我有一个用例，我想处理大量事件。这些事件中包含多个属性。但是，我想确保对于给定的属性(键)，在给定时间运行的spark执行不超过1个，因为如果对同一个键并行运行两个执行，最终结果将由竞争条件决定.我的模型是这样的:从某个系统接收更改事件。使用本地数据库中的属性丰富事件。使用Kinesis将enrich事件发送到sparkstreaming。使用输出更新本地数据库。apace-storm是否是此类系统的更好竞争者？ 最佳答案 AmazonKinesis使用流中的分片作为数据容器。在分片内，可以保证按顺序处理这些值。您可以针对您的用例利
我在8节点Hadoop集群上工作，我正在尝试使用指定的配置执行一个简单的流作业。hadoopjar/usr/lib/hadoop-0.20/contrib/streaming/hadoop-streaming-0.20.2-cdh3u0.jar\-Dmapred.map.max.tacker.failures=10\-Dmared.map.max.attempts=8\-Dmapred.skip.attempts.to.start.skipping=8\-Dmapred.skip.map.max.skip.records=8\-Dmapred.skip.mode.enabled=tru
文章目录Stream概述Stream的使用遍历（foreach）匹配（find/match）筛选（filter）聚合（max/min/count)映射(map/flatMap)归约(reduce)收集(collect)归集(toList/toSet/toMap)统计(count/averaging)分组(partitioningBy/groupingBy)接合(joining)归约(reducing)排序(sorted
我在使用SparkStreamingAPI时遇到以下问题。我目前正在通过Flume将输入数据流式传输到SparkStreaming，我计划用它对数据进行一些预处理。然后，我想把数据保存到Hadoop的文件系统中，用Impala查询。但是，Spark将数据文件写入单独的目录，并为每个RDD生成一个新目录。这是一个问题，因为首先，Impala中的外部表无法检测到子目录，只能检测到它们指向的目录内的文件，除非已分区。其次，Spark添加新目录的速度如此之快，以至于在Impala中为每个生成的目录定期创建一个新分区对性能来说非常糟糕。另一方面，如果我选择增加Spark中写入的滚动间隔，这样目录
我在运行pig流媒体时遇到问题。当我启动一个交互式pig实例时(仅供引用，我正在通过SSH/Putty在交互式pigAWSEMR实例的主节点上执行此操作)只有一台机器我的pig流媒体工作完美(它也适用于我的WindowsClouderaVM镜像).但是，当我切换到使用多台计算机时，它只是停止工作并出现各种错误。注意:我能够在多计算机实例上毫无问题地运行没有任何流命令的Pig脚本。我所有的pig工作都是在pigMapReduce模式下完成的，而不是–x本地模式。我的python脚本(stream1.py)在上面有这个#!/usr/bin/envpython下面是我到目前为止尝试过的选项的
我是Ubuntu、Hadoop和DFS的新手，但我已经按照Michael-Noll.com上发布的说明在我的本地ubuntu机器上安装了一个单节点hadoop实例:http://www.michael-noll.com/tutorials/running-hadoop-on-ubuntu-linux-single-node-cluster/#copy-local-example-data-to-hdfshttp://www.michael-noll.com/tutorials/writing-an-hadoop-mapreduce-program-in-python/我目前一直在Had
SparkContext在Writable之间定义了几个隐式转换和它们的原始类型，比如LongWritableLong,TextString.测试案例1:我正在使用以下代码合并小文件@TestdeftestCombineSmallFiles():Unit={valpath="file:///d:/logs"valrdd=sc.newAPIHadoopFile[LongWritable,Text,CombineTextInputFormat](path)println(s"rddpartitionnumberis${rdd.partitions.length}")println(s"li
我想在HBase数据库中保存Twitter流。我现在拥有的是用于接收和转换数据的Saprk应用程序。但是我不知道如何将我的TwitterStream保存到HBase中？我发现唯一有用的是PairRDD.saveAsNewAPIHadoopDataset(conf)方法。但是我应该如何使用它，我必须进行哪些配置才能将RDD数据保存到我的HBase表中？我唯一找到的是HBase客户端库，它可以通过Put对象将数据插入到表中。但这不是Spark程序内部的解决方案，是吗(有必要遍历RDD内的所有项目!!)？谁能举个JAVA的例子？我的主要问题似乎是org.apache.hadoop.conf.
我是Hadoop的新手，正在尝试使用this运行一个简单的程序.我已经将本地示例数据复制到hdfs，但是在我的mapreduce作业期间，当我按照官方apache文档运行此命令时hadoopjarhadoop-streaming-2.7.3.jar\-input/user/hduser/gutenberg/*\-output/user/hduser/gutenberg-output\-mapper/home/hduser/mapper.py\-reducer/home/hduser/reducer.py我收到这个错误NotavalidJAR:/usr/lib/hadoop-stream
我正在为AmazonElasticMapReduce开发Hadoop流式处理工作流，它涉及序列化一些二进制对象并将它们流式传输到Hadoop。Hadoop是否有流式输入的最大行长度？我开始只是用越来越大的线条进行测试，但我想我会先在这里问。 最佳答案 行的长度似乎没有强加的限制。自问这个问题以来，我一直在编写序列化二进制对象的代码，将它们编码为base64，然后将它们放入流中进行处理。结果，有些行很长。Hadoop毫无怨言地咀嚼着。 关于streaming-Hadoop流最大行长度，我们
