我正在尝试使用flume将Twitter数据流式传输到hdfs中:https://github.com/cloudera/cdh-twitter-example/无论我在这里尝试什么，它都会不断在HDFS中创建大小在1.5kB到15kB之间的文件，而我希望看到大文件(64Mb)。这是代理配置:TwitterAgent.sources=TwitterTwitterAgent.channels=MemChannelTwitterAgent.sinks=HDFSTwitterAgent.sources.Twitter.type=com.cloudera.flume.source.Twitte
我正在处理一种奇怪的用例，我需要确保文件A是机器A的本地文件，文件B是机器B的本地文件，等等。将文件复制到HDFS时，有没有办法控制该文件将驻留在哪些机器上？我知道任何给定的文件都将在三台机器上复制，但我需要能够说“文件A肯定存在于机器A上”。我不太关心其他两台机器——它们可以是我集群上的任何机器。谢谢。 最佳答案 我不这么认为，因为通常当文件大于64MB(block大小)时，文件block的主要副本将驻留在多个服务器上。 关于java-将文件复制到HDFS时，如何控制该文件驻留在哪些节
有什么方法可以获取HDFS中文件的ctime吗？FileStatus中有修改时间，但随着文件被追加，这次也会被修改。 最佳答案 HDFS按照代码HERE只存储文件的修改时间和访问时间。.文件的修改时间是文件最后一次关闭的时间(比如最初写入和关闭的时间，或者重新打开追加和关闭的时间)。在大多数情况下，我们放置在HDFS上的大多数文件的修改时间不会改变，除非它们进行了上述任何修改。因此，大多数时候(不总是)可以将修改后的创建时间称为可接受的创建时间。 关于hadoop-HDFS中文件的cti
我有这种格式的数据。"123";"mybook1";"2002";"publisher1";"456";"mybook2;thebestseller";"2004";"publisher2";"789";"mybook3";"2002";"publisher1";字段包含在""中并由;分隔书名也可能包含“；”介于两者之间。你能告诉我如何将这些数据从文件加载到配置单元表吗我现在使用的以下查询显然不起作用；createtablebooks(isbnstring,titlestring,yearstring,publisherstring)ROWFORMATDELIMITEDFIELDSTE
场景我有一个场景，我想可扩展地处理包含许多小文件(~0.7MB平均输入文件大小)的数据。因为这不适用于包含许多小文件的hdfsduetothe"smallfilesproblem"，我想我会将一种类型的所有输入文件(我们称之为A型)合并到一个hdfs文件中，并将另一种类型的文件(我们称之为B型)合并到另一个hdfs文件中，依此类推。然而，在我的例子中，我需要保留原始输入文件与其内容之间的关系——因为每个输入文件都应该作为一个单元单独处理，在我的例子中，在map-reduce作业中，这是由自然引起的我的数据。问题是:我应该如何标记每个输入文件在它到达的聚合文件中的边界？理想情况下，我会将
例如我有两个文件，A和B。它们都是文本文件。A包含这样一行文本:I'mAB包含如下三行文本:I'mB1I'mB2I'mB3我的异常(exception)是将A的唯一一行添加到B的每一行的前面，所以结果将是:I'mAI'mB1I'mAI'mB2I'mAI'mB3对我来说最困难的部分是如何理解MapReduce作业的参数。在传统函数中，我可以让A和B成为两个参数，然后将它们合并到我的规则中。像这样的一些伪代码://Twoparameters,AandBpublicvoidmerge(FileA,FileB){StringlineA=A.firstLine;for(EachlineBinB)
有没有办法直接在HDFS上生成文件？我想避免生成本地文件，然后通过hdfs命令行，如:hdfsdfs-put-"file_name.csv"复制到HDFS。或者有什么python库吗？ 最佳答案 你试过HdfsCli了吗？？引用段落ReadingandWritingfiles:#Loadingafileinmemory.withclient.read('features')asreader:features=reader.read()#DirectlydeserializingaJSONobject.withclient.read(
我有一个用例，我在S3中有数百万个小文件需要由Spark处理。我有两个选项来reducetask数量:1.使用合并2.扩展CombineFileInputFormat但我不清楚机器人的性能影响以及何时使用其中一个。此外，CombineFileInputFormat是一个抽象类，这意味着我需要提供我的实现。但是SparkAPI(newAPIHadoopRDD)将类名作为参数，我不确定如何传递可配置的maxSplitSize 最佳答案 对于这种情况，要考虑的另一个很好的选择是SparkContext.wholeTextFiles()，它
rdd.saveAsTextFile("s3n://bucket-name/path)正在创建一个空文件，文件夹名称为-[folder-name]_$folder$似乎hadoop-awsjar(org.apache.hadoop的)使用这个空文件来模仿S3文件系统作为hadoop文件系统。但是，我的应用程序将数千个文件写入S3。当saveAsTextFile创建文件夹(从给定路径)以写入数据(从rdd)时，我的应用程序最终创建了数千个这样的空文件-[directory-name]_$folder$.有没有办法让rdd.saveAsTextFile不写这些空文件？
我目前正在编写分布式应用程序，它在HadoopMapReduce的帮助下解析Pdf文件。MapReduce作业的输入是数千个Pdf文件(大部分在100KB到~2MB之间)，输出是一组已解析的文本文件。出于测试目的，最初我使用了TomWhite的Hadoop中提供的WholeFileInputFormat。权威指南书，它提供单个文件到单个map。这适用于少量输入文件，但是，由于显而易见的原因，它无法正确处理数千个文件。需要大约一秒钟才能完成的任务的单个map效率低下。所以，我想做的是将多个Pdf文件提交到一个Map中(例如，将多个文件组合成单个block，HDFSblock大小约为64M
