给定一个分布在HDFS上的Parquet数据集(元数据文件+可能的.parquet部分)，如何正确合并部分并将数据收集到本地文件系统？dfs-getmerge...不起作用-它将元数据与实际的Parquet文件合并.. 最佳答案 有一种涉及ApacheSparkAPI的方法-它提供了一种解决方案，但可能存在不使用第三方工具的更有效的方法。spark>valparquetData=sqlContext.parquetFile("pathToMultipartParquetHDFS")spark>parquet.repartition(
我正在处理mapreduce作业，我想知道是否可以将自定义字符串发送到我的输出文件。没有计数，没有其他数量，只有一团文字。这是我的基本想法publicstaticclassMapextendsMapReduceBaseimplementsMapper{privatefinalstaticIntWritableone=newIntWritable(1);privateTextword=newText();publicvoidmap(LongWritablekey,Textvalue,OutputCollectoroutput,Reporterreporter)throwsIOExcept
我正在使用Hadoop来计算单词之间的共现相似度。我有一个包含共现词对的文件，如下所示:abacbcbd我正在使用一种基于图的方法，该方法将单词视为节点，同时出现的单词在它们之间有一条边。我的算法需要计算所有节点的度数。我已经成功编写了一个Map-Reduce作业来计算输出以下内容的总度数:a2b3c2d1目前，输出被写回一个文件，但我想要的是将结果捕获到比方说java.util.HashMap中。然后，我想在另一个Reduce作业中使用这个HashMap来计算最终的相似度。这是我的问题:是否可以在内存中捕获reduce作业的结果(List、Map)。如果是，怎么办？这是最好的方法吗？
我尝试用mapreduce编写一个简单的字数统计程序。我的mapreduce程序只将输出写入文件。但我不希望我的输出写入文件。我想收集该信息或输出(如java集合)以用于我的程序区域的其余部分。例如，如果我在配置单元上提交任何查询，它会返回一个结果集对象，但在内部我的查询将转换为mapreduce程序，并在完成作业后返回结果集对象。与其他mapreduce程序不同，它不会将结果写入文件系统。那么我如何收集输出或者如何在reducer或mapper中准备我自己的对象并在java程序的其他区域收集该对象？我不希望将输出写入文件。 最佳答案
我想运行生成的HIVE查询列表。对于每个，我想检索MRjob_id(或id，如果是多个阶段)。然后，使用这个job_id，从jobtracker收集统计信息(累计CPU，读取字节......)我如何从bash或python脚本发送HIVE查询，并检索job_id(s)？对于第二部分(收集作业的统计信息)，我们使用的是MRv1Hadoop集群，所以我没有AppMasterRESTAPI.我即将从jobtracker网络用户界面收集数据。有更好的主意吗？ 最佳答案 运行这条命令可以得到执行的作业列表，hadoop作业-列出所有然后对于每
ClouderaCDH5.2快速启动虚拟机ClouderaManager显示所有节点状态=绿色我已经在Eclipse上创建了一个MR作业，包括构建路径中的所有相关的clouderajar:avro-1.7.6-cdh5.2.0.jar,avro-mapred-1.7.6-cdh5.2.0-hadoop2.jar,hadoop-common-2.5.0-cdh5.2.0.jar,hadoop-mapreduce-client-core-2.5.0-cdh5.2.0.jar我已经运行了以下作业hadoopjarjproject1.jaravro00.AvroUserPrefCount-li
我们有一个运行CDH5.0.2的四数据节点集群，通过ClouderaManager包裹安装。为了将13M用户的行导入HBase，我们编写了一个简单的Python脚本并使用了hadoop-streamingjar。它按预期工作高达100k行。然后......然后，一个接一个，所有数据节点崩溃并显示相同的消息:ThehealthtestresultforREGION_SERVER_GC_DURATIONhasbecomebad:Averagetimespentingarbagecollectionwas44.8second(s)(74.60%)perminuteoverthepreviou
我是HBase的新手，但我已经设置好HBase和Hadoop并了解一些相关知识。当我研究HBaseMemStore时，我对MemStore的全部了解是“MemStore是HBase放置必须写入或读取的数据的内存位置”。所以，这就是为什么我们想在何时何地阅读有关memstore的内容时，我们也会看到有关垃圾收集的讨论。现在我的问题是，memstore的唯一目的是在内存中保存可读和可写的数据吗？我们可以调整该内存的大小以获得hbase的快速回复吗？垃圾收集配置(收集器配置)会影响内存库吗？我认为应该是的。:) 最佳答案 关于HbaseM
我有下课publicclassBdFileContent{Stringfilecontent;}例如file1.txt有以下内容:Thisistest“This”表示文件内容对象的单个实例。“is”表示另一个文件内容对象“test”代表另一个文件内容对象假设以下是文件夹结构:lineage|+-folder1|||+-file1.txt|+-file2.txt|+-folder2|||+-file3.txt|+-file4.txt+-...|+-...+-fileN.txt....没有N>1000个文件N值将是非常巨大的值(value)BdFileContent类表示目录中文件中的每个
我有一个Hive表，例如id|value-------------A1A2B3A4B5本质上，我想模仿Python的defaultdict(list)并创建一个以id为键，以value为值的映射。查询:selectCOLLECT_TO_A_MAP(id,value)fromtable输出:{A:[1,2,4],B:[3,5]}我尝试使用klout'sCollectUDAF()但看起来这不会将值附加到数组，它只会更新它们。有什么想法吗？编辑:这里有一个更详细的描述，这样我就可以避免在Hive文档中引用我尝试函数的答案。假设我有一张tablenum|id|value____________
