Hadoop和Python的Mapreduce 关于如何使用Python和Hadoop执行MapReduce的一小段回购。 映射器和化简器都是用Python编写的。 有关如何在Hadoop中实现这两个脚本的教程位于。

无奈没有积分，逐个问题修复，免费给大家，喜欢的点个赞，python3读取Hbase通过Thrift操作时用到hbase-thrift包，但是运行时报错IOError，ttypes，xrange，iteritems等错误。

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Hive从入门到精通，适合想学hive的小白看

flink-kafka-hbase 功能：实现kafka消息实时落地hbase，支持csv/json字符串两种格式的消息，支持自定义组合rowkey,列簇和列名，支持按照kafka消息流中不同字段join不同的hbase表，并自定义写入列簇和列(join时需评估一下性能) 支持at least once语义 外部依赖：apollo配置中心，本项目依靠配置驱动，配置存储在apollo配置中心 配置： { "indexColumnMapping": { --indexColumnMapping即CSV格式消息的key和value按照value里的分隔符拼接后再分割后下标及写入hbase列的对应关系 "0": "basic:time", --第0列始终是kafka消息的key，如果不需要可以不指定 "1": "basic:user_id",

hive-jdbc-uber-2.6.5.0-292.jar驱动

出现此问题时使用：java.lang.NullPointerException at org.json.JSONObject.(JSONObject.java:144) at org.apache.sqoop.util.SqoopJsonUtil.getJsonStringforMap(SqoopJsonUtil.java:43) at org.apache.sqoop.SqoopOptions.writeProperties(SqoopOptions.java:784) at org.apache.sqoop.mapreduce.JobBase.putSqoopOptionsToConfiguration(JobBase.java:392) at org.apache.sqoop.mapreduce.JobBase.createJob(JobBase.java:378) at org.apache.sqoop.mapreduce.ImportJobBase.runImport(ImportJobBase.java:256) at org.apache.sqoop.manager.SqlManager.importQuery(SqlManager.java:748) at org.apache.sqoop.tool.ImportTool.importTable(ImportTool.java:515) at org.apache.sqoop.tool.ImportTool.run(ImportTool.java:621) at org.apache.sqoop.Sqoop.run(Sqoop.java:147) at org.apache.hadoop.util.ToolRunner.run(ToolRunner.java:70) at org.apache.sqoop.Sqoop.runSqoop(Sqoop.java:183) at org.apache.sqoop.Sqoop.runTool(Sqoop.java:234) at org.apache.sqoop.Sqoop.runTool(Sqoop.java:243) at org.apache.sqoop.Sqoop.main(Sqoop.java:252)

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分区Partitioner 分区操作是shuffle操作中的一个重要过程，作用就是将map的结果按照规则分发到不同reduce中进行处理，从而按照分区得到多个输出结果。 Partitioner是partitioner的基类，如果需要定制partitioner也需要继承该类HashPartitioner是mapreduce的默认partitioner。 计算方法是：which reducer=(key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numReduceTasks 注：默认情况下，reduceTask数量为1 很多时候MR自带的分区规则并不能满足我们需求，为了实