知识点
相关文章
更多最近更新
更多Hadoop自定义SdfTextInputFormat用在streaming中
2019-03-28 13:47|来源: 网络
本人在（Hadoop streaming中指定自定义的inputformat java类 http://www.linuxidc.com/Linux/2012-04/57830.htm）中写了自定义InputFormat的制作。
可是直接加入后一直得不到想要的结果。
查看源码发现：
- PipeMapper.java
- if (!this.ignoreKey) {
- write(key);
- clientOut_.write(getInputSeparator());
- }
- write(value);
- clientOut_.write('\n');
- if(skipping) {
- //flush the streams on every record input if running in skip mode
- //so that we don't buffer other records surrounding a bad record.
- clientOut_.flush();
- }
并重新生成streaming.jar只需要在MANIFEST.MF中指定主类就可以。
- MANIFEST.MF:
- Manifest-Version: 1.0
- Ant-Version: Apache Ant 1.7.1
- Created-By: 20.1-b02 (Sun Microsystems Inc.)
- Main-Class: org.apache.hadoop.streaming.HadoopStreaming
- jar cvfm jar/hadoop-streaming-1.0.0.jar MANIFEST.MF -C classes/ .
更多Hadoop相关信息见Hadoop 专题页面 http://www.linuxidc.com/topicnews.aspx?tid=13
相关问答
更多-
在SQL中怎样调用自定义函数？[2022-08-29]
在select后跟你的自定义函数就可以。 mysql中用select调用自带的now()函数： mysql> select now(); 然后mysql就会返回当前的时间。 -
您可以在配置中设置mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize ，以告诉映射器您应该获得5MB的数据。 You can set mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize in your configuration in bytes to tell the mapper you should get 5MB of data.
-
Spark流自定义指标(Spark streaming custom metrics)[2023-03-21]
通过源代码挖掘后，我发现如何添加我自己的自定义指标。 它需要3件事情： 创建我自己的自定义源 。 有点像这样 在spark metrics.properties文件中启用Jmx接收器。 我使用的具体行是： *.sink.jmx.class=org.apache.spark.metrics.sink.JmxSink ，它为所有实例启用JmxSink 在SparkEnv指标系统中注册我的自定义源。 如何做的一个例子可以在这里看到 - 我之前看过这个链接，但错过了注册部分，这使我无法真正看到JVisualVM中的 ... -
1.为了在名称节点更改log4j.properties，可以更改/home/hadoop/log4j.properties。 2.为了更改容器日志的log4j.properties，您需要在容器jar中更改它，因为它们硬编码直接从项目资源加载文件。 2.1 ssh到奴隶（在EMR上，你也可以简单地将它添加为引导操作，所以你不需要ssh到每个节点）。 ssh到hadoop奴隶 2.2在jar资源上覆盖container-log4j.properties： jar uf /home/hadoop/share/h ...
-
自定义流实现(Custom streaming implementation)[2021-10-13]
MediaPlayer不支持您尝试做的事情（在无限增长的文件中播放音频）。 相反，请考虑自己解码音频并将原始PCM数据发送到AudioTrack 。 这项工作要多得多，但AudioTrack是逐步播放音频数据流的最简单方法。 What you're trying to do (play the audio in a file that keeps growing indefinitely) is not supported by MediaPlayer. Instead, look into decodin ... -
自定义Hadoop Distribution支持Talend中的Spark组件(Custom Hadoop Distribution support to Spark components in Talend)[2023-09-13]
是CDH 5.0.0包含Hadoop 2.3。 Hadoop 2.4.0在路线图上，听起来像CDH 5.x可用。 最好。 Yes CDH 5.0.0 contains Hadoop 2.3. Hadoop 2.4.0 is on the roadmap and sounds like it will be available for CDH 5.x. Best. -
在hadoop中，我只想在每个节点上执行自己的自定义程序(In hadoop, I just want to execute my own custom program on each node)[2024-02-14]
MapReduce和Tez作业都使用YARN（Yet Another Resource Negotiator）在所谓的容器中通过集群进行分发和执行。 您也可以自己使用YARN来运行自己的工作。 请查看Hadoop架构概述 ，以获得高级概述。 Both MapReduce and Tez jobs use YARN (Yet Another Resource Negotiator) to get distributed and executed over the cluster in so-called co ... -
看起来像write(DataOutput)方法中的错误： @Override public void write(DataOutput arg0) throws IOException { //write the size first // arg0.write(aggValues.size()); // here you're writing an int as a byte // try this instead: arg0.writeInt(aggValues.size()); // ...
-
Hadoop自定义分区程序问题(Hadoop Custom Partitioner Issue)[2023-04-05]
问题最终出现在自定义密钥（IntermediaryKey）的序列化/反序列化中。 正在阅读“useBothGUIDFlag”变量，与其本应相反。 在reducer中获取“mapred.task.partition”属性值有助于注意到已发生此交换。 具有相反“useBothGUIDFlag”值的键似乎将转到正确的reducer。 The problem ended up being in the serialization/deserialization of the custom key (Intermed ... -
如何在新的Hadoop API中设置自定义输出提交者(How do i set a custom output committer in the new Hadoop API)[2020-12-11]
我想这取决于你对新API的意思 - 在1.1.1中至少不再这样做了 - 我想我已经记得读过整个mapred包已经过早弃用了，这在以后的版本中是不推荐使用的。 如果通过新API，你的意思是mapreduce包over mapred，那么OutputFormats本身有一个关联的OutputCommitter，它通过OutputFormat.getOutputCommitter方法获取 I guess it depends on what you mean by new API - in 1.1.1 at le ...