草庐IT

the_table

全部标签

hadoop - 加入 : space available is below the configured reserved amount 的配置单元查询

我在单节点集群上使用hive执行sql查询,我收到此错误:MapReduceJobsLaunched:Stage-Stage-20:HDFSRead:4456448HDFSWrite:0FAILTotalMapReduceCPUTimeSpent:0msec在日志http://localhost:50070/logs/hadoop-hadoop-namenode-hadoop.log中,可用空间似乎低于配置的保留量:org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNodeResourceChecker:Spaceavailableonvolume'

linux - 转瞬即逝 + hive : CLUSTERED TABLE

我在HIVE中有聚簇表。所有查询都在hive-client中工作。但是我不能用这个表运行任何查询:Query...failed:Hivetableiscorrupt.Itisdeclaredasbeingbucketed,butthefilesdonotmatchthebucketingdeclaration.Thenumberoffilesinthedirectory(0)doesnotmatchthedeclaredbucketcount(8)forpartition:在设置hive.enforce.bucketing=true;之后错误:Query...failed:Hiveta

java - 如何修复 Hadoop : the Definitive Guide? 中 Hive UDAF 示例的 NoMatchingMethodException

我想计算温度的平均值。然后我创建了一个名为“mean”的UDAF。我按照书中建议的步骤进行操作并得到了NoMatchingMethodException。FAILED:NoMatchingMethodExceptionNomatchingmethodforclasscom.zzy.hadoopbook.hive.Meanwith(double).Possiblechoices:_FUNC_(struct)这是我的HiveQL:DROPTABLEIFEXISTSrecords3;CREATETABLErecords3(yearSTRING,temperatureDOUBLE,qualit

fatal: not a git repository (or any of the parent directories): .git

场景:从git上clone一个项目到本地文件夹修改以后,在terminal提交gitadd.报错:fatal:notagitrepository(oranyoftheparentdirectories):.git(没有git仓库)原因:1、terminal的文件夹没有选择项目文件夹,而是clone时的父文件夹,当前文件夹找不到.git目录。cd到当前项目文件夹后,重新执行gitadd.就可以解决。2、项目文件夹没有初始化仓库,在项目文件夹下执行gitinit就可以解决问题。

hadoop - 使用参数化位置的 Hive CREATE EXTERNAL TABLE

这按预期工作:DROPTABLEmytable;CREATEEXTERNALTABLEmytable(Dim1STRING,Dim2STRING,Dim3STRING)LOCATION'hdfs:///user/myuser/data';但这不是:setrootpath='hdfs:///user/myuser/data';DROPTABLEmytable;CREATEEXTERNALTABLEmytable(Dim1STRING,Dim2STRING,Dim3STRING)LOCATION'${hiveconf:rootpath}';失败并出现以下错误(Hive0.9.0):FAIL

hadoop - Spark :What is the ideal number of reducers

我的数据大约是300G。如果我使用Hadoop对其执行reduce作业,180个reduce插槽就可以了,队列中没有任务等待。如果我使用具有相同数量的reduce槽的Spark执行此操作,它会在洗牌阶段卡住,而如果我使用更多的槽(比如4000)就不会发生这种情况,但这将以低效率结束。有什么我可以做的,比如调整参数,以便我可以使用与hadoop相同的插槽?顺便说一句,我的集群有15个节点,每个节点有12个核心 最佳答案 ShuffleOperationinHadoopandSpark是关于该主题的好读物。一些引述:Eachmaptas

hadoop - Hadoop 集群上的 Hive/Map-Reduce 作业 : How to (roughly) calculate the diskspace needed?

以下用例:我对.gz压缩大小约为500GB的数据运行配置单元查询:selectcount(distinctc1),c2fromt1groupbyc2;此查询产生约2800个映射作业和约400个缩减作业。在设置具有20个实例(每个160GB实例存储)的Hadoop集群时,该工作将停止在97%map和21%reduceprogress,然后回落到94%map和19%reduceprogress,然后就没有任何进展了。我认为这是因为HDFS的磁盘空间已达到使用限制。也许我可以在当天晚些时候提供异常消息。如何:有没有办法根据正在处理的数据的输入大小粗略地预先计算所需的HDFS磁盘空间?请记住,

hadoop - 如何消除错误 util.Shell : Failed to locate the winutils binary

我在eclipse下从Windows机器(客户端)执行远程作业,我澄清我的Windows客户端上没有安装任何hadoop,我不需要,我正在远程执行hadoop作业,hadoop是安装在linux机器上。一切都正确执行,但我想摆脱这个错误:14/09/2211:49:49ERRORutil.Shell:Failedtolocatethewinutilsbinaryinthehadoopbinarypathjava.io.IOException:Couldnotlocateexecutablenull\bin\winutils.exeintheHadoopbinaries.atorg.ap

Learning in the Frequency Domain | 论文笔记

论文链接:[2002.12416]LearningintheFrequencyDomain(arxiv.org)https://arxiv.org/abs/2002.12416论文代码:kaix90/DCTNet(github.com)https://github.com/kaix90/DCTNet1、研究背景a)在传统方法中,高分辨率的RGB图片通常在CPU上进行预处理,然后转移到GPU上进行推理。因为没有经过压缩的RGB图片很大,所以CPU和GPU之间的传输带宽(CB)要求很高。为减少计算代价和传输带宽,高分辨率的RGB图片被下采样至更小的图片,但是这通常导致信息丢失和更低的推理准确率。b

IE11(Win11)selenium自动化报This is the initial start page for the WebDriver server.解决方案

本人使用IE11一直报ThisistheinitialstartpagefortheWebDriverserver.错误,搜了很多方法例如修改Internet选项、修改注册表等等都试了,就是没有解决。修改Internet选项,win11和网上搜出的结果,基本都不一样,所以解决无效注册表也改了,也没用使用python代码修改窗口缩放比例,也试了,也没用zoom_level=driver.execute_script('return(window.outerWidth/window.innerWidth)')print(zoom_level)ifzoom_level>1:driver.execut