我发现可以使用Blob存储在Azure中配置HBase数据库。有谁知道我如何使用c#代码访问、创建项目并将项目添加到我的blob存储中的HBase？我之后尝试的是在HDInsight集群上使用Hive从HBase查询数据。干杯，乔 最佳答案 我创建了Marlinproject就此而言，因为HDInsight上的HBase没有“官方”MicrosoftC#客户端。使用Marlin，您可以创建一个具有如下模式的表:varmarlin=newMarlin(ClusterCredentials.FromFile("credentials.t
如何按年删除hadoop中的一堆目录？该文件夹每天创建一次。命名方案是“dd-mm-yyyy”。如何删除特定年份的文件夹？我尝试获取像hadoopfs-find/"*1995"这样的文件夹列表，但我无法通过将它们传送到rm命令来删除它们。 最佳答案 HadoopCLI支持递归rm(需要删除目录)和通配符:hadoopfs-rm-r-f/path/*-1995 关于hadoop-从HDFS中以dd-MM-yyyy格式删除文件夹一年，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
我正在使用OpenCV库在Hadoop中使用Spark框架进行图像检测。我能够在本地文件系统中存在Haar文件的本地模式下运行spark程序。但是我在分布式模式下读取Haar文件时出现空指针错误，尽管我已经在所有集群节点中复制了haar文件并在代码中提供了绝对路径。Stringfileloc="/home/centos/haarcascade_frontalface_alt.xml"CascadeClassifierfaceDetector=newCascadeClassifier(fileloc);Error:Causedby:java.lang.NullPointerExcepti
我收集了多条推文并将它们存储在hdfs中。我知道我的hdfs中有很多零件文件。它们非常小，例如0.5Ko，因为只有一条推文存储在一个文件中。我想知道让它们这样是否可以，或者将它们合并到更大的文件中以尝试达到最大块大小是否更好。 最佳答案 小文件问题对于HDFS来说是个大问题，原因有很多。Namenode在内存中维护文件系统结构。在这种情况下，更多文件意味着对主计算机的RAM要求更高。小文件也不利于阅读，因为网络协议(protocol)用于传输数据。当为各个节点建立连接以准备要处理的拆分时，您的应用程序将遭受更高的延迟(例如，当静态图
使用SpringBoot，我可以使用以下内容实例化JdbcTemplate:代码:@AutowiredprivateJdbcTemplatejdbcTemplate;属性:spring.datasource.url=jdbc:postgresql://my_url:my_port/my_other_stuffspring.datasource.username=my_user_namespring.datasource.password=my_passwordspring.datasource.driver-class-name=org.postgresql.Driver这会创建一个D
使用SpringBoot，我可以使用以下内容实例化JdbcTemplate:代码:@AutowiredprivateJdbcTemplatejdbcTemplate;属性:spring.datasource.url=jdbc:postgresql://my_url:my_port/my_other_stuffspring.datasource.username=my_user_namespring.datasource.password=my_passwordspring.datasource.driver-class-name=org.postgresql.Driver这会创建一个D
比较将avro数据存储为ORC和Parquet格式，我成功地使用"com.twitter"%"parquet-avro"%"1.6.0"将Avro数据存储到Parquet中，但找不到任何信息或API来以ORC格式存储avro数据。ORC是否仅与Hive紧密耦合？谢谢subahsh 最佳答案 您没有说您在使用Spark，但问题已被标记，所以我假设您是。ORC文件格式目前与Spark中的HiveContext密切相关(我认为仅在1.4及更高版本中可用)，但如果您创建一个Hive上下文，您应该能够将数据帧写入ORC文件你可以使用Parqu
我有一个mapreduce程序，其输出现在全部在文本文件中。该程序的示例如下。我不明白该怎么做是以序列文件格式从reducer输出键/值对。不，我不能使用SequeceFileFormat说明符，因为我使用的是hadoop0.20库那我该怎么办？下面是一个示例wordcount程序只是我的大型程序的一小部分。如果我知道如何用一个来做，我就可以用其余的来做。请帮忙。减少字数publicvoidreduce(Textkey,Iterablevalues,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{intsum=0;for(In
我已经在Hadoop上工作了一段时间，我们都知道我们使用本地模式来构建我们的脚本/作业并在本地测试它们。但是如果我们有一个场景，因为我们的一些客户有小数据集，一些客户有大数据集，我们不想写两份业务逻辑代码——一个用于本地运行模式，一个用于分布式模式运行，那么如何去解决它。生产部署的一种方法是为数据集较小的客户提供Hadoop作业/Pig/MR作业的本地模式运行，并为数据集较大的客户提供分布式设置模式。我的问题是:在生产中提供本地模式Hadoop设置(因为数据量不是很大)，这是个好主意吗？!如果生产中的小数据集选择伪分布式模式，我需要考虑一下每种方法(本地模式和伪分布式模式)所面临的局限
问题我们有多个HBase表:A、B、C。假设A是需要处理的记录队列。它可能包含平均2500万条记录。A有用户ID。B有每个用户执行的网站点击。B可能包含数十亿行。C有一些关于用户的次要信息。我们使用MapReduce作业对队列中的记录执行预测分析(成千上万的决策树)。问题的范围不包括实际的分析建模。问题MR作业正在对表B和C执行即席查询。例如，Map任务1执行查询以获得用户1的命中，Map任务2执行查询以获得用户2的命中。如果这些命中最终位于同一区域服务器，它会影响性能(竞争条件等)吗？是否有像ChainMapper(ChainReducer)这样的模式来拆分输入集，以便每个映射器都具
