我一直在研究一种在其他消费者/应用程序访问数据时刷新HDFS文件的方法。我有一个HDFS目录,其中有可供用户访问的文件,我需要每天用最新的传入数据替换这些文件,我的刷新过程只有几秒钟/毫秒。但仍然面临的挑战是,由于此刷新过程,已经读取此数据以进行分析的作业会受到影响。我的方法是刷新文件,而不是将spark作业产生的数据写入用户访问的实际数据位置,我将首先将数据写入临时位置,然后用hdfs文件替换API替换。但是我的问题仍然没有解决。请建议任何解决方案或解决方法来处理HDFS文件替换,而不会对下游造成影响。
val conf: Configuration = new Configur
我得到了分配给项目的HDFS文件夹的这些使用统计数据。
hdfs dfs -df -h hdfs://hp3/data/test_data.db
Filesystem Size Used Available Use%
hdfs://hp3 6.1 P 5.1 P 1.0 P 83%
“P”代表什么?它不能是GB,因为我知道我上传的数据大约是10 GB。
我正在使用Flume将一些CSV文件从本地文件系统写入HDFS。
我想知道什么是最适合Flume HDFS接收器的配置,这样本地系统上的每个文件都将在HDFS中被准确地复制为CSV。我希望由Flume处理的每个CSV文件都是单个事件,刷新并写入为单个文件。尽可能的,我希望文件是完全相同的,没有标题等。
我需要在这些值上添加什么来模拟我想要的行为?
hdfs.batchSize = x
hdfs.rollSize = x
hdfs.rollInterval = x
hdfs.rollCount = x
请提供如果有其他的水槽代理配置变量,我需要改变以及。
如果这将无法使用现有的配置,我是否需要使
我正在尝试使用json加载json文件。我成功地添加了serde文件。
1)放置在path /apps/hive/仓库/lib/I上的json jar文件已成功运行此命令
add jar hdfs:///apps/hive/warehouse/lib/json-serde-1.3-jar-with-dependencies.jar; converting to local hdfs:///apps/hive/warehouse/lib/json-serde-1.3-jar-with-dependencies.jar Added [/tmp/6f1a54b9-65c4-4e32-8e87-25d