的lambda简化的一种语法使用时机：（）->{lambda体}特殊的lambda：当lambda体只有1句代码，并且这句代码是在调用一个方法java中的方法：构造方法：new构造方法()实例方法:对象名.方法名（）类方法（静态方法）：类名.方法名（）构造方法的方法引用的语法：类名::new（简化lambda调用构造方法）/***Dog类*/publicclassDog{privateStringname;privateIntegerage;publicDog(){}publicDog(Stringname,Integer

我正在尝试链接一些Streaming作业(用Python编写的作业)。我做到了，但我对-D命令有疑问。这是代码，publicclassOJsextendsConfiguredimplementsTool{publicintrun(String[]args)throwsException{//DOMINATIONPathdomin=newPath("diploma/join.txt");//dominationm.pyPathdomout=newPath("mapkeyout/");//dominationr.pyString[]dom=newString[]{"-Dmapred.red

sparkdocs状态:OnlyoneStreamingContextcanbeactiveinaJVMatthesametime.想象一下我计划从两个Kafka主题读取/处理数据的情况，其中一个作业从一个Kafka主题获取数据，另一个从另一个Kafka主题获取数据。我可以在同一个hadoop集群上同时触发这两个作业吗？它还指出，Onceacontexthasbeenstopped,itcannotberestarted.因此，如果由于某种原因我必须停止spark作业，有什么方法可以重新启动它？我是否通过oozie或其他方式触发它？ 最佳答案

我有多个HBase表，如何估计在java中使用的表的大概大小？ 最佳答案 一种方法是您必须通常在/hbase文件夹下使用java客户端访问hdfs所有表格信息。将出席。Hadoop外壳:您可以检查使用hadoopfs-du-h**pathtohbase**/hbase在/hbase下每张表多占一个文件夹...hadoopfs-ls-R**hbase路径**/hbasehadoopfs-du-h**hbase路径**/hbase/表名JavaHDFS客户端:同样的，你可以通过在hbaseroot目录下传递每个表路径来使用javahdf

Iwasrunning$HADOOP_HOME/bin/hadoopjar$HADOOP_HOME/hadoop-streaming.jar\-Dstream.map.output.field.separator=.\-Dstream.num.map.output.key.fields=4\-inputmyInputDirs\-outputmyOutputDir\-mapperorg.apache.hadoop.mapred.lib.IdentityMapper\-reducerorg.apache.hadoop.mapred.lib.IdentityReducerWhathouldb

是否可以设置每个节点运行的map任务数。我正在使用HadoopStreaming来抓取数据，每个节点只需要一个映射任务来避免阻塞。谢谢， 最佳答案 无论是否使用Streaming，每个节点的最大映射器数量可以使用mapreduce.tasktracker.map.tasks.maximum参数设置。该参数必须在节点上的mapred-site.xml文件中设置，此属性在客户端设置时无效。 关于HadoopStreaming-设置每个节点的最大映射数，我们在StackOverflow上找到一