我使用的是Hadoop1.2.1，出于某种原因，我的WordCount输出看起来很奇怪:输入文件:thisisspartathiswasspartahelloworldgoodbyeworldhdfs输出:goodbye1hello1is1sparta1sparta1this1this1was1world1world1代码:publicclassWordCount{publicstaticclassMapextendsMapper{privatefinalstaticIntWritableone=newIntWritable(1);privateTextword=newText();p
有什么方法可以在oozie工作流中将HADOOP_USER_NAME声明为全局变量？实际上，我正在为我的项目创建多个shell操作，但为每个shell操作声明一个HADOOP_USER_NAME效率不高，这就是为什么我想知道在这种情况下是否可以使用全局变量，如果可以，我该如何继续它。..非常感谢您的帮助。这是我正在使用的代码HADOOP_USER_NAME*****Error[${wf:errorMessage(wf:lastErrorNode())}]${jobTracker}${nameNode}script1.shscript1.sh#script1.sh出于某种原因，我没有从H
只是想得到澄清，如果spark-submit--keytab--principal&&--proxy-user参数可以共存吗？我们要求以真实的业务用户身份提交作业，但该用户在hadoopkdc中没有主体。每当同时使用proxy-user和kerberosprincipal时，我都会遇到异常。17/02/0913:51:43INFODFSClient:CreatedHDFS_DELEGATION_TOKENtoken379foratlason10.12.118.92:8020Exceptioninthread"main"java.io.IOException:java.lang.refl
以前测试用户曾经驻留在连接丢失的边缘服务器上。因此，我们重建了边缘服务器并一直在尝试启动并运行它，但我一直收到以下错误。Jobinitializationfailed:org.apache.hadoop.security.AccessControlException:org.apache.hadoop.security.AccessControlException:Permissiondenied:user=test-user,access=EXECUTE,inode="system":hadoop:test-user:rwx------atsun.reflect.GeneratedC
我是hadoop框架的新手，目前我正在处理大数据项目，在Windows7中使用cygwin、hadoop-0.19.1、eclipse-3.3.1(Europa)。现在我正在尝试从hadoop-0.19进行更改.1到hadoop-1.2.1version.i如下配置hadoop-1.2.1核心站点.xml:fs.default.namehdfs://localhost:9100hdfs.xmldfs.replication1mapred-site.xmlmapred.job.trackerlocalhost:9101但是我在启动数据节点时出错，如下所示$bin/hadoopdatano
我将SQLAlchemy与MySQL数据库一起使用，我想计算表中的行数(大约300k)。SQLAlchemycount函数的运行时间大约是直接在MySQL中编写相同查询的50倍。我做错了吗？#thistakesover3secondstoreturnsession.query(Segment).count()但是:SELECTCOUNT(*)FROMsegments;+----------+|COUNT(*)|+----------+|281992|+----------+1rowinset(0.07sec)速度差异随着表的大小而增加(在100k行下几乎看不到)。更新使用session
我将SQLAlchemy与MySQL数据库一起使用，我想计算表中的行数(大约300k)。SQLAlchemycount函数的运行时间大约是直接在MySQL中编写相同查询的50倍。我做错了吗？#thistakesover3secondstoreturnsession.query(Segment).count()但是:SELECTCOUNT(*)FROMsegments;+----------+|COUNT(*)|+----------+|281992|+----------+1rowinset(0.07sec)速度差异随着表的大小而增加(在100k行下几乎看不到)。更新使用session
我正在尝试部署Google在https://github.com/GoogleCloudPlatform/solutions-google-compute-engine-cluster-for-hadoop提供的示例Hadoop应用程序在谷歌云平台上。我逐步按照那里给出的所有设置说明进行操作。我能够设置环境并成功启动集群。但是我无法运行MapReduce部分。我正在我的终端上执行这个命令:./compute_cluster_for_hadoop.pymapreduce[--prefix]--inputgs://\--outputgs://\--mappersample/shortest
我在对hdfs上的大约55个文件和总共1B条记录进行简单计数操作时遇到了很多麻烦。spark-shell和PySpark都因OOM错误而失败。我正在使用yarn、MapR、Spark1.3.1和hdfs2.4.1。(它在本地模式下也失败了。)我尝试遵循调整和配置建议，向执行程序投入越来越多的内存。我的配置是conf=(SparkConf().setMaster("yarn-client").setAppName("pyspark-testing").set("spark.executor.memory","6g").set("spark.driver.memory","6g").set
我有一个运行Hive操作的Oozie工作流。配置单元操作非常简单，它只是从一个表中读取副本到另一个表。该作业具有以下属性:user.name=yarnmapreduce.job.user.name=cloudfeeds作业失败并出现以下错误:15/07/1618:45:25INFOmapreduce.Job:Jobjob_1435680786374_0060failedwithstateFAILEDdueto:Applicationapplication_1435680786374_0060failed2timesduetoAMContainerforappattempt_143568
