我有兴趣在HTML解析任务上试用GoogleCloudDataproc。我们目前在谷歌存储中有很多(200M+)小的HTML文件。我们希望能够将所有这些文件提取到Hadoop(MapReduce或Spark)中进行处理。但是，我的理解是Dataproc在列出和读取大量小文件时性能会很差，而且Hadoop通常也是如此。所以我的问题是，我应该如何将大量小文件打包成更大的文件，以便能够高效地列出和读取？我考虑过像TAR/ZIP这样的标准东西，但我的理解是这些东西是不可分割的，因此并发性是有限的。是否有其他推荐的格式用于此类内容？我考虑过使用avro，并且只是将HTML存储为avro记录中的字

我是hadoop和pig的新手。我在ubuntu和hadoop的本地用户中安装了pig作为hduser。Pig在小型数据集的本地模式下工作正常。在mapreduce模式下启动pig并尝试实现wordcount但权限被拒绝错误如下。引起:org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(org.apache.hadoop.security.AccessControlException):权限被拒绝:user=basi，access=WRITE，inode="/":hduser:supergroup:drwxr-xr-x以psudomode启动hadoop在本地用

我已经在Windows上安装了Hadoop2.7.3，并且可以启动集群。现在我想要配置单元并完成以下步骤:1.下载db-derby-10.12.1.1-bin.zip，解压并启动startNetworkServer-h0.0.0.0.2.从镜像站点下载apache-hive-1.1.1-bin.tar.gz并解压。创建的hive-site.xml具有以下属性:javax.jdo.option.ConnectionURLjavax.jdo.option.ConnectionDriverNamehive.server2.enable.impersonationhive.server2.au

f.e.创建文件20bytes.第一个进程将从0写入4第二个从5到9等等我需要它来使用我的MapReduce并行创建一个大文件。谢谢。附言也许它还没有实现，但总的来说是可能的——请指出我应该挖掘的地方。 最佳答案 您能否解释一下您计划在创建此文件后对其执行的操作。如果您需要将它从HDFS中取出然后使用它，那么您可以让HadoopM/R创建单独的文件，然后使用像hadoopfs-cat/path/to/output/part*>这样的命令localfile将各个部分组合成一个文件并保存到本地文件系统。否则，您无法让多个写入器打开同一个

我使用以下Hive查询:hive>INSERTOVERWRITELOCALDIRECTORY"gs://Google/Storage/Directory/Path/Name"rowformatdelimitedfieldsterminatedby','select*from.;我收到以下错误:"Error:FailedwithexceptionWrongFS:"gs://Google/Storage/Directory/PathName",expected:file:///我做错了什么？ 最佳答案 从语法中删除Local。参见下面的

我怎样才能实现这个代码的等效:tx.begin();Widgetw=em.find(Widget.class,1L,LockModeType.PESSIMISTIC_WRITE);w.decrementBy(4);em.flush();tx.commit();...但是使用Spring和Spring-Data-JPA注释？我现有代码的基础是:@Service@Transactional(readOnly=true)publicclassWidgetServiceImplimplementsWidgetService{/**Thespring-datawidgetrepositorywh

我怎样才能实现这个代码的等效:tx.begin();Widgetw=em.find(Widget.class,1L,LockModeType.PESSIMISTIC_WRITE);w.decrementBy(4);em.flush();tx.commit();...但是使用Spring和Spring-Data-JPA注释？我现有代码的基础是:@Service@Transactional(readOnly=true)publicclassWidgetServiceImplimplementsWidgetService{/**Thespring-datawidgetrepositorywh

我正在学习HBase。我知道如何使用HadoopMapReduce编写Java程序并将输出写入HDFS；但现在我想将相同的输出写入HBase，而不是HDFS。它应该有一些类似的代码，就像我之前在HDFS中所做的那样:context.write(key,value);谁能给我一个例子来实现这个？ 最佳答案 这是一种方法:publicstaticclassMyMapperextendsTableMapper{publicvoidmap(ImmutableBytesWritablerow,Resultvalue,Contextcontex

我正在使用Spark1.1。我有一个Spark作业，它只在存储桶下寻找特定模式的文件夹(即以...开头的文件夹)，并且应该只处理那些。我通过执行以下操作实现了这一点:FileSystemfs=FileSystem.get(newConfiguration(true));FileStatus[]statusArr=fs.globStatus(newPath(inputPath));ListstatusList=Arrays.asList(statusArr);ListpathsStr=convertFileStatusToPath(statusList);JavaRDDpaths=sc.

我这周有考试，我正在学习学习指南。我正在为这两个问题的答案而苦苦挣扎。我已经给我的教授发了邮件，但他还没有回复我，所以我想我会在这里试试。有人知道这两个问题的答案吗？为什么输入和输出一般都是“一次写入”或“不可变”文件？MapReduce程序的结构是什么？ 最佳答案 https://developer.yahoo.com/hadoop/tutorial/module4.html相反，MapReduce中的所有数据元素都是不可变的，这意味着它们无法更新。如果在映射任务中更改输入(键、值)对，它不会反射(reflect)在输入文件中；通