我编写了一个UDF，它读取输入文件并将数据分离为字符串和整数或字符串和double。我的UDF运行良好。我还编写了一个Pig脚本以在HDFS上使用上述jar。现在我想将此代码与TalendforBigData集成。我怎样才能做到这一点。UDF中的java代码如下:packagecom.test.udf;importjava.io.IOException;importorg.apache.pig.EvalFunc;importorg.apache.pig.data.Tuple;importorg.apache.pig.data.TupleFactory;publicclassCheckD
我想知道是否以及如何连接到我使用的HBaseTestTable(org.apache.hadoop.hbase.HBaseTestingUtility;)通过Phoenix。我想成功连接到Hbase，然后插入测试表并从测试表中检索数据。我已经能够创建一个HbaseTable。但无法通过Phoenix连接到它。也无法使用writeToPhoenix函数。我正在分享我写的代码:@BeforeClasspublicstaticvoidinit()throwsException{testingUtility=newHBaseTestingUtility();testingUtility.sta
在测试我的ApacheSpark应用程序时，我想进行一些集成测试。出于这个原因，我创建了一个本地spark应用程序(启用了配置单元支持)，在其中执行测试。如何在每次测试后清除derbyMetastore，以便下一次测试再次拥有干净的环境。我不想做的是在每次测试后重新启动spark应用程序。是否有任何最佳实践可以实现我想要的？ 最佳答案 我认为为集成测试引入一些应用程序级逻辑打破了集成测试的概念。从我的角度来看，正确的方法是为每个测试重新启动应用程序。无论如何，我相信另一种选择是为每个测试启动/停止SparkContext。它应该清除
使用Maven3.0.5我正在尝试从com.holdenkarau获取spark-testing-base以使用Hadoop3.1。霍登卡劳的dependencytree包括Hadoop2.8.3；这就是为什么我认为我收到错误。从我的mvndependency:tree我看到以下几行:[INFO]+-org.apache.hadoop:hadoop-common:jar:3.1.0:provided...[INFO]|+-org.apache.hadoop:hadoop-common:jar:tests:2.8.3:test这些行来自pom.xml文件中的这两行:org.apache.
我正在尝试在Spark上运行一些转换，它在集群(YARN、linux机器)上运行良好。但是，当我尝试在本地计算机(Windows7)上运行单元测试时，出现错误:java.io.IOException:Couldnotlocateexecutablenull\bin\winutils.exeintheHadoopbinaries.atorg.apache.hadoop.util.Shell.getQualifiedBinPath(Shell.java:318)atorg.apache.hadoop.util.Shell.getWinUtilsPath(Shell.java:333)ato
我想使用testmapredsort在Hadoop中进行基准排序。我现在不使用TeraSort。hadoop-*test*.jar应该包含testmapredsort类。但是我在Hadoop2中没有看到hadoop-*test*.jar。hadoopjarhadoop/share/hadoop/common/hadoop-common-2.2.0-tests.jartestmapredsort/data/unsorted-data-sortOutput/data/sorted-data 最佳答案 在Hadoop1中，testmapr
我有一个没有ID号(索引)的数据文件。可以使用UDF或pig中的任何内置函数为每个条目创建索引吗？例如:data=load'myfile.txt'usingPigStorge(',')AS(speed:float,location:charrarray);A=foreachdatagenerateindexas(Id:int),speed,location;我在将数据从pig加载到Hbase时遇到问题，因为hbase将速度读取为行键值，并且我的文件中有许多重复数据(速度)。我想将索引设置为行键值并存储在Hbase表中。你对此有什么建议吗？谢谢你。 最佳答案
我在HDFS/user/user中有一个shell脚本sample_shell.sh，如下所示:source/user/user/params_new.cfgecho"HELLOWORLD"echo$layerparams_new.cfg也位于HDFS/user/user目录中，其内容为:layer="S"我是Oozie的新手，正在尝试在Hue中设置一个Oozie工作流程，它将执行sample_shell.sh脚本。属性如下:${jobTracker}${nameNode}/user/user/sample_shell.sh/user/user/sample_shell.sh#samp
我正在尝试编写一个pig脚本。我已经成功地在本地模式下工作，但是当我在Psudo分布式模式下启动pig时出现错误。这是脚本:register'myfolder/target/myfunc-with-dependencies.jar';SETmapred.cache.files/tmp/scripts#scripts,/tmp/my_rules#my_rules;SETmapred.create.symlinkyes;%defaultINPUT'test.seq'%defaultOUTPUT'final.out'%defaultTIMEOUT_MS'180000'%defaultUSE_
谁能解释一下使用MR-Unit进行单元测试MR作业与使用JUnit和Mockito相比有什么好处？具体来说，有哪些事情是我可以用JUnit做而不能做的，或者更难做？我的想法是将所有逻辑从映射器/缩减器转移到帮助器类，并且只验证是否在模拟上调用了适当的方法。为什么要使用MR-Unit？ 最佳答案 我认为mrunit为您提供的最重要的东西是用于测试mapreduce作业的DSL。单元测试应该是关于可读性和讲述故事的，因此如果您有一个适合该领域的API，那么编写测试和稍后理解它们会变得更容易。另一件可能同样重要的事情是它提供了比JUnit
