目前我正在使用SequenceFile来压缩我们现有的HDFS数据。现在我有两个选项可以将这个序列文件存储为单个大文件，这意味着所有记录都转到这个文件。多个小文件，每个文件的大小与HDFSblock大小(128MB)完全匹配众所周知，HDFS文件存储为block，每个block都到一个映射器。所以我认为当MR处理序列文件时没有什么不同。我知道选项二的唯一缺点是名称节点需要更多开销来维护这些文件，而选项一只有一个文件。我对这两个选项感到困惑，因为我看到太多文章推荐了尽可能使您的HDFS文件大小与block大小匹配。尽可能将小文件合并为一个大文件。任何人都可以指出正确的方法吗？哪个更好？这
我想将一个文本文件作为映射器的输入并输出一个序列文件。如何编写一个简单的map-reduce作业？文本文件将具有制表符分隔值。例如输入:group112345对于这样的输入，我想创建输出序列文件，其键为“group1”，其值应为12345的向量。我怎样才能写这些工作？另外我觉得在这种情况下我不需要reducer。在这种情况下如何编写identityreducer作业？我可以跳过编写reducer作业吗？感谢任何帮助。问候。 最佳答案 是的，您可以跳过编写Reducer。将其设置为简单的Reducer.class。同时调用setNum
在hadoop中，我只是使用这两种格式来评估配置单元查询的性能。当我对存储为文本文件的表进行查询时，我得到的结果比存储为序列文件的结果早。但它不应该是其他方式吗？另外，仅供引用，我首先将数据加载到TEXT文件表中，然后将数据传输到SEQUENCEFILE表中。创建表文本(酸性整数，值字符串，id整数)以“~”终止的行格式分隔字段存储为文本文件；创建表seq(acidint,valuestring,idint)存储为序列文件；加载数据本地输入路径'-----'覆盖到表文本中；insertintotableseqselect*fromtext;TextFILE:Timetaken:36.2
我想将具有制表符和逗号分隔值的文本文件转换为PIG中的完全逗号分隔值。我正在使用ApachePig版本0.11.1.，我尝试使用以下代码并尝试使用FLATTEN、TOKENIZE。但我不能把它变成完整的CSV文件。a=load'/home/mansoor/Documents/ip.txt'usingPigStorage(',')as(key:chararray,val1:chararray,val2:chararray);b=FOREACHa{key=STRSPLIT(key,'\t');GENERATEkey;}以下是我的文本文件输入:M12345M123456,M234567,M9
我正在尝试从spark中读取hdfs符号链接(symboliclink)的多个部分文件。如果路径是物理路径，我可以使用通配符(*)从路径中读取多个文件例如sparkContext.textFile(/some/path/file_123321_00/part-r-000*)但是我已经在hdfs上创建了指向这个名为“fullset”的文件夹的符号链接(symboliclink)。当我使用/some/path/fullset/part-r-000*它无法检测到任何路径。我在两条路径上都尝试了hadoopfs-ls。第一个可以工作，但是带有符号链接(symboliclink)的一个不能按预期
kube-proxy，负责为Service提供集群内部的服务发现和负载均衡。1介绍了解不同网络组件的工作原理有助于正确设计和配置它们，以满足你的应用程序需求。在Kubernetes网络的背后，有一个在幕后工作的组件。它将你的服务（Services）转化为一些可用的网络规则。这个组件被称为Kube-Proxy。本文展示Kube-Proxy的工作原理。我们将解释创建服务时发生的流程。并展示Kube-Proxy创建的一些示例规则。2什么是Kube-ProxyKubernetes中的Pods是临时的，可随时被终止或重启。由于这种行为，我们不能依赖于它们的IP地址，因为它们总是在变。这就是Service
kube-proxy，负责为Service提供集群内部的服务发现和负载均衡。1介绍了解不同网络组件的工作原理有助于正确设计和配置它们，以满足你的应用程序需求。在Kubernetes网络的背后，有一个在幕后工作的组件。它将你的服务（Services）转化为一些可用的网络规则。这个组件被称为Kube-Proxy。本文展示Kube-Proxy的工作原理。我们将解释创建服务时发生的流程。并展示Kube-Proxy创建的一些示例规则。2什么是Kube-ProxyKubernetes中的Pods是临时的，可随时被终止或重启。由于这种行为，我们不能依赖于它们的IP地址，因为它们总是在变。这就是Service
一些机器的参数是通过网络服务测量并上传到HDFS的。每次测量的参数值都保存在一个文件中，其中一次测量平均有1000个值。问题是-有大量文件。只有一定数量的文件用于MapReduce作业(例如，上个月的测量值)。因此我无法将它们全部合并到一个大的序列文件中，因为不同的时间需要不同的文件。我知道拥有大量小文件是不好的，因为NameNode包含HDFS上所有这些文件的路径(并将其保存在内存中)，另一方面，每个小文件都会产生一个Mapper创作。如何避免这个问题？ 最佳答案 迟到的答案:您可以使用SeaweedFShttps://githu
尝试将输出写入两个不同的命名输出文件AvroMultipleOutputs但得到一个空文件并且日志中没有错误。计数器显示正确的记录数。还有这个写入单个文件时工作正常。Avro版本1.7.1代码Jobjob=newJob(config,"AVRO_MULTITEST");job.setJarByClass(AvroMultiWriter.class);FileInputFormat.setInputPaths(job,newPath(args[0]));FileOutputFormat.setOutputPath(job,newPath(args[1]));job.setInputFor
我有一个读取avro数据然后应该输出avro数据的MapReduce作业。但是，当我在作业成功时检查输出文件时，它们没有.avro扩展名，我可以使用简单的文本编辑器查看它们。我的驱动程序配置为输出avro，所以我不确定问题出在哪里，我们将不胜感激。这是我的驱动类:publicclassDriverextendsConfiguredimplementsTool{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{intres=ToolRunner.run(newConfiguration(),newDriver(),args);System
