我从Freebase下载了rdf数据转储，我需要提取的是Freebase中每个实体的英文名称。我是否必须使用Hadoop和MapReduce来执行此操作，如果是的话如何？还是有另一种方法来提取实体名称？如果每个实体标题/名称在.txt文件中各占一行就好了 最佳答案 您可以使用Hadoop，但对于这种简单的处理，您将花费更多的时间来解压缩和拆分输入，而不是并行搜索所节省的时间。一个简单的zgrep将在更短的时间内完成您的任务。大致是这样的:zegrep$'name.*@en\t\\.$'freebase-public/rdf/free
关于设置hive0.14的指南:http://www.ishaanguliani.com/content/hive-0140-setup-ubuntu提示如果出错:Logginginitializedusingconfigurationinjar:file:/usr/local/hive/lib/hive-common-0.14.0.jar!/hive-log4j.propertiesSLF4J:ClasspathcontainsmultipleSLF4Jbindings.遇到文件hive-jdbc-0.14.0-standalone.jar必须从$HIVE_HOME/lib/移出但是
我了解ApacheApex在Hadoop和YARN上运行。它是否利用HDFS进行持久性和复制以防止数据丢失？还是它有自己的？ 最佳答案 ApacheApex使用操作符状态的检查点来实现容错。Apex使用HDFS写入这些检查点以进行恢复。但是，用于检查点的存储是可配置的。Apex也有一个实现checkpointtoApacheGeode.Apex还使用HDFS上传工件，例如包含应用程序jar的应用程序包、其依赖项和启动应用程序所需的配置等。 关于hadoop-ApacheApex是依赖HD
总的来说，我是大数据技术栈的新手。我正在实现一个实时分析基础架构，它将从我们的微服务后端中的不同服务中获取大量/高速数据。摄取的数据(和数据流)将用于填充关键业务指标的仪表板以及BI查询和机器学习。所有后端服务都将数据事件写入到现有的Kafka集群中。我开始研究Spark原型(prototype)，以从Kafka集群读取数据并丰富/处理它。现在我正在研究将静态数据存储在何处。我知道像Vertica和Terradata这样的实时分析技术相当流行。但他们有不小的前期资本投资。所以我努力坚持开源。经过一些研究后，我决定使用HDFS/Impala处理静态数据，并在Hadoop上运行SQL来处理
我有一个项目要求。我正在使用python脚本来分析数据。最初，我使用txt文件作为该python脚本的输入。但是随着数据的增长，我不得不将我的存储平台切换到HadoopHDFS。如何将HDFS数据作为输入提供给python脚本？有什么办法吗？提前致谢。 最佳答案 Hadoop流式处理API:$HADOOP_HOME/bin/hadoopjar$HADOOP_HOME/hadoop-streaming.jar\-inputmyInputDirs\-outputmyOutputDir\-mapper/bin/cat\-reducer/b
在将数据保存到hdfs之前，我需要验证数据框中的某些列。我想知道在pyspark1.5.2/python2.7中是否有一种优雅有效的方法来做到这一点例如，假设我有以下数据+-----+---+|a|b|+-----+---+|"foo"|123|+-----+---+我想确保列a的每个值不超过3个字符和列b是.我目前的想法是编写一个执行简单if/else的udf，并返回某个值，然后根据这些结果决定是否使作业失败。但是，对于大量数据，我担心它会很慢或者至少是非常繁重的处理。是否已经有一种完善的方法可以在spark中执行此操作？或者是否有任何流行的策略来做到这一点？我自己找不到关于这个主题
我想运行多个Hive查询，最好是并行而不是顺序运行，并将每个查询的输出存储到一个csv文件中。例如，query1在csv1中输出，query2在csv2中输出，等等。我会在之后运行这些查询离开工作的目标是在下一个工作日对输出进行分析。我对使用bashshell脚本很感兴趣，因为这样我就可以设置一个cron任务以在一天中的特定时间运行它。我知道如何将HiveQL查询的结果存储在CSV文件中，一次一个查询。我用类似下面的东西来做到这一点:hive-e"SELECT*FROMdb.table;""|tr"\t"",">example.csv;上面的问题是我必须监视进程何时完成并手动启动下一个
我正在研究Hadoop/Impala组合是否能满足我的归档、批处理和实时即席查询要求。我们会将XML文件(格式良好并符合我们自己的XSD模式)持久化到Hadoop中，并使用MapReduce处理日终批处理查询等。对于需要低延迟和相对高延迟的临时用户查询和应用程序查询我们正在考虑Impala的性能。我想不通的是Impala如何理解XML文件的结构，以便它可以有效地查询。Impala能否用于以有意义的方式跨XML文档进行查询？提前致谢。 最佳答案 Hive和Impala实际上并没有处理XML文件的机制(这很奇怪，考虑到大多数数据库都支持
我正在尝试让Giraph在YARN集群上运行，(Hadoop2.5.2)但我是否陷入了这个错误:Couldnotfindorloadmainclassorg.apache.giraph.yarn.GiraphApplicationMaster我已经尝试了我在之前关于此主题的消息中可以找到的所有方法，但无济于事。我的命令行是这样的:hadoopjar/home/prhodes/giraph/giraph-examples/target/giraph-examples-1.2.0-SNAPSHOT-for-hadoop-2.5.2-jar-with-dependencies.jarorg.
我想就在我的一个项目场景中使用像Hadoop这样的大数据平台获得一些专家意见。尽管我很了解MySQL等数据库，但我是这项技术的完全新手。我们正在开发一种产品，用于分析来自社交媒体的数据。因此，输入数据将是大量的推文、Facebook帖子、用户个人资料、YouTube数据和来自博客的数据等。除此之外，我将拥有一个Web应用程序来帮助我查看和分析这些数据。正如要求明确指出的那样，我需要一种实时系统。因此，如果我收到一条推文，我希望我的Web应用程序可以随时使用它进行处理。批量数据处理可能不是我的应用程序的合适选择。我的问题是:Hadoop引擎对我来说是个不错的选择吗？我应该根据哪些参数
