我的主要工作只做读取操作，另一份做一些写作，但在忽略事务的MyISAM引擎上，所以我不需要事务支持。如何将SpringBatch配置为拥有自己的JobRepository数据源，与保存业务数据的数据源分开？最初的数据源配置如下:@ConfigurationpublicclassStandaloneInfrastructureConfiguration{@AutowiredEnvironmentenv;@BeanpublicLocalContainerEntityManagerFactoryBeanentityManagerFactory(){LocalContainerEntityMa
我的主要工作只做读取操作，另一份做一些写作，但在忽略事务的MyISAM引擎上，所以我不需要事务支持。如何将SpringBatch配置为拥有自己的JobRepository数据源，与保存业务数据的数据源分开？最初的数据源配置如下:@ConfigurationpublicclassStandaloneInfrastructureConfiguration{@AutowiredEnvironmentenv;@BeanpublicLocalContainerEntityManagerFactoryBeanentityManagerFactory(){LocalContainerEntityMa
我的Hadoop集群有6个数据节点和1个名称节点。我在HIVE中几乎没有(4)个工作，这些工作每天都在运行，并使用sqoop将一些数据从日志文件推送到我们的OLPT数据库。我没有在环境中安装oozie。所有这些都写在HIVE脚本文件(.sql文件)中，我从unix脚本(.sh文件)运行它们。这些shell脚本文件附加有不同的操作系统cron作业，以便在不同的时间运行它们。现在要求是这样的:每天分别为每个作业生成日志/状态。因此，在一天结束时查看这些日志，我们可以确定哪个作业成功运行以及运行所花费的时间，哪个作业失败以及该失败作业的转储/堆栈状态。(功能计划是我们将拥有邮件服务器和每个失
解决原来，我们需要将validation.jar放在hadoop/share/hadoop/common/lib/中(从https://mvnrepository.com/artifact/javax.validation/validation-api*下载)。将其与文档所说的结合起来:在Druid的索引任务json中将“mapreduce.job.classloader”设置为“true”。您将使其正常工作:)-使用Hadoop2.7.3的Druid0.9.2*)不知道为什么，我可以看到Druid将其类路径中的所有jar都上传到了Hadoop(并且那里是validation.jar)
假设许多应用程序都使用相同的Couchbase后端，我想对它们生成的数据执行一些批处理分析。如果我在Couchbase中使用map/reduce功能，考虑到数据库仍然必须能够存储来自正在运行的应用程序的新数据，这会导致任何问题吗？将mongo与couchbase一起运行会不会太过分了，所有应用程序都将数据存储到couchbase，这些数据被复制到mongo。然后使用mongo(和mongo-hadoop连接器)进行分析。 最佳答案 好的，您确实需要在需要运行的查询以及要存储的数据的类型和结构方面添加更多详细信息。我会尝试在广泛的层面
我正在尝试从springAdmin触发hadoopmapreduce作业，但出现以下错误。SpringAdmin在wasce上运行。作业配置:fs.defaultFS=hdfs://localhost:8020mapred.job.tracker=localhost:8021请指教。当我通过打包一个jar并使用hadoop命令运行此作业时，它工作正常但在通过Admin运行时出错。sudo-uhdfshadoopjartest.jarorg.MainCausedby:java.net.ConnectException:CallFrom/tolocalhost:8021failedonco
在批处理模式下执行Hive查询时，我们是否有可能的标准返回代码列表，可以使用这些代码进行适当的错误记录和监控？例如:hive-fsome_samplescript.hql将返回0-Successfulexecution1-FAILEDdueExecutionError(likeTableAlreadyExistExcetion)64-SyntaxError(likeStatementnotterminated)如果我们知道返回代码列表，将更容易进行适当的监控/通知。 最佳答案 在hive10中发布的一些通用规则已在此jira下完成h
根据NiFi'shomepage，它“支持数据路由、转换和系统中介逻辑的强大且可扩展的有向图”。过去几个月我一直在使用NiFi，不禁想知道为什么不将它也用于调度批处理。假设我有一个用例，其中数据流入Hadoop，由一系列Hive\MapReduce作业处理，然后导出到一些外部NoSql数据库以供某些系统使用。使用NiFi来摄取数据并将数据流入Hadoop是NiFi的一个用例。但是，使用Nifi来安排Hadoop上的作业(“Oozie-like”)是一个我没有遇到过其他人实现的用例，并且由于它似乎完全有可能实现，我试图了解是否有原因不要这样做。在NiFi上完成这一切的好处是，人们将在一个
我们的组织有数百个通宵运行的批处理作业。其中许多工作需要2、3、4小时才能完成；有些甚至需要长达7个小时。目前，这些作业以单线程模式运行，因此我们提高性能的尝试受到具有额外CPU和内存的机器垂直扩展的限制。我们正在探索利用并行处理技术(例如MapReduce)来缩短完成这些作业所需时间的想法。我们的大多数批处理过程通常会从数据库中提取大型数据集，逐行处理数据，然后将结果作为文件转储到另一个数据库中。在大多数情况下，单个行的处理独立于其他行。现在我们正在研究MapReduce框架，以将这些作业分解成更小的部分以进行并行处理。我们的组织拥有超过400名员工的台式PC，我们希望在下类时间利用
我尝试通过提交python文件以批处理模式执行livy但它不起作用，我尝试了两种方法-从本地文件系统运行py文件，同时通过将它复制到那里在hdfs上运行它......但它不工作......请帮忙hduser@tarun-ubuntu:/home/tarun/spark/examples/src/main/python$curl-XPOST-H"Content-Type:application/json"tarun-ubuntu:8998/batches--data'{"file":"file:///home/tarun/spark/examples/src/main/python/pi
