使用sqoop1.3尝试将hdfs输出导出到mysql表加载大小超过300MB的未压缩文件时一切正常但是在加载大小为75MB或79MB的压缩文件(.gz和.lzo)时，我看到加载到表中的行数翻了一番。当压缩文件的大小为60MB或更小时(猜测与64MB，block大小相关的东西)，这不会发生。我在上述上下文中所做的一些操作:bash-3.2$ls-ltr-rw-r--r--1bhargavnbhargavn354844413Nov1602:27large_file-rw-rw-r--1bhargavnbhargavn15669507Nov2103:41small_file.lzo-rw-
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。这个问题似乎不是关于aspecificprogrammingproblem,asoftwarealgorithm,orsoftwaretoolsprimarilyusedbyprogrammers的.如果您认为这个问题是关于anotherStackExchangesite的主题，您可以发表评论，说明问题可能在哪里得到解答。关闭5年前。Improvethisquestion我配置了3台zookeeper服务器，如果其中2台坏了，有什么办法可以让集群正常工作》
我正在尝试在pig的单个语句中对2个以上的关系执行左外连接。可能吗？问候哈里什 最佳答案 不幸的是，一步中的多路连接仅适用于内部连接。取自theofficialdocumentation:Usage...Outerjoinswillonlyworkfortwo-wayjoins;toperformamulti-wayouterjoin,youwillneedtoperformmultipletwo-wayouterjoinstatements.因此，在他们添加可能性之前，这不会很快出现(没有开放的JIRA正在处理它)，您将需要在2个
我在CentsOS6.4和8GBRAM的笔记本电脑上以伪分布式模式运行hadoop2.2。每当我提交作业时，我都会收到一条错误消息，指出虚拟内存使用量已超出，如下所示。我已将yarn-site.xml中的yarn.nodenamager.vmem-pmem-ratio比率更改为10(10x1GB)，但是虚拟内存的增加并没有超过默认的2.1GB，如在下面的错误消息和容器正在被杀死。有人可以告诉我是否还有其他需要更改的设置吗？提前致谢!错误信息:INFOmapreduce.Job:TaskId:attempt_1388632710048_0009_m_000000_2,Status:FAI
我有一个使用大量输入路径的mapreduce作业。因此，我在开始工作时遇到了这个异常:超过最大jobconf大小:6154861限制:5242880我意识到最大jobconf大小由系统属性控制:mapred.user.jobconf.limit默认为5MB。除了增加此限制之外，还有其他方法可以规避此问题吗？ 最佳答案 除非您准备好更改源本身，否则我不这么认为。根据JobTracker的来源，如果用户未明确指定，这是允许的最大值。/**themaximumallowedsizeofthejobconf**/longMAX_JOBCON
我想启动一个hadoop流式处理作业，但失败了:19年5月15日23:17:34错误streaming.StreamJob:启Action业时出错:超出目录/user/myname的命名空间配额(目录和文件):配额=1000000文件计数=1000001我尝试使用hdfsdfs-rm-r-ffiles删除一些文件，它报告文件已移至垃圾箱。然后我尝试了hdfsdfs-expunge然后我回来了:15/05/1923:12:32信息fs.TrashPolicyDefault:名称节点垃圾配置:删除间隔=0分钟，清空间隔=0分钟。19年5月15日23:12:33信息fs.TrashPolic
我拥有的数据已经字段化，我只想要一个包含两个字段的文档，即便如此，如果标题字段超过一定长度，它也只包含一个条目。这是我目前所拥有的。records=LOAD'$INPUT'USINGPigStorage('\t')AS(url:chararray,title:chararray,meta:chararray,copyright:chararray,aboutUSLink:chararray,aboutTitle:chararray,aboutMeta:chararray,contactUSLink:chararray,contactTitle:chararray,contactMeta
在我试图理解spark的任何地方，它都说它很快，因为它将数据保存在内存中，而不是mapreduce。让我们举个例子-我有一个5节点spark集群，每个节点有100GBRAM。假设我有500TB的数据来运行spark作业。现在spark可以保留的总数据是100*5=500GB。如果它可以在任何时间点仅在内存中保留最多500GB的数据，是什么让它快如闪电？ 最佳答案 Spark并不神奇，也不能改变计算的基本原理。Spark使用内存作为渐进增强，对于无法保存的庞大数据集，将回退到磁盘I/O内存。在必须从磁盘扫描表的场景中，spark性能应
我正在通过阅读数百万个xml文件valxmls=sc.binaryFiles(xmlDir)该操作在本地运行良好，但在yarn上运行失败:clienttoken:N/Adiagnostics:Applicationapplication_1433491939773_0012failed2timesduetoApplicationMasterforattemptappattempt_1433491939773_0012_000002timedout.Failingtheapplication.ApplicationMasterhost:N/AApplicationMasterRPCpor
我正在使用Python和Django，但由于MySQL的限制，我遇到了问题。根据MySQL5.1documentation，他们的utf8实现不支持4字节字符。MySQL5.5将支持使用utf8mb4的4字节字符；并且，在未来的某一天，utf8可能也会支持它。但是我的服务器还没有准备好升级到MySQL5.5，因此我被限制为占用3个字节或更少的UTF-8字符。我的问题是:如何过滤(或替换)占用超过3个字节的unicode字符？我想用官方的\ufffd(U+FFFDREPLACEMENTCHARACTER)或?替换所有4字节字符。换句话说，我想要一个与Python自己的str.encode
