我正在尝试在Airflow上运行测试任务，但我不断收到以下错误:FAILED:ParseException2:0cannotrecognizeinputnear'create_import_table_fct_latest_values''.''hql'这是我的AirflowDag文件:importairflowfromdatetimeimportdatetime,timedeltafromairflow.operators.hive_operatorimportHiveOperatorfromairflow.modelsimportDAGargs={'owner':'raul','s
我们的项目要求将数据从源加载到HDFS目标目录。而且我们必须验证数据转换(从源到目标)作为转换规则。他们为我们提供了源表(单个平面文件/表)和目标表的平面文件。我们必须通过Hive进行数据验证我们如何做到这一点，其中是否有任何自动化范围。我对这项Hadoop技术非常陌生。请帮帮我 最佳答案 尝试以下步骤来验证数据-1-编写自定义UDF并对行应用验证规则，您可以使用REGEX在UDF中编写验证规则。2-编写自定义Serde或InputFOrmat以在加载Hive表时验证数据。3-尝试MapreduceJob直接进行数据验证。如果您的源
我的输入数据的关键类是WritableComparable，它以MapFile的形式存在。有没有什么方法可以设置最小和最大键值，并且只将记录传输到键值介于两者之间的映射器？ 最佳答案 这是不可能的。因为对于map-reduce作业，我们只是指定输入。我们可以做的一件事是，在映射器中编写一个条件。如果键是黑白最小值和最大值，则只处理键值对并将输出发送到reducer。否则，什么都不做。但即使在这种情况下，我们的map阶段也会处理所有输入，而reduce阶段只会处理我们指定的键范围。更好的方法:当在给定输入上运行map-reduce作业
如何在HortonworksDataPlatform2.2上安装hadoop-examples*和hadoop-test*jar？这些jar在任何服务器上都不存在。我需要安装其他软件包吗？我找到了一个reference也就是说，它们应该位于/usr/share/hadoop，但该目录在我的集群中的任何节点上都不存在。 最佳答案 对于HDP2.2，大多数内容都移到了/usr/hdp下，所以这些可能就是您要找的内容。[hdpdemo@hdp-demo-mas5hdp]$pwd/usr/hdp[hdpdemo@hdp-demo-mas5h
这是我第一次用python学习HadoopMapReduce。为了学习如何连接两个文件，我写了一个map.py来获取两个文件的文件名。这里有两个CSV文件:worksheet1.csvsno,name1,name12,name23,name34,name4worksheet2.csvsno,courseno,grade1,1,801,2,902,1,822,2,95map.py:#!/bin/bash#-*-coding:utf-8-*-importosimportsysdefmapper():filepath=os.environ["map_input_file"]filename=
即使经过一些谷歌搜索，我也没有找到答案。我的输入文件是由一个进程生成的，当文件达到1GB时，该进程将它们分块。现在，如果我要运行一个处理dfs中的输入目录的mapreduce作业，我如何确保该作业在hadoop作业运行时获取添加到同一输入目录的文件？我觉得这几乎是不可能的，因为当hadoop作业运行时，它会计算剩余时间和所有这些东西，所以当我的输入不断堆积或换句话说是“可变的”时，Hadoop不会知道如何管理它-这是我的猜测。我想知道您对此的看法以及对此的最佳替代方法!感谢您的帮助。 最佳答案 您描述的用例不是Hadoop设计用来处
以前测试用户曾经驻留在连接丢失的边缘服务器上。因此，我们重建了边缘服务器并一直在尝试启动并运行它，但我一直收到以下错误。Jobinitializationfailed:org.apache.hadoop.security.AccessControlException:org.apache.hadoop.security.AccessControlException:Permissiondenied:user=test-user,access=EXECUTE,inode="system":hadoop:test-user:rwx------atsun.reflect.GeneratedC
我在命令下运行，尝试使用文件名存在或文件名不存在，但它们都没有来自控制台的任何输出。我希望如果文件存在，该命令应该返回零？http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-project-dist/hadoop-common/FileSystemShell.html#testhadoopfs-test-efilename 最佳答案 我认为这意味着命令的返回码是0。你可以检查hadoopfs-test-efilenameecho$? 关于hadoop
我需要迭代输入拆分不止一次。我需要这个的原因超出了这个问题的范围。假设我只需要它(一个简短的解释是我需要多次使用输入拆分来填充数据结构，并且拆分可能足够大，以至于在第一次迭代后它无法容纳在内存中)我想我可以做一些技巧，例如扩展FileInputFormat和RecordReader多次服务拆分，但我想知道是否有任何在Hadoop中执行此操作的“标准”方式。我不知道在Hadoop中实现此目的的任何标准方法，但可能我错过了一些东西。有什么想法吗？ 最佳答案 在多次拆分过程中，您想对该数据结构做什么？(查找、更新等)您是否尝试过将此操作与
我在Mesos0.14上运行Hadoop1.2.1。我的目标是记录输入数据大小、运行时间、cpu使用情况、内存使用情况等，以便稍后进行优化。除了数据大小之外，所有这些都是使用Sigar获得的。有什么方法可以获取正在运行的任何作业的输入数据大小？例如，当我运行hadoop示例的terasort时，我需要在作业实际运行之前获取teragen生成的数据大小。如果我正在运行Wordcountexample，我需要获取wordcount输入文件大小。我需要自动获取数据大小，因为我无法知道稍后将在该框架内运行什么作业。我正在使用Java编写一些mesos库代码。最好，我想在MesosExecuto
