我的S3存储桶中的两个单独文件夹中有一个小的JSON文件。我分别在这两个上使用相同的映射器运行了相同的命令。普通JSON$hadoopjar/home/hadoop/contrib/streaming/hadoop-streaming-1.0.3.jar-Dmapred.reduce.tasks=0-file./mapper.py-mapper./mapper.py-inputs3://mybucket/normaltest-outputsmalltest-output14/08/2808:33:53WARNconf.Configuration:DEPRECATED:hadoop-si
我们正在尝试在没有Hadoop和HDFS等分布式存储的情况下在我们的项目中运行Spark。Spark安装在具有10个内核和16GBRAM的单个节点上，并且该节点不属于任何集群。假设Spark驱动程序占用2个内核，其余内核在执行时由执行程序(每个2个)消耗。如果我们将存储在Spark本地磁盘中的一个大CSV文件(大小为1GB)处理为RDD，并将其重新分区为4个不同的分区，执行程序是否会并行处理每个分区？如果我们不将RDD重新分区为4个差异分区，执行者会做什么？如果不使用HDFS，我们会失去分布式计算和并行性的能力吗？ 最佳答案 Spa
我们已经运行Camus大约一年，成功地从Kafka(版本0.82)中提取avro有效载荷，并在HDFS中存储为.avro文件，仅使用几个Kafka主题。最近，我们公司的一个新团队在我们的预生产环境中注册了大约60个新主题，并开始向这些主题发送数据。该团队在将数据路由到kafka主题时犯了一些错误，导致Camus将这些主题的有效负载反序列化为avro时出错。Camus作业因超出“其他失败”错误阈值而失败。失败后在Camus中产生的行为令人惊讶，我想与其他开发人员核实一下，看看我们观察到的行为是否符合预期，或者我们的实现是否存在一些问题。当Camus作业因超过“失败的其他”阈值而失败时，我
这是View定义(运行良好。View已创建)CREATEORREPLACEVIEWmy_viewASWITHQ1AS(SELECTMAX(LOAD_DT)ASLOAD_DTFROMload_tableWHEREUCASE(TBL_NM)='FACT_TABLE')SELECTF.COLUMN1,F.COLUMN2FROMQ1,FACT_TABLEFWHEREQ1.LOAD_DT=F.TRAN_DT;但是，运行时SELECT*frommy_view;收到以下错误信息:失败:SemanticException行N:M表在Viewmy_view的定义中未找到“Q1”....等等。看起来hiv
我有一个名为Pair的简单类，它实现了org.apache.hadoop.io.Writable。它包含两个字段，在MapReduce过程中用作值。对于每个键，我想找到具有Pair字段之一(preco)的最大值的对。在reducer中，以下代码产生预期的结果:floatmax=0;Stringcountry="";for(Pairp:values){if(p.getPreco().get()>max){max=p.getPreco().get();country=p.getPais().toString();}}context.write(key,newPair(newFloatWri
作为Hadoop的一部分Mapper,我有一个HashSet它包含一个非常简单的类的实例，只有两个整数属性。作为一个应该，我定制了hashCode()和equals():publicclassMySimpleObject{privateinti1,i2;publicset(inti1,inti2){this.i1=i1;this.i2=i2;}@OverridepublicinthashCode(){finalintprime=31;intresult=1;result=prime*result+i1;result=prime*result+i2;returnresult;}@Over
最近我遇到了这个问题。我在Hadoop分布式文件系统路径和相关配置单元表中有一个文件。table的两边都有30个分区。我从HDFS中删除了5个分区，然后执行了"msckrepairtable;"在hivetable上。它完成得很好但输出了"Partitionsmissingfromfilesystem:"我尝试运行selectcount(*);(在tez上)失败并出现以下错误:Causedby:java.util.concurrent.ExecutionException:java.io.FileNotFoundException:但是当我将hive.execution.engine设
目录摘要11ABSTRACT121绪论131.1课题研究背景131.2课题研究的目的和意义132系统相关技术介绍142.1hadoop系统架构142.2HDFS（Hadoop分布式文件系统）152.3Mapreduce（分布式计算框架）172.4Yarn（资源管理框架）193系统的需求分析253.1用户行为分析系统简单介绍253.2用户需求分析264用户行为分析系统设计264.1系统架构的设计264.2日志收集模块设计284.3.原始数据存储模块295用户行为系统实现过程335.1前期系统环境的搭建（hadoop的HA平台）335.2hadoop（ha）集群的搭建355.3日志收集模块的实现4
我正在尝试将20k文件批量加载到hbase表中。平均文件大小为400kb。然而，有些文件有70MB那么大。所有文件加在一起的总大小为11gb。该方法是标准的，在调用loadIncremenalFiles之后发出键值对。当我为10个文件的随机样本运行代码时，一切正常。我注意到生成的hfile的大小是文件本身大小的1.3倍。但是，当我对所有20k文件运行相同的代码时，我得到的hfiles放在一起大小为400gb。数据本身的36倍。HFiles除了表数据之外还包含索引和元数据，但即便如此，如何解释大小的如此急剧增加？ 最佳答案 我发现了空
我正在从groovy脚本执行以下hadoop文件系统shell命令，以将hive生成的文件移动到hdfs。targetFolderPath="/data/app/2016/06/30/"srcFile=["/apps/hive/warehouse/customer_input.db/customer/year=2016/month=06/day=30/000000_0.txt.bz2"....]dst="/data/app/2016/06/30/customer_20160630_201707151297.txt.bz2"make_dir="hdfsdfs-mkdir-p${tar
