我正在编写一个处理许多文件并从每个文件创建多个文件的hadoop作业。我正在使用“MultipleOutputs”来编写它们。它适用于较少数量的文件，但我收到大量文件的以下错误。在MultipleOutputs.write(key,value,outputPath)上引发异常；我尝试增加ulimit和-Xmx但无济于事。2013-01-1513:44:05,154FATALorg.apache.hadoop.mapred.Child:Errorrunningchild:java.lang.OutOfMemoryError:Javaheapspaceatorg.apache.hadoop

我已经通过谷歌控制台中的Deployments界面部署了一个hadoop集群。(Hadoop2.x)我的任务是过滤存储在一个GoogleStorage(GS)存储桶中的数据，并将结果放入另一个存储桶中。所以，这是一个只有map的工作，带有简单的python脚本。请注意，集群和输出桶位于同一区域(EU)。利用GoogleCloudStorageConnector，我运行以下流媒体作业:hadoopjar/home/hadoop/hadoop-install/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.4.1.jar\-Dmapreduce.outp

是否可以有多个application.properties文件？(编辑:请注意，此问题已演变为标题中的问题。)我尝试了2个文件。第一个位于应用程序Jar的根文件夹中。第二个在类路径中指定的目录。2个文件都被命名为“application.properties”。是否可以“合并”两个文件的内容？(并且第二个的属性值覆盖第一个)或者，如果我有一个文件，那么另一个文件会被忽略？更新1:可以“合并”内容。昨天好像第一个被忽略了，但似乎是因为当时有什么东西坏了。现在效果很好。更新2:又回来了!同样，仅应用了两个文件中的一个。这很奇怪......它是在我使用SpringToolSuite构建应用程

是否可以有多个application.properties文件？(编辑:请注意，此问题已演变为标题中的问题。)我尝试了2个文件。第一个位于应用程序Jar的根文件夹中。第二个在类路径中指定的目录。2个文件都被命名为“application.properties”。是否可以“合并”两个文件的内容？(并且第二个的属性值覆盖第一个)或者，如果我有一个文件，那么另一个文件会被忽略？更新1:可以“合并”内容。昨天好像第一个被忽略了，但似乎是因为当时有什么东西坏了。现在效果很好。更新2:又回来了!同样，仅应用了两个文件中的一个。这很奇怪......它是在我使用SpringToolSuite构建应用程

是否可以从hivecreateexternaltable命令导出/创建外部表文件到远程服务器。createexternaltableSOME_TABLE(MY_Coulmns)rowformatdelimitedfieldsterminatedby','linesterminatedby'\n'storedastextfilelocation'';要求:我必须将这个文件/数据从hive导出到Cassandra(在不同的服务器上)。 最佳答案 通过Hive使用带有用户名和密码的IP进行外部存储不是一个好的做法，因为它可能会成为一个安全

我有一个在yarn集群上运行并使用databricks库将csv转换为parquet的spark代码。当csv源是hdfs时它工作正常。但是当csv源不是hdfs时(通常是这种情况)，我遇到了这个异常。它不应该发生，因为相同的代码适用于hdfscsv源。问题的完整链接:https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-19344 最佳答案 如评论中所述。当文件位于驱动程序节点上，但节点无法访问时，读取将失败。当使用读取输入文件时(例如spark2.0中的spark.read)，所有执行程序节点都

我正在尝试将Google云存储文件加载到本地Hadoop集群。我开发了一个解决方法(程序)来将本地EdgeNode和distcp上的文件下载到Hadoop。但这似乎是双向解决方法，并没有给人留下深刻印象。我浏览了几个网站(links1、link2)，这些网站总结了使用HadoopGoogleCloudStorage连接器进行此类过程，并且需要基础架构级别的配置，这在所有情况下都是不可能的。有什么方法可以使用Python或Java以编程方式将文件直接从CloudStorage复制到Hadoop。 最佳答案 要以编程方式执行此操作，您可

我正在尝试使用SparkStreaming将数据从一个HDFS位置读取到另一个位置下面是我在spark-shell上的代码片段但我看不到在HDFS输出目录上创建的文件能否指出如何在HDFS上加载文件scala>sc.stop()scala>importorg.apache.spark.SparkConfscala>importorg.apache.spark.streamingscala>importorg.apache.spark.streaming.{StreamingContext,Seconds}scala>valconf=newSparkConf().setMaster("l

谁能带我了解使用从DDL生成的类读写数据的基本工作流程？我已经使用DDL定义了一些类似结构的记录。例如:classCustomer{ustringFirstName;ustringLastName;ustringCardNo;longLastPurchase;}我编译它以获得一个Customer类并将其包含到我的项目中。我可以很容易地看到如何将其用作映射器和缩减器的输入和输出(生成的类实现了可写)，但看不到如何将其读取和写入文件。org.apache.hadoop.record包的JavaDoc谈到以二进制、CSV或XML格式序列化这些记录。我该怎么做呢？假设我的reducer生成In

目前我有一个初始系统在工作，它读取一个文件，每行格式如下所示:REVISION1230364918Anarchism2005-12-06T17:44:47ZRJII141644使用此代码:CREATEEXTERNALTABLEmytable(typeSTRING,aidBIGINT,ridBIGINT,titleSTRING,tsSTRING,unameSTRING,uidSTRING)ROWFORMATDELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY''STOREDASTEXTFILELOCATION'/my/local/path/to/file';但是现在我有一个文件，每一行