我是Spark的新手，我使用的集群主要用于并行化目的。我有一个100MB的文件，其中的每一行都经过某种算法处理，这是一个相当繁重且漫长的处理过程。我想使用10节点集群并并行处理。我知道block大小超过100MB，我尝试重新分区textFile。如果我理解得很好，这个repartition方法增加了分区的数量:JavaRDDinput=sc.textFile(args[0]);input.repartition(10);问题是当我部署到集群时，只有一个节点在有效处理。我怎样才能设法并行处理文件？更新1:这是我的spark-submit命令:/usr/bin/spark-submit--
创建桌面小组件创建AppWidgetProvider类创建一个AppWidgetProvider类，桌面小组件在更新、启用、停用和删除应用微件时收到广播。而AppWidgetProvider继承BroadcastReceiver，并且专门对小组件进行了一定的广播过滤，因此我们需要创建一个自定义的AppWidgetProvider类用来处理小组件相关的操作。packagecom.example.widgetdemoimportandroid.appwidget.AppWidgetManagerimportandroid.appwidget.AppWidgetProviderimportandro
我有一个1GB文件，我已将其放在HDFS上。因此，它将被分解成block并发送到集群中的不同节点。是否有任何命令可以识别特定节点上文件block的确切大小？谢谢。 最佳答案 你应该使用hdfsfsck命令:hdfsfsck/tmp/test.txt-files-blocks此命令将打印有关文件包含的所有block的信息:/tmp/test.tar.gz151937000bytes,2block(s):OK0.BP-739546456-192.168.20.1-1455713910789:blk_1073742021_1197len=
我正在运行一个Spark作业，它花费了很长时间来处理输入文件。输入文件为6.8GBGzip格式，包含1.1亿行文本。我知道它是Gzip格式，所以它不可拆分，并且只有一个执行程序将用于读取该文件。作为调试过程的一部分，我决定只看看将gzip文件转换为parquet需要多长时间。我的想法是，一旦我转换为parquet文件，然后如果我在该文件上运行我的原始Spark作业，在这种情况下它将使用多个执行程序并且输入文件将被并行处理。但即使是小工作也比我预期的要花更长的时间。这是我的代码:valinput=sqlContext.read.text("input.gz")input.write.pa
我有一个包含文件、目录、子目录等的目录。如何使用ApacheHadoopAPI获取所有文件和目录的绝对路径列表？ 最佳答案 使用HDFSAPI:packageorg.myorg.hdfsdemo;importjava.io.BufferedReader;importjava.io.IOException;importjava.io.InputStreamReader;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.FileStatus;imp
嗨，stackoverflow社区；我对pig完全陌生，我想将结果存储在一个文本文件中并根据需要命名。是否可以使用STORE函数执行此操作。我的代码:a=LOAD'example.csv'USINGPigStorage(';');b=FOREACHaGENERATE$0,$1,$2,$3,$6,$7,$8,$9,$11,$12,$13,$14,$20,$24,$25;STOREbINTO‘myoutput’;谢谢。 最佳答案 是的，您将能够将结果存储在myoutput.txt中，并且您可以使用PigStorage将数据加载到包含任何
我需要从文本文件加载数据到MapReduce，我在网上搜索过，但没有找到适合我工作的解决方案。是否有任何方法或类可以从系统读取文本/csv文件并将数据存储到HBASE表中。 最佳答案 要从文本文件中读取，首先文本文件应该在hdfs中。您需要为作业指定输入格式和输出格式Jobjob=newJob(conf,"example");FileInputFormat.addInputPath(job,newPath("PATHtotextfile"));job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class
因为我将fileinputFormat设置为hadoop输入。arg[0]+"/*/*/*"表示不匹配任何文件。我想要的是从多个文件中读取:Directory1---Directory11---Directory111--f1.txt--f2.txt---Directory12Directory2---Directory21在Hadoop中可以吗？谢谢! 最佳答案 您可以使用*****运算符从多个目录和文件获取输入。很可能是因为“arg[0]”参数不正确，因此找不到文件。作为替代方案，您也可以使用InputFormat.addInp
我正在使用Hadoop示例程序WordCount来处理大量的小文件/网页(大约2-3kB)。由于这与hadoop文件的最佳文件大小相去甚远，因此该程序非常慢。我想这是因为设置和撕裂工作的成本远远高于工作本身。此类小文件还会导致文件名的namespace耗尽。我读到在这种情况下我应该使用HDFS存档(HAR)，但我不确定如何修改此程序WordCount以从该存档中读取。程序是否可以在不修改的情况下继续工作，或者需要进行一些修改？即使我在存档中打包了很多文件，问题仍然存在，这是否会提高性能。我读到，即使我打包多个文件，一个存档中的这些文件也不会被一个映射器处理，而是被许多映射器处理，在我的
我有一个文本文件，它的第一行包含标题。现在我想对数据做一些操作，但是在使用PigStorage加载文件时它也需要HEADER。我只想跳过标题。是否可以这样做(直接或通过UDF)？这是我用来加载数据的命令:input_file=load'/home/hadoop/smdb_tracedata.csv'USINGPigStorage(',')as(trans:chararray,carrier:chararray,aainday:chararray); 最佳答案 通常我解决这个问题的方法是对标题中我知道的内容使用FILTER。例如，考虑
