我想将zip文件中的太多小文件(例如200k文件)从本地计算机传输到HDFS。当我解压缩zip文件并将文件传输到HDFS时，需要很长时间。无论如何我可以将原始zip文件传输到HDFS并在那里解压缩吗？ 最佳答案 如果您的文件是GB的，那么此命令肯定有助于避免空间不足错误，因为无需在本地文件系统上解压缩文件。hadoop中的put命令支持从stdin读取输入。要从标准输入读取输入，请使用“-”作为源文件。压缩文件名:compressed.tar.gzgunzip-c压缩.tar.gz|hadoopfs-put-/user/files/
我正在学习Sparkstreaming，我被困在一个可能很简单的问题上。我想从目录中提取整个文本文件。这里通常提到的方法是wholeTextFile，而不是按行分割文件的textFile。但是，据我所知，该方法在流上下文中不可用。如何简单实现类似的效果——流式获取(文件名，整个文件内容)？带有streamingcontext和sparksession的Scala示例会很棒。 最佳答案 好吧，自从2017年以来，OP可能不再有这个问题了，但我实际上看起来是这样的，当我找到解决方案时正准备放弃，Spark3将包含一种格式，可以是用来实现
我正在尝试将数据插入创建大量小文件的动态分区表，我已将配置单元属性设置如下，但我仍然在分区文件夹中看到小文件，每个任务的大小或平均文件大小似乎都有效对我来说，分区文件夹中的文件超过了我给的每个任务的大小。任何帮助将不胜感激hive.merge.mapfiles=true;配置单元合并mapredfiles=truehive.merge.size.per.task=10000;hive.merge.smallfiles.avgsize=100; 最佳答案 您的示例显示您将平均大小设置为100字节，这将创建大量小文件并且很可能被忽略，因
我是大数据新手!我有一些关于如何在EMR集群上的spark中处理和保存大量小文件(pdf和ppt/pptx)的问题。我的目标是将数据(pdf和pptx)保存到HDFS(或集群中的某种类型的数据存储中)，然后从spark中提取此文件的内容并将其保存在elasticsearch或某些关系数据库中。我读过在HDFS中保存数据时的小文件问题。保存大量pdf和pptx文件(最大大小100-120MB)的最佳方法是什么？我读过有关序列文件和HAR(hadoop存档)的内容，但我不明白它们究竟是如何工作的，也不知道什么是最好的。处理这些文件的最佳方式是什么？我知道有些解决方案可能是FileInput
我已经在Windows平台上安装了Hadoop和2个其他工作节点(我总共有3个节点)。出于演示目的，我正在处理大约1兆字节的单个文件。工作节点如何划分此文件以进行处理。不同的工作节点每个会处理341(1024/3)KB。或者单个工作节点将处理该文件。如果我处理100个这样的文件。工作节点会分配要处理的文件数量吗？如果我处理一个大约100MB的文件。 最佳答案 可能的答案，Howworkernodeswoulddividethisfileforprocessing.Woulddifferentworkernodeswouldproce
我在如下文件中有一个带有CJK字符的Hive查询:SELECT*FROMtblWHEREnameLIKE'日本語%';文件以UTF-8编码:>file-biquery.hqltext/plain;charset=utf-8如果我使用HiveCLI执行它，我可以获得预期的结果:>/path/to/hive-fquery.hqlsomeresultshere现在我想从Java执行这个查询。所以我写了一些代码:String[]cmd=newString[]{"/bin/bash","/my/script","/path/to/query.hql","/path/to/output.txt"}
我正在创建一个sparkscala代码，我在其中从MQTT服务器读取连续流。我在yarn集群模式下运行我的工作。我想将此流保存并附加到HDFS中的单个文本文件中。我将每1秒接收一次数据流。所以我需要将这些数据附加到HDFS中的单个文本文件中。谁能帮忙。 最佳答案 使用数据框和使用模式Append这将在每次新记录出现时追加数据。valsqlContext=neworg.apache.spark.sql.SQLContext(context)importsqlContext.implicits._stream.map(_.value).
为什么spark使用序列文件抛出NotSerializableExceptionorg.apache.hadoop.io.NullWritable？我的代码(非常简单):importorg.apache.hadoop.io.{BytesWritable,NullWritable}sc.sequenceFile[NullWritable,BytesWritable](in).repartition(1000).saveAsSequenceFile(out,None)异常org.apache.spark.SparkException:Jobaborted:Task1.0:66hadanot
我正在使用webhdfs将数据从本地文件系统提取到HDFS。现在我想确保摄取到HDFS中的文件的完整性。如何确保传输的文件没有损坏/更改等？我使用下面的webhdfs命令来获取文件的校验和curl-i-L--negotiate-u:-XGET"http://$hostname:$port/webhdfs/v1/user/path?op=GETFILECHECKSUM"我应该如何使用上面的校验和来确保Ingested文件的完整性？请建议下面是我要执行的步骤>md5sumlocale_file740c461879b484f4f5960aa4f67a145b>hadoopfs-checksu
我有很多(多达数十万个)小文件，每个10-100Kb。我的HDFSblock大小等于128MB。我的复制因子等于1。为每个小文件分配HDFSblock有什么缺点吗？我见过非常矛盾的答案:AnswerwhichsaidthesmallestfiletakesthewholeblockAnswerwhichsaidthatHDFSiscleverenough,andsmallfilewilltakesmall_file_size+300bytesofmetadata我在thisanswer中做了一个测试，它证明第二个选项是正确的——HDFS不会为小文件分配整个block。但是，从HDFS批
