我正在尝试通过Yelp的EMRMrJob工具使用CombineFileInputFormat类。作业流是使用hadoop流创建的，MrJob的文档指出CombineFileInputFormat类必须捆绑在自定义的hadoop-streaming.jar中。有关上下文，请遵循此question.具体来说，我的问题是:具体类CombinedInputFormat.class应该在hadoop-streaming.jar中的什么地方被捆绑或引用？我尝试通过将CombinedInputFormat.class添加到目录org/apache/hadoop/streaming并执行来捆绑它:ja
Hbase充当我的Mapreduce作业的源和接收器。我已经编写了名为(vectorwritable)的自定义可写类，它有两个字段。privateDoubleVectorvector;//ItisaDoubleArrayprivatebyte[]rowKey;//TherowkeyoftheHbase我的映射器将它作为它的值发出，因此我在我的vectorWritable类中实现了写入和读取方法@Overridepublicfinalvoidwrite(DataOutputout)throwsIOException{writeVectorCluster(this.vector,this.
我目前正在使用Python将CSV数据批量加载到HBase表中，目前我在使用saveAsNewAPIHadoopFile编写适当的HFile时遇到了问题我的代码目前如下所示:defcsv_to_key_value(row):cols=row.split(",")result=((cols[0],[cols[0],"f1","c1",cols[1]]),(cols[0],[cols[0],"f2","c2",cols[2]]),(cols[0],[cols[0],"f3","c3",cols[3]]))returnresultdefbulk_load(rdd):conf={#Ommitt
我在HDFS上有一个目录，其中每10分钟复制一个文件(现有文件被覆盖)。我想使用Spark流(1.6.0)读取文件的内容，并将其用作引用数据以将其加入其他流。我将“记住窗口”spark.streaming.fileStream.minRememberDuration设置为“600s”并设置newFilesOnly到false，因为当我启动应用程序时，我不想从已经存在的HDFS中获取初始数据。valssc=newStreamingContext(sparkConf,Seconds(2))defdefaultFilter(path:Path):Boolean=!path.getName()
我正在尝试监视HDFS中的存储库以读取和处理复制到它的文件中的数据(将文件从本地系统复制到HDFS我使用hdfsdfs-put)，有时它会产生问题:SparkStreaming:java.io.FileNotFoundException:Filedoesnotexist:.COPYING所以我阅读了论坛中的问题和此处的问题SparkStreaming:java.io.FileNotFoundException:Filedoesnotexist:._COPYING_根据我读到的内容，问题与Spark流式传输在文件完成复制到HDFS和Github之前读取文件有关:https://githu
我已经实现了一个SparkStreaming作业，它将过去6个月收到的事件流式传输到HDFS。它在HDFS中创建许多小文件，我希望它们的每个文件大小为HDFS的128MB(block大小)。如果我使用追加模式，所有数据都将写入一个parquet文件。如何配置Spark为每128MB数据创建一个新的HDFSparquet文件？ 最佳答案 Spark会在写入之前在对象上写入与分区一样多的文件。这可能真的很低效。要减少部分文件的总数，试试这个，它会检查对象的总字节大小并将其重新调整为+1最佳大小。importorg.apache.spar
长话短说我如何上传或指定额外的JAR到AmazonElasticMapReduce(AmazonEMR)上的Hadoop流作业？长版我想分析一组Avro文件(>2000个文件)在AmazonElasticMapReduce(AmazonEMR)上使用Hadoop。这应该是一个简单的练习，通过它我应该对MapReduce和AmazonEMR有一定的信心(我对这两个都是新手)。因为python是我最喜欢的语言，所以我决定使用HadoopStreaming.我在python中构建了一个简单的映射器和缩减器，并在本地Hadoop(单节点安装)上对其进行了测试。我在本地Hadoop安装上发出的命
AFAK，HadoopStreaming只支持文本输入，这意味着数据是按行组织的。但是如果我们想要向后兼容，映射器代码将变得困惑，在用C++编写的同一个映射器程序中支持不同版本的日志行。之前考虑过avro或者protobuf，但是streaming模式好像不支持，是这样吗？还有其他解决办法吗？ 最佳答案 其他输入/输出格式也可以是used以及Hadoop流。Avrosupport已为HadoopStreaming添加。参见AVRO-808&AVRO-830.还有这个Thread可能会有用。我找不到ProtoBuf的InputForm
我有一个批处理间隔为2分钟(可配置)的Spark流作业。此作业从Kafka主题读取并创建数据集并在其上应用模式并将这些记录插入到Hive表中。Spark作业在Hive分区中每个批处理间隔创建一个文件，如下所示:dataset.coalesce(1).write().mode(SaveMode.Append).insertInto(targetEntityName);现在传入的数据不是那么大，如果我将批处理持续时间增加到10分钟左右，那么即使我最终也可能只获得2-3mb的数据，这远小于block大小。这是SparkStreaming中的预期行为。我正在寻找有效的方法来进行后处理以合并所有
我遇到以下异常:java.io.FileNotFoundException:Filedoesnotexist:/log1/20131025/2013102509_at1.1382659200021.tmpatorg.apache.hadoop.hdfs.DFSClient$DFSInputStream.fetchLocatedBlocks(DFSClient.java:2006)atorg.apache.hadoop.hdfs.DFSClient$DFSInputStream.openInfo(DFSClient.java:1975)...当MR作业正在运行时。Flume将文件名从xx
