如果我们需要自动化mapreduce程序或从脚本运行，检查mapreduce程序是否成功运行的不同方法有哪些？一种方法是查找是否在输出目录中创建了_SUCCESS文件。命令“hadoopjarprogram.jarhdfs:/input.txthdfs:/output”是否根据成功或失败返回0或1？ 最佳答案 就像Linux中的任何其他命令一样，您可以检查一个程序的退出状态hadoopjar命令使用内置变量$?。您可以使用:echo$?在执行hadoopjar命令后检查其状态。退出状态值从0到255不等。退出状态为零表示命令执行成功
根据我的研究，我可以集成hadoop和solr。我已经下载并安装了它们。但无法将它们相互融合。而且我也找不到适合此目的的教程。我使用Ubuntu14.04.02、ApacheHadoop2.6.0和Solr5.2.1。如何在我的机器上集成Hadoop和Solr？注意:我将hadoop安装为单节点。我对这个概念也很陌生。 最佳答案 您可以通过两种方式将Solr与hadoop一起使用基于文档在Hbase中使用lily索引器因此，如果您想使用HDFS中存在的文档由SOLR进行索引。您需要按照以下步骤操作:步骤A.solrctl--zkzo
我安装ganglia后，webUI只显示磁盘的基本指标信息，如下:但在ganglia演示网站中，pleaseseehere，它显示了许多关于磁盘iostat的指标，如下所示:我的问题是:我应该如何配置神经节以显示这些指标？我知道github上有很多ganglia模块，但是我不知道怎么用。我是神经节的新手，你能告诉我我该怎么做吗？非常感谢。 最佳答案 在神经节中显示Spark指标的2个步骤:用神经节支持重建SparkSpark预发行版不附带Ganglia对许可问题的支持，Spark的Apache2.0和Ganglia的LGPL。通常，
我有一台配备6GBRAM的Windows7笔记本电脑。仅出于学习目的，在此笔记本电脑上安装pyspark和spark的RAM/资源效率最高的方法是什么。我不想处理实际的大数据，但小数据集是理想的，因为这通常只是为了学习pyspark和spark。我更喜欢最新版本的Spark。仅供引用:我没有安装hadoop。谢谢 最佳答案 你基本上有三个选择:从源代码构建一切安装Virtualbox并使用ClouderaQuickstart等预构建的VM安装Docker并找到合适的容器当您选择从源代码构建时，让一切都启动并运行可能会很痛苦。你必须安
我对Hadoop(HDFS和Hbase)和Hadoop生态系统(Hive、Pig、Impala等)相当陌生。我对NamedNode、DataNode、JobTracker、TaskTracker等Hadoop组件以及它们如何协同工作以高效方式存储数据有了很好的理解。在尝试了解Hive等数据访问层的基础知识时，我需要了解表的数据(在Hive中创建)的确切存储位置？我们可以在Hive中创建外部表和内部表。由于外部表可以在HDFS或任何其他文件系统中，因此Hive不会将此类表的数据存储在仓库中。内部表呢？该表将创建为Hadoop集群上其中一个数据节点上的目录。一旦我们从本地或HDFS文件系统
我正在使用ElasticSearch为大量传感器数据编制索引以用于分析目的。该表有超过400万行并且增长迅速-预计明年将达到4000万。这使得ElasticSearch看起来很自然，尤其是使用Kibana等工具可以轻松显示数据。ElasticSearch看起来很棒，但是还必须执行一些更复杂的计算。一种这样的计算是针对我们的“平均用户时间”，我们在其中获取两个数据点(元素拾取的时间戳和元素放回的时间戳)，将它们相互减去，然后对一个特定客户的所有这些进行平均具体时间范围。SQL查询看起来像“select*fromeventswhereevent_type='objectpickedup'o
我安装了hadoop2.7.1并且运行成功。我尝试通过引用此链接安装hbase1.1.2:https://archanaschangale.wordpress.com/2013/08/31/installing-pseudo-distributed-hbase-on-ubuntu/配置:hbase-env.sh:exportJAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-7-openjdk-i386exportHBASE_REGIONSERVERS=/usr/lib/hbase/hbase-1.1.2/conf/regionserversexportHBASE_MANAGES_
在这种情况下，我有很多日志。每条日志包含时间、ip、url、内容等。问题一:我想做的是确定给你一个某个词，比如'google'，告诉我哪个日志的内容包含这个词。问题二:我不确定我喜欢哪个词，所以请给我整个倒排索引答案。所以，我的问题是:对于问题1，mapper&reducer如何设计？我可以使用mapper来拆分日志的内容，mapper的输出是很多k-v对.reducer应该遍历所有这些答案，如果它遇到像这样的一对。,输出。而且我还可以使用mapper处理整个内容，如果它遇到单词“google”，它会给出的输出，遇到其他词就跳过。如果映射器不满足特定的词，它什么也不输出。在这种情况下，
我想创建一个商业市场分析SaaS平台，可以处理大量用户，可以处理1Tb数据，响应时间应该接近实时请建议我最低硬件要求，例如节点数每个节点上的最小RAM和进程并建议我创建此类平台的工具集 最佳答案 将此图像规范视为示例来源:Hadoop操作 关于hadoop-每天处理超过1TB数据的hadoop集群的最低硬件，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/34173010/
Java应用程序在Hadoop集群中作为具有单个Mapper任务的map-reduce作业执行。如果一个javamapreduce作业(不是hive或任何其他作业只是一个直接的mapreduce作业)是oozie的一部分，我们会得到一个单独的mapper启动器并且实际的mapreduce作业独立运行。那么有没有办法将启动器和实际的mapreduce作业运行联系起来？像获取与启动器jobid一起运行的实际操作的jobid？任何命令知道吗？ 最佳答案 您可以转到oozieUI并获取此信息。单击您想要的操作，然后转到ChildJobURL
