我有一个可以启动或停止的服务。每个操作都会生成一strip有时间戳和操作类型的记录。最终，我得到了一系列带有时间戳的操作记录。现在我想计算一天中服务的正常运行时间。这个想法很简单。对于每对开始/停止记录，计算时间跨度并求和。但我不知道如何用Hive实现它，如果可能的话。我为此创建表来存储中间结果是可以的。这是主要的阻塞问题，还有一些其他的小问题。例如，一些开始/停止对可能跨越一天。任何想法如何处理这个小问题也将不胜感激。示例数据:TimestampOperation......2017-09-0323:59:00Start2017-09-0400:01:00Stop2017-09-04
我有一个场景，从具有parent_node_id和child_node_id的层次结构表中找到最低级别的子节点，如下所示。源表位于Hive和Impala数据库中。请建议hive/impala查询以找出源表中每个父节点的最低级别子节点。我尝试在Impala中使用CTE递归查询，但我猜它不受支持。提前致谢!源表:+-------------+--------------+|child_node_id|parent_node_id|+-------------+--------------+|C1|P1|+-------------+--------------+|C2|P2|+------
Mapper从文件中读取行...在整个文件扫描之后而不是逐行扫描之后，我如何才能在最后发出键值？ 最佳答案 使用新的mapreduceAPI，您可以重写Mapper.cleanup(Context)方法并像往常一样使用Context.write(K,V)map法。@Overrideprotectedvoidcleanup(Contextcontext){context.write(newText("key"),newText("value"));}您可以覆盖旧的mapredAPI的close()方法-但您需要存储对提供给map方法的
我在Hadoop平台(cloudera发行版)写了一个比较简单的map-reduce程序。除了常规的map-reduce任务之外，每个Map&Reduce都会将一些诊断信息写入标准输出。然而，当我查看这些日志文件时，我发现Map任务相对均匀地分布在节点之间(我有8个节点)。但是reduce任务标准输出日志只能在一台机器上找到。我想，这意味着所有的reduce任务最终都在一台机器上执行，这是有问题的和令人困惑的。有人知道这里发生了什么吗？是配置问题吗？我怎样才能使减少的工作也均匀分布？ 最佳答案 如果您的映射器的输出都具有相同的键，它
我有hbase0.94.0。我正在尝试检索所有区域的StartKey和EndKey。我使用以下代码获取hbase中的区域。MetaScannerms=newMetaScanner();System.out.println("Regionof.META."+ms.listAllRegions(config));它产生了以下输出。Regionof.META.[{NAME=>'Student9,,1364452609604.9955bddb298229d6b9fa749dfa7d6b40.',STARTKEY=>'',ENDKEY=>'0011000',ENCODED=>9955bddb29
我正在运行一个包含16个reduce任务的hadoop作业。(hadoop-1.2.1)有些已经100%的进度了，但是还没有结束。他们只是停留在100%和工作清理:待定。而且他们的状态只显示'reduce>reduce'。我猜这个问题的发生是因为作业写了太多的多输出。(约50~100多路输出)但这只是我的猜测。我不完全知道写很多多个输出会导致这个问题。谁能详细告诉我这个问题是什么原因造成的？我为此进行了很多搜索，但找不到明确的答案。最好的问候。 最佳答案 你看过任务日志了吗？您应该能够分辨出任务在做什么。例如，您应该查看它是否正在合
我正在为hadoop构建自定义输出格式，想知道输出格式中是否有一种方法可以知道所有缩减程序(RecordWriters)何时完成？为了知道一个RecordWriter完成，可以使用RecordWriter的close方法，但是当所有RecordWriter完成时执行一些清理呢？ 最佳答案 您可以使用驱动程序本身进行最后的清理，而不是依赖于OutputFormat。我怀疑它是否真的提供了这样的功能(api)。finalize方法可能是最后的手段，但根本不可取。Job的waitForCompletion方法仅在作业完成后返回。所以简单地
我有一种情况需要处理一个非常大的文本文件，格式如下:ID\ttime\tduration\tDescription\tstatus我想利用MapReduce来帮助我处理这个文件。我知道MapReduce基于键值对工作。Mapper将输出键和一些值，而MapReduce将确保所有相同的键最终都在1个reducer中。我想要在reducer中结束的是时间间隔在1小时以内的行。然后在reducer中，我想访问所有其他信息以及ID、持续时间、状态来做其他事情。所以我猜想输出的值是一个列表还是什么？我有一些Python代码来处理输入数据。映射器.py#!/usr/bin/envpythonimp
在使用flume(1.6&1.7)时遇到以下错误2016-12-0200:57:11,634(pool-3-thread-1)[WARN-org.apache.flume.serialization.LineDeserializer.readLine(LineDeserializer.java:143)]Linelengthexceedsmax(2048),truncatingline!2016-12-0200:57:11,777(pool-3-thread-1)[ERROR-org.apache.flume.source.SpoolDirectorySource$SpoolDirec
我已经在Hadoop中编写了一些代码来完成以下任务:在Mapper中:从输入拆分中一条一条地读取记录，并对它们执行一些处理。然后，根据完成的工作结果，一些记录被修剪并保存在一个集合中。在映射器的末端，这个集合必须被发送到reducer。在Reducer中:处理所有从所有Mappers接收到的集合并生成最终结果。我的问题是:如何延迟将提到的集合发送到Reducer，直到处理完每个映射器中的最后一条记录。默认情况下，所有写在Mapper中的代码都按照输入记录的条数运行(错则更正)；所以集合被多次发送到reducer(作为输入记录的数量)。如何识别每个映射器中输入拆分的处理结束？(现在我使用
