问题标签 [sequencefile]

我可以运行此脚本以文本格式保存文件，但是当我尝试运行 saveAsSequenceFile 时出错。如果有人知道如何将 RDD 保存为序列文件，请告诉我该过程。我尝试在“Learning Spark”以及 Spark 官方文档中寻找解决方案。

这运行成功

这失败了

错误：调用 z:org.apache.spark.api.python.PythonRDD.saveAsSequenceFile 时出错。: org.apache.spark.SparkException: 无法使用 java.lang.String 类型的 RDD 元素

这是数据：

首先，考虑这个 CustomWriter 类：

我想要做的是使用Item类型对象的异步流。消费者有一个CustomWriter实例的引用。然后它为它收到的每个项目调用该CustomWriter#write方法。当流结束时，CustomWriter#close调用该方法来关闭编写器。

如您所见，我只创建了一个编写器，它开始附加到一个全新的文件。因此，毫无疑问，这不是原因。

我还应该注意，我目前正在MiniDFSCluster按照此处的说明在单元测试环境中运行它。如果我在非单元测试环境中运行它（即没有MiniDFSCluster），它似乎工作得很好。

当我尝试读回文件时，我看到的只是最后一次写入的Item对象 N 次（其中 N 是流中接收到的项目总数）。这是一个例子：

这将打印如下内容：

我做错了什么，或者这是使用的副作用MiniDFSCluster吗？

我正在使用 Spark(v1.6.1) 阅读 Hadoop 序列文件。缓存RDD后，RDD中的内容就失效了（最后一个条目重复了n几次）。

这是我的代码片段：

输出：

编辑：对于未来的访问者：如果您正在阅读我在上面的代码片段中所做的序列文件，请参阅接受的答案。一个简单的解决方法是制作 HadoopWritable实例的副本：

附加到 SequenceFiles 似乎很慢。我们将文件夹（其中包含小文件）转换为 SequenceFiles，使用文件名作为键，内容作为值。但是，吞吐量非常低，大约为 2MB/s（每秒大约 2 到 3 个文件）。我们有澪。对于我们的目的而言，小文件和每秒最多 3 个文件的速度非常慢。

我们正在做的很简单：

关于如何加快速度的任何提示和想法？

我正在尝试在 Mahout 中应用树冠聚类。我已经将文本文件转换为序列文件。但我无法查看序列文件。无论如何，我想通过给出以下命令来应用树冠聚类，

hduser@ubuntu:/usr/local/mahout/trunk$ mahout canopy -i /user/Hadoop/mahout_seq/seqdata -o /user/Hadoop/clustered_data -t1 5 -t2 3

main(YarnChild.java:158) 我正在使用 VMware Ubuntu。我使用了一个包含段落的简单文本文件

我的 map reduce 程序正在处理 20 个视频，所以我在 hdfs 中上传了 20 个视频，当我开始在终端上执行 map reduce 代码时，它没有继续。当我运行此命令时，pydoop submit --upload-file-to-cache stage1.py stage1 path_directory stage1_output它停止了。终端上的登录如下。

我的hadoop配置文件是这样的：

hdfs-site.xml：

核心站点.xml：

谁能告诉我为什么我的 mapreduce 工作没有进行？提前致谢！

我已经使用 --as-sequencefile 选项将一个表从 MySql 导入到 HDFS 中。然后，我创建了一个带有 STORED AS SEQUENCEFILE 子句和 LOCATION 子句的 Hive 表，它指向 Sqoop 导入的序列文件所在的 HDFS 位置。

Sqoop 导入命令：

Hive 表创建

当我现在尝试查询表时，它失败并出现异常

我错过了什么吗

我在使用 Apache Flink 编写程序时遇到了困难。问题是我试图生成Hadoop 的 MapFile作为计算的结果，但 Scala 编译器抱怨类型不匹配。

为了说明这个问题，让我向您展示下面的代码片段，它试图生成两种输出：一种是Hadoop 的 SequenceFile，另一种是 MapFile。

如上所述，dataSet.output(mapfileOF) 导致 Scala 编译器抱怨如下： 仅供参考，与 SequenceFile 相比，MapFile 需要一个更强的条件，即键必须是 WritableComparable。

在使用 Flink 编写应用程序之前，我使用 Spark 实现了它，如下所示，它运行良好（没有编译错误，运行良好，没有任何错误）。

我使用 将Hbase Export utility toolhbase 表作为SequenceFile.

现在我想使用 mapreduce 作业来处理这个文件：

但它总是抛出这个异常：

我能做些什么来解决这个错误？

我想在 HDFS（Hadoop 文件系统）上保存图像文件（如 jpeg、png 等）。我尝试了两种方法：

1. 使用命令将图像文件按原样（即以相同格式）保存到 HDFS 中put。完整的命令是 : hadoop fs -put /home/a.jpeg /user/hadoop/。它被成功放置。
2. 将这些图像文件转换为 Hadoop 的格式，然后使用命令Sequence File保存在 HDFS 中。put

我想知道应该使用哪种格式保存在 HDFS 中。
以及使用Sequence File格式的优点是什么。我知道的优点之一是它是可拆分的。还有其他吗？