我知道spark进行内存计算并且比MapReduce快得多。我想知道spark对于sayrecords我在后端使用MapReduce的hive中进行数据质量检查。每个文件大约需要8分钟，这对我来说很糟糕。spark会给我更好的表现吗？比方说2-3分钟？我知道我必须做一个基准测试，但在我真正开始使用Spark之前，我试图了解这里的基础知识。我记得第一次创建RDD是一项开销，因为我必须为每个传入的文件创建一个新的RDD，这会花费我一些钱。我很困惑哪种方法对我来说是最好的方法-spark、drill、storm还是Mapreduce本身？ 最佳答案
我一直在使用sqoop从mysql导入数据到hive，我使用的命令如下:sqoopimport--connectjdbc:mysql://localhost:3306/datasync\--usernameroot--password654321\--query'SELECTid,nameFROMtestWHERE$CONDITIONS'--split-byid\--hive-import--hive-databasedefault--hive-tablea\--target-dir/tmp/yfr--as-parquetfileHive表已创建并插入数据，但是我找不到parquet文
我阅读了Hadoop的HDFS，了解到hadoop旨在处理少量的大文件，而不是处理大量的小文件。这是因为如果有大量的小文件，Namenode的内存会很快被吃掉。我很难理解这个论点。考虑以下场景:1000个小文件，每个文件大小为128MB(与hdfsblock的block大小相同)。因此，这意味着Namenode的内存中有1000个条目保存此信息。现在，考虑以下场景:一个大文件，block大小为128MB*1000。现在Namenode不会有1000个条目用于这个大的单个文件吗？这个结论是否正确，在这两种情况下，Namenode在内存中将有相同数量的关于文件block信息的条目？如果是这
我不想使用数据blockAPI，因为我们遇到了一些问题。我想在Java1.7、Spark1.6.2中将DF转换为RDD，并将RDD转换为文本文件我希望将我的数据框保存为文本文件，因为我知道如果我们使用Java1.8，下面的代码就可以工作df.rdd.map(row=>row.mkString("\t")).coalesce(1).saveAsTextFile("outputDirRdd")但是我试图将上面相同的代码放入Java1.7中，但我无法获得正确的语法并使用下面的代码。df.toJavaRDD().map(newFunction(){public???call(??input)t
所以基本上我使用mapreduce来计算我保存在hadoop中的文本文件的字数，现在我想查看输出。目前这是我在网上看到的唯一命令:bin/hadoopfs-catoutput/part-r-00000|sort-k2-n-r|less到目前为止我只是对这个命令感到困惑，它只是对输出进行排序吗？我可以在不排序的情况下查看输出吗？此命令是否对字数进行排序，否则按字母顺序显示所有内容？您是否有任何其他方法可以推荐对保存的文本fie，小说进行排序？还有我可以不排序只看wordcount的输出文件吗？ 最佳答案 CanIviewtheoutp
我正在尝试使用beam-sdks-java-io-hadoop-file-systemv2.0.0和Spark作为运行器，从Beam应用程序中的AWSEMR集群读取S3。我可以在yarn日志中看到管道能够检测到S3中存在的文件，但无法读取该文件。请查看下面的日志。17/06/2703:29:25INFOFileBasedSource:Filepatterns3a://xxx/test-folder/*matched1fileswithtotalsize341058417/06/2703:29:25INFOFileBasedSource:Matched1filesforpatterns3
我希望能够在HDFS上存储数百万个小文件(二进制文件-图像、exe等)(~1Mb)，我的要求基本上是能够查询随机文件而不运行MapReduce作业。我的主要问题是Namenode内存问题，而不是MapReduce映射器问题。所以我的选择是:HAR文件-聚合小文件，仅将它们与har://路径一起保存在另一个地方序列文件——在它们进来时附加它们，这更适合MapReduce作业，所以我几乎消除了它HBase-将小文件保存到Hbase是谷歌上几篇文章中描述的另一种解决方案我想我是在问我是否遗漏了什么？我可以通过将二进制文件应用到大Avro/ORC/Parquet文件来实现我需要的吗？然后通过名
我有这个短代码，它使用libhdfs从Hadoop文件系统(HDFS)上的文本文件中读取字节。.它编译并工作正常。我现在正在尝试更改代码，以便我也可以读取文本文件的内容。以下是我现在拥有的用于从HDFS打印文本文件的代码:#include"jni.h"#include"hdfs.h"#include"string.h"#include"stdlib.h"intmain(intargc,char**argv){intMAXBUFLEN=1024;hdfsFSfs=hdfsConnect("default",0);constchar*readPath="/tmp/testfile.txt"
我有以下要求，对选择哪一个以获得高性能感到困惑。我不是Java开发人员。我对Hive、Pig和Python很满意。我正在使用带有tez引擎的HDP2.1。数据源是文本文件(80GB)和Oracle表(15GB)。两者都是结构化数据。我听说Hive将适用于结构数据，Pythonmapreducestreaming概念也将比hive&Pig具有更高的性能。请说清楚。我正在使用Hive，原因是:需要基于一列加入这两个来源。数据量大，使用ORC格式表存储join结果文本文件名将用于生成一个输出列，并且已使用虚拟列概念input__file__name字段执行。加入后需要对每一行做一些算术运算，
在Spark中，我们可以使用textFile将文件加载到行中，并尝试对这些行进行如下操作。vallines=sc.textFile("xxx")valcounts=lines.filter(line=>lines.contains("a")).count()但是，在我的情况下，我想将文件加载到block中，因为文件和block中的数据如下所示。block将在文件中用空行分隔。user:111book:222comments:likeit!因此，我希望textFile函数或任何其他解决方案可以帮助我加载带有block的文件，这可以通过以下方式实现。valblocks=sc.textFil
