我有一个spark应用程序。我使用saveAsNewAPIHadoopDataset在hdfs上存储一个rdd，利用AvroKeyOutputFormat。对于大型RDD，有时我会收到太多ClosedChannelException，以至于应用程序最终中止。我在某处读到设置hadoopConf.set("fs.hdfs.impl.disable.cache","false");有帮助。以下是我如何保存我的rdd:hadoopConf.set("fs.hdfs.impl.disable.cache","false");finalJobjob=Job.getInstance(hadoopC
我试图将现有的avro文件转换为parquet。但是输出的Parquet文件是空的。我不确定我做错了什么......我的代码片段:FileReaderfileReader=DataFileReader.openReader(newFile("output/users.avro"),newGenericDatumReader());SchemaavroSchema=fileReader.getSchema();//generatethecorrespondingParquetschemaMessageTypeparquetSchema=newAvroSchemaConverter().c
长话短说我如何上传或指定额外的JAR到AmazonElasticMapReduce(AmazonEMR)上的Hadoop流作业？长版我想分析一组Avro文件(>2000个文件)在AmazonElasticMapReduce(AmazonEMR)上使用Hadoop。这应该是一个简单的练习，通过它我应该对MapReduce和AmazonEMR有一定的信心(我对这两个都是新手)。因为python是我最喜欢的语言，所以我决定使用HadoopStreaming.我在python中构建了一个简单的映射器和缩减器，并在本地Hadoop(单节点安装)上对其进行了测试。我在本地Hadoop安装上发出的命
我想获得有关数据格式的建议，尤其是将我的数据存储在HDFS中的最佳解决方案是什么。我收到了很多JSON和XML格式的消息。为了高效处理，我需要将这些文件转换为适合Hadoop的更好格式，并将它们存储在HDFS中。这些文件的架构不会随时间改变，并且这些文件可大可小(因此，经过一些研究，我认为最适合我的用例的格式是Avro(即使我不需要进行模式演化)，因为它提供了压缩和可拆分性。但是，我不确定这个解决方案。感谢您的帮助:) 最佳答案 取决于您的需求:Avro是一种很好的存储文件的文件格式，因为它具有良好的压缩性，并且Avro可插入pig
AFAK，HadoopStreaming只支持文本输入，这意味着数据是按行组织的。但是如果我们想要向后兼容，映射器代码将变得困惑，在用C++编写的同一个映射器程序中支持不同版本的日志行。之前考虑过avro或者protobuf，但是streaming模式好像不支持，是这样吗？还有其他解决办法吗？ 最佳答案 其他输入/输出格式也可以是used以及Hadoop流。Avrosupport已为HadoopStreaming添加。参见AVRO-808&AVRO-830.还有这个Thread可能会有用。我找不到ProtoBuf的InputForm
从SQLServer导入，数据类型转换不正确堆栈:使用Ambari2.1安装HDP-2.3.2.0-2950目标:以Avro格式将表从SQLServer导入到HDFS创建包含所有数据的外部HiveAvro(SerDe)表创建外部HiveORC表并插入ORCselect*fromAvro表删除Avro表并在ORC表上执行测试其中一张表:ECU_DTC_IDintDTC_CDEnchar(20)ECU_NAMEnvarchar(15)ECU_FAMILY_NAMEnvarchar(15)DTC_DESCnvarchar(MAX)INSERTED_BYnvarchar(64)INSERTIO
我有一个使用AvroKeyOutput作为输出格式的Reducer。默认情况下，MapReduce会将我的所有key写入单个输出文件。我想为每个键值写入一个单独的输出文件。Avro提供了AvroMultipleOutputs方法，但示例很少。Apache提供的AvroMultipleOutputs,展示了如何在定义作业时预先配置各种输出。例子表明:职位:AvroMultipleOutputs.addNamedOutput(job,"avro1",AvroOutputFormat.class,schema);AvroMultipleOutputs.addNamedOutput(job,"
我有10GB的输入文件，我正在尝试使用pythonhadoop流将其转换为avro，工作成功但我无法使用avro阅读器读取输出。它给出“utf8”编解码器无法解码位置13924中的字节0xb4:无效的起始字节。这里的问题是我将标准输出用于hadoop流的映射器输出，如果我使用文件名并在本地使用脚本，则avro输出是可读的。任何想法，如何解决这个问题？我认为问题在于处理流媒体中的键/值....hadoopjar/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hadoop-0.20-mapreduce/contrib/streaming/hadoop-streaming.jar
我在问我是否可以，但我也想知道我是否应该。这是我的场景:我正在小批量接收Avro序列化消息。我想存储它们以供以后使用带有AvroSerDe的Hive表进行分析。我在Azure中运行，并将消息存储在blob中。我试图避免有很多小Blob(因为我相信这会对Hive产生负面影响)。如果我已经将Avroheader写入blob，我相信可以使用CloudBlockBlob.PutBlockAsync()附加Avro数据block。(只要我知道同步标记。)但是，我检查了两个.NET库，它们似乎不支持我的方法。(我必须一次写入整个Avro容器文件)。http://www.nuget.org/pack
我有一个属性类型为IEnumerable的simlpe类在尝试使用反射创建序列化程序时(请参阅Microsoft.NETSDKForHadoop)它失败并出现以下异常。Couldnotfindanymatchingknowntypefor'System.Collections.Generic.IEnumerable`1[System.String]'.但是当使用string[]而不是IEnumerable时它有效使用的类[DataContract]publicclassMyClass{[DataMember]publicstringField1;[DataMember]//public
