在我的应用程序中，我使用了几个profiles使某些bean有资格进行Autowiring。我缺少的是当某个配置文件不活动时使bean有资格进行Autowiring的可能性。我想到的最好的方法是这样的:假设我们有一个所有可能配置文件的列表，例如{A、B、C、D}。可用于特定执行的配置文件是{A,C}。我所做的是为所有可能的未激活的配置文件创建人工配置文件。在示例中，我将创建{not_B,not_D}配置文件。我想根据非Activity配置文件X激活的bean我为配置文件not_X激活。在我的情况下，如果我希望一个bean在配置文件B不活动时有资格Autowiring，我会注释它们@Pr
当我设置以下路径时:Pathfile=newPath("hdfs://hdp2minion1.domain.com:8020/apps/hive/warehouse/temp_hbase/");它返回一个FileNotFoundException(temp_hbase是HDFS上的一个文件夹)。我只想将所有文件包含在该文件夹中。还有其他方法可以实现吗？此处不能使用通配符。 最佳答案 你需要初始化FileSystemConfigurationconfiguration=newConfiguration();FileSystemhdfs
所以我有一组电子邮件，我想做的是使用它们输出独特的三元组(发件人电子邮件、收件人电子邮件、时间戳)，如下所示:user1@stackoverflow.comuser2@stackoverflow.com09/12/200916:45user1@stackoverflow.comuser9@stackoverflow.com09/12/200918:45user3@stackoverflow.comuser4@stackoverflow.com07/05/200812:29在上面的示例中，用户1向多个收件人(用户2和用户9)发送了一封电子邮件。为了存储收件人，我创建了一个数据结构Edge
我正在使用AS子句从另一个表创建一个临时表，其中我将另一个表的分区列也包含在临时表中，然后出现以下错误。下面是表创建语句，其中col4是表xyz的分区列。并且在运行创建语句时出现以下错误。当我从create语句中删除col4时，它运行良好。错误:Errorwhilecompilingstatement:FAILED:NumberFormatExceptionForinputstring:"HIVE_DEFAULT_PARTITION"(state=42000,code=40000)请帮忙。示例:CREATETEMPORARYTABLEabcSTOREDASPARQUETASSELECT
Hadoop作业成功后，会显示各种计数器的摘要，请参见下面的示例。我的问题是Totaltimespentbyallmaptasks计数器中包含什么，特别是在映射器作业不是节点本地的情况下，是否包含数据复制时间？17/01/2509:06:12INFOmapreduce.Job:Counters:49FileSystemCountersFILE:Numberofbytesread=2941FILE:Numberofbyteswritten=241959FILE:Numberofreadoperations=0FILE:Numberoflargereadoperations=0FILE:N
正在关注Hadoop:howtoaccess(many)photoimagestobeprocessedbymap/reduce?问题，哪里orangeoctopus提供了一个合理的方向来加载图像二进制文件并将它们收集到SequenceFiles中以提供给映射器。认为这对其他人也可能有用，作为本地java进程或在大量图像文件的情况下可能是hadoop作业，我创建了这个单独的问题来寻找实现示例。谢谢! 最佳答案 Hadoop:TheDefinitiveGuide-第4章有一些用于读取/写入序列文件的示例。这是code对于相同的。遍历代
我对HDFS存储和数据节点存储有点困惑。以下是我的疑惑。Map函数输出将保存到数据节点本地磁盘，reducer输出将发送到HDFS。众所周知，数据block存储在数据节点本地磁盘中有没有数据节点中可用于HDFS的其他磁盘空间？？reducer输出文件(part-nnnnn-r-00001)的物理存储位置是什么？它会存储在名称节点硬盘中吗？所以我假设数据节点是HDFS的一部分，我假设数据节点本地磁盘也是HDFS的一部分。问候苏雷什 最佳答案 您必须知道虚拟概念和实际存储之间的区别。HDFS(Hadoop分布式文件系统)只是指定数据将如
我有一个更理论化的问题，但它涉及将我过去在没有Hadoop的情况下解决的任务转换为map-reduce平台。例如，我们有一个视频文件，从技术上讲它是一系列帧，我们需要检测每个帧中某些圆形对象的特征:(x，y，大小，失真)。检测算法将两件事作为输入:帧本身和前一帧的识别结果。这里的问题是，如何将此类问题转换为map-reduce范式，以便:将使用reducer的好处，在我的情况下，我可以想象只有mapper算法将能够处理序列，而不仅仅是单独处理每一帧。谢谢 最佳答案 如果你想保留每一帧的数据，你不需要减少步骤。Reduce步骤在Had
我想用一组文本文件创建一个外部表。每行应该是一个文本文件。一个文本文件的示例如下，可以有多个文本文件。(文件存储在HDFS中)thankingyoufortheparticipation行由/n终止。我想用上面的文本文件创建一个外部表，文本文件中的数据应该在一行(一个单元格)中。我尝试了以下创建表语句。CreateExternaltableifnotexistssample_email(emailSTRING)STOREDASTEXTFILELOCATION'/tmp/txt/sample/';它会给出创建表如下。+-----------------------------------
基于https://github.com/gotthardsen/docker-hadoop-spark-workbench/tree/master/swarm我有一个带有hadoop、spark、hue和jupyternotebook设置的dockerswarm设置。我使用Hue将文件上传到hdfs，从hue或名称节点上的hdfs下载或查看文件没有问题。没有丢失block，文件检查表明一切正常。但是当我尝试在jupyter中使用pyspark访问它时，我得到:org.apache.hadoop.hdfs.BlockMissingException:Couldnotobtainbloc
