前言 hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,用来进行数据提取.转化.加载,这是一种可以存储.查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制.hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供SQL查询功能,能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行,下面来介绍如何将结构化文档数据导入hive. 一.安装Hive 1.1 官网下载或到本章最后地址下载hive 安装包 /opt/software 下新建hive 目录 并将安装包解压至此 tar -xzvf /opt/

Spark也有数据本地化的概念(Data Locality),这和MapReduce的Local Task差不多,如果读取HDFS文件,Spark则会根据数据的存储位置,分配离数据存储最近的Executor去执行任务. 这么理解没错,我搭建的Spark集群情况是这样: 15台DataNode节点的HDFS集群,我在每个DataNode上都部署了一个Spark Worker,并且,启动Spark Application的时候,每个Worker都有一个Executor,这样理论上来说,只要读取HDF

package iie.udps.example.operator.spark; import scala.Tuple2; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat; impor

公司的hadoop集群是之前的同事搭建的,我(小白一个)在spark shell中读取hdfs上的文件时,执行以下指令 >>> word=sc.textFile("hdfs://localhost:9000/user/hadoop/test.txt") >>> word.first() 报错:java.net.ConnectException: Call From hadoop/133.0.123.130 to localhost:9000 fail

描写叙述: Hive表pms.cross_sale_path建立以日期作为分区,将hdfs文件夹/user/pms/workspace/ouyangyewei/testUsertrack/job1Output/crossSale上的数据,写入该表的$yesterday分区上 表结构: hive -e " set mapred.job.queue.name=pms; drop table if exists pms.cross_sale_path; create external table pm

最近几天,在研究怎么样把日志中的IP地址转化成具体省份城市. 希望写一个pig udf IP数据库采用的纯真IP数据库文件qqwry.dat,可以从http://www.cz88.net/下载. 这里关键点在于怎么样读取这个文件,浪费了二天时间,现在把代码记录下来供和我遇到相同问题的朋友参考. pig script register /usr/local/pig/mypigudf.jar; define ip2address my.pig.func.IP2Address('/user/anny/

场景一: api:  textFile("hfds://....").map((key,value)).reduceByKey(...).map(实际的业务计算逻辑) 场景:hdfs的某个文件有183个block,他们的大小分布非常不均匀时,比如有的是200M,有的是1M,有的是10K.此时spark计算非常非常慢,通过web ui监视发现,有的task处理了好几百M的数据,有的 task之处理了几k,导致严重的数据倾斜. 其中stage0阶段有183个task,这个阶段几乎没有什么计

package dao; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.*; import java.io.*; public class HDFSApi { /** * 读取文件内容 */ public static void cat(Configuration conf, String remoteFilePath) throws IOException { FileSystem fs = F

本文通过MetaWeblog自动发布,原文及更新链接:https://extendswind.top/posts/technical/problem_spark_reading_hdfs_serializable Spark提供了HDFS上一般的文件文件读取接口 sc.textFile(),但在某些情况下HDFS中需要存储自定义格式的文件,需要更加灵活的读取方式. 使用KeyValueTextInputFormat Hadoop的MapReduce框架下提供了一些InputFormat的实现,其

错误信息: scala> val file = sc.textFile("hdfs://kit-b5:9000/input/README.txt") 13/10/29 16:59:45 DEBUG MutableMetricsFactory: field org.apache.hadoop.metrics2.lib.MutableRate org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation$UgiMetrics.loginSuccess

基础环境: cdh2.71 需要注意: url地址参照 <property> <name>dfs.namenode.servicerpc-address</name> <value>node11.com:8022</value> </property> hdfs url地址参照 hdfs-site.xml public static void main(String[] args) throws Exception{ public s

import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.security.PrivilegedExceptionAction; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap; import java.util.concurrent.ConcurrentMap; import org.apache.had

1. hadoop fs -ls  可以查看HDFS文件 后面不加目录参数的话,默认当前用户的目录./user/当前用户 $ hadoop fs -ls 16/05/19 10:40:10 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable Found 3 items drwxr-xr-x

使用JAVA api读取HDFS文件乱码踩坑 想写一个读取HFDS上的部分文件数据做预览的接口,根据网上的博客实现后,发现有时读取信息会出现乱码,例如读取一个csv时,字符串之间被逗号分割 英文字符串aaa,能正常显示 中文字符串"你好",能正常显示 中英混合字符串如"aaa你好",出现乱码 查阅了众多博客,解决方案大概都是:使用xxx字符集解码.抱着不信的想法,我依次尝试,果然没用. 解决思路 因为HDFS支持6种字符集编码,每个本地文件编码方式又是极可能不一样的

不多说,直接上代码 from hdfs import Client import pandas as pd HDFSHOST = "http://xxx:50070" FILENAME = "/tmp/preprocess/part-00000" #hdfs文件路径 COLUMNNAMES = [xx'] def readHDFS(): ''' 读取hdfs文件 Returns: df:dataframe hdfs数据 ''' client = Client(HDF

package iie.udps.example.operator.spark; import scala.Tuple2; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apa

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 有时候用hive读取外表数据时,比如csv这种类型的,需要跳过行首或者行尾一些和数据无关的或者自动生成的多余信息,这里可以用属性设置来实现,快速mark下,建表的时候设置如下 ", "skip.footer.line."); 对,就是上面sql中tblproperties的2个属性 "skip.heaer.line.count" 跳过文件行首多少行 &q

客户端与HDFS文件读取 创建HDFS文件系统实例 FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://ns1"), new Configuration(),"root"); 客户端通过调用FileSystem对象fs的Open()方法打开要读取的文件,DistributedFileSystem通过使用RPC来调用NameNode,以确定文件起始块的位置. 对于文件的每一个块,NameNode返回存有该块副本的DataNod

最终效果图 目录树实体类: /** * @Author: DaleyZou * @Description: hdfs 目录结构的实体类,用于展示目录树的支撑操作 * @Date: Created in 10:58 2018-9-27 * @Modified By: */ public class HdfsFolder { private String id; // 目录节点的id private String name; // 目录节点的名字 private List<HdfsFolder>

HDFS上的单文件: -bash-3.2$ hadoop fs -ls /user/pms/ouyangyewei/data/input/combineorder/repeat_rec_category Found 1 items -rw-r--r-- 2 deploy supergroup 520 2014-08-14 17:03 /user/pms/ouyangyewei/data/input/combineorder/repeat_rec_category/repeatRecCategor