几天前,我能够在我的上下文代理vm上运行cygnus,就像文档所说的那样。天鹅座和CB之间的所有暂停都是没有问题的,CB发送的通知会到达天鹅座。
我的疑问是,当我必须配置cygnus.conf时,我认为,当Cygnus发送数据到COSMOS时,我遇到的失败与这个归档的字段配置有关。
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###OrionHDFSSink configuration
###channel name from where to read notification events
cygnusagent.sinks.hdfs-
我正在尝试从HDFS文件(Csv)创建dask数据帧。存储在HDFS中的csv文件包含许多零件文件。
在read_csv应用编程接口调用时:
dd.read_csv("hdfs:<some path>/data.csv")
出现以下错误:
OSError: Could not open file: <some path>/data.csv, mode: rb Path is not a file: <some path>/data.csv
事实上,/data.csv是包含许多零件文件的目录。我不确定是否有一些不同的API来读取这样的hdfs
这个问题更容易用代码来解释:
import org.apache.hadoop.conf.Configuration
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem
import org.apache.hadoop.fs.Path
val sqlcontext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
// I have a file (fileToProcess) in HDFS that contains the name of another HDFS file:
val fs = FileSystem.get(
我们想要执行以下简单的命令 使用ssh登录到$hadoop_machine机器 并以hdfs fsck /身份从用户hdfs运行hdfs cli。 因此,我们运行以下命令 ssh $hadoop_machine su hdfs -c 'hdfs fsck /' 但是我们得到了 Usage: hdfs [--config confdir] [--loglevel loglevel] COMMAND
where COMMAND is one of:
dfs run a filesystem command on the fil
丑陋的圣诞毛衣日快乐:-) 我运行Hadoop 2.9.2的AWS Linux 16.04实例遇到了一些奇怪的问题。我刚刚成功地安装并配置了Hadoop,使其在模拟的分布式模式下运行。一切似乎都很好。当我启动hdfs和yarn时,我没有得到任何错误。但是,只要我尝试做一些简单的事情,比如列出根hdfs目录的内容,或者创建一个新目录,整个实例就会变得超级慢。我等待了大约10分钟,它从来没有生成一个目录列表,所以我点击了Ctrl+C,然后又花了5分钟来终止这个进程。然后我尝试同时停止hdfs和yarn,它成功了,但也需要很长时间。即使在停止hdfs和yarn之后,实例仍然几乎没有响应。此时,我所
所以我对函数式编程和Spark和Scala相当陌生,所以请原谅我,如果这很明显.但基本上,我有一个符合某些条件的HDFS文件列表(如:
val List = (
"hdfs:///hive/some.db/BigAssHiveTable/partyear=2014/partmonth=06/partday=01/000140_0",
"hdfs:///hive/some.db/BigAssHiveTable/partyear=2014/partmonth=06/partday=03/000258_0",
"hdfs:///hive/some.db
我有一个Oozie协调员,每小时运行一个工作流。工作流由两个顺序动作组成: shell操作和Java操作。当我运行协调器时,shell操作似乎成功地执行了,但是,当到了Java操作的时候,Hue中的Job总是显示:
There was a problem communicating with the server: Job application_<java-action-id> has expired.
当我单击application_id时,下面是快照:
这似乎指向了views.py和api.py。当我查看服务器日志时:
[23/Nov/2015 02:25:22 -08