我想将kafka日志文件移动到hadoop日志文件。所以我遵循HDFS连接器配置/quickstart-hdfs.propertiesname=hdfs-sinkconnector.class=io.confluent.connect.hdfs.HdfsSinkConnectortasks.max=1topics=kafka_log_testhdfs.url=hdfs://10.100.216.60:9000flush.size=100000hive.integration=truehive.metastore.uris=thrift://localhost:9083schema.co
我有一个mapreduce代码在我的本地运行良好。然后当我在远程服务器上运行它时，我得到了这个execptionError:java.lang.RuntimeException:java.lang.ClassNotFoundException:Classorg.apache.avro.mapreduce.AvroKeyInputFormatnotfoundatorg.apache.hadoop.conf.Configuration.getClass(Configuration.java:2195)atorg.apache.hadoop.mapreduce.task.JobContext
我正在尝试通过使用avro存储格式的jdbc查询一个配置单元表，但我在查询产生的mr作业中收到一个类未找到错误。奇怪的是，我可以从配置单元shell运行查询而不会发生异常。我可以运行一个不生成mapreduce作业的查询(select*fromtablelimit10)并且它工作正常。2014-03-1210:23:34,040WARN[main]org.apache.hadoop.mapred.YarnChild:Exceptionrunningchild:java.io.IOException:java.lang.reflect.InvocationTargetExceptiona
这是一个最佳实践问题。我们的设置是一个hadoop集群，将(日志)数据存储在hdfs中。我们获取csv格式的数据，每天一个文件。在hadoop中对这些文件运行MR作业没问题，只要文件的“架构”(尤其是列数)不变即可。但是，我们面临的问题是，我们要分析的日志记录最终会发生变化，因为可能会添加或删除列。我想知道你们中的一些人是否愿意分享针对此类情况的最佳实践。我们目前能想到的最好的方式是将数据存储为json格式而不是csv。但是，这会增加(至少增加一倍)所需的存储空间。我们还遇到了ApacheAvro和ApacheParquet，并且刚刚开始对此进行研究。欢迎就此问题提出任何想法和意见。
**我的问题是日期少了两天在SQLServer中，日期为2015-06-12(日期类型为日期)，它被转换为hive表avro格式的字符串值为2015-06-10。使用的脚本。sqoop导入--connect"xxx"--query'select*fromdbo.tableNameWHERE$CONDITIONS'--target-dirxxx--fields-terminated-by'\001'--split-bytableName.columnName1-m8--as-avrodatafile--compression-codecsnappy--map-column-javacol
我正在尝试使用avro运行mapreduce，但是在尝试了网络上人们建议的所有选项之后，我仍然无法通过-15/11/0921:54:48警告mapred.LocalJobRunner:job_local1421922570_0001java.lang.Exception:java.lang.NoSuchMethodError:org.apache.avro.generic.GenericData.createDatumWriter(Lorg/apache/avro/Schema;)Lorg/apache/avro/io/DatumWriter;下面是代码(来自Hadoop权威指南)pu
我一直在尝试在oozie上运行Avromap-reduce。我在workflow.xml中指定映射器和缩减器类，并提供其他配置。但它给出了一个java.lang.RunTimeException-classmr.sales.avro.etl.SalesMappernotorg.apache.hadoop.mapred.Mapper当直接在hadoop集群上(而不是通过oozie)运行时，相同的作业会完成并提供所需的输出。所以我似乎可能缺少一些oozie配置。我从异常中猜想oozie要求映射器是org.apache.hadoop.mapred.Mapper的子类，但Avro映射器具有不同
为什么ApacheAvro使用JSON来定义模式？为什么不直接使用IDL来定义模式呢？IDL转JSON有什么好处？ 最佳答案 因为JSON是普通可序列化的、无处不在的，并且是原始的模式定义机制。请记住，Avro是平台中立的，它必须继续支持使用原始模式定义的平台和库——这就是消息中发送的模式。如果您开始仅传输IDL，那么一切都会中断。 关于apache-为什么ApacheAvro使用JSON来定义模式？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： h
在Hadoop(CDH4.6和Hive0.10)上运行作业时，出现以下错误:avro.serde.schema{“类型”:“记录”，“名称”:“CannotDetermineSchemaSentinel”，“命名空间”:“org.apache.hadoop.hive”，“字段”:[{"name":"ERROR_ERROR_ERROR_ERROR_ERROR_ERROR_ERROR","type":"string"},{"name":"Cannot_determine_schema","type":"string"},{"name":"check","type":“字符串”}，{"nam
我正在使用HDP2.0-hadoop2.2.0和ApacheAvro1.7.4并遵循新M/Rapi的avromapreduce指南here出现以下错误2014-07-1505:46:04,354FATAL[main]org.apache.hadoop.mapred.YarnChild:Errorrunningchild:java.lang.IncompatibleClassChangeError:Foundinterfaceorg.apache.hadoop.mapreduce.TaskAttemptContext,butclasswasexpectedatorg.apache.avr
