我正在尝试详细学习MapReduce，尤其是以下查询。众所周知，HDFS中的数据被分成block，通常Mapper一次处理一个block；我们可能会遇到record溢出到另一个block的情况；例如:数据集:“你好，你好吗”；此数据可能会溢出到两个不同的block中。block1:hello,howablock2:reyoudoing现在，如果Mapper在Block1上工作，mapper如何从block1获取已经溢出到Block2的“完整”记录？谁能帮我理解一下？ 最佳答案 它适用于可以作为多个block存储在HDFS上的文件。然

假设我有一个分布式计算机网络，其中有1000个存储节点。现在如果增加了一个新的节点，应该怎么办？这意味着数据现在应该平均分为1001个节点？如果节点范围是10而不是1000，答案也会改变。 最佳答案 客户端机器首先将文件分成block说blockA，blockB然后客户端机器与NameNode交互以询问放置这些block的位置(BlockABlockB)。NameNode将数据节点列表提供给clinet写入数据。NameNode一般会选择离网络最近的datanode。然后客户端从这些列表中选择第一个数据节点并将第一个block写入数

我有一个小于(非常小)默认block大小的文件。我的Mapper的输出是大量的>对(大于20)。我在某处读到，MR作业后生成的输出文件的数量等于reducer的数量，在我的例子中，reducer的数量大于20。但我在输出中得到了一个文件。然后我做了job.setNumReduceTasks(2)希望它会在输出中生成两个文件。但它仍然生成了一个文件。那么我可以得出输出文件数等于block数的结论吗？还有，是否将一个数据block馈送到一个Mapper？ 最佳答案 -block-物理分区:HDFS旨在保存和管理大量数据。默认block大

目前我正在使用SequenceFile来压缩我们现有的HDFS数据。现在我有两个选项可以将这个序列文件存储为单个大文件，这意味着所有记录都转到这个文件。多个小文件，每个文件的大小与HDFSblock大小(128MB)完全匹配众所周知，HDFS文件存储为block，每个block都到一个映射器。所以我认为当MR处理序列文件时没有什么不同。我知道选项二的唯一缺点是名称节点需要更多开销来维护这些文件，而选项一只有一个文件。我对这两个选项感到困惑，因为我看到太多文章推荐了尽可能使您的HDFS文件大小与block大小匹配。尽可能将小文件合并为一个大文件。任何人都可以指出正确的方法吗？哪个更好？这

我正在尝试使用sparkscala从Hive导出数据。但我收到以下错误。Causedby:java.lang.ClassNotFoundException:com.databricks.spark.csv.DefaultSource我的scala脚本如下所示。importorg.apache.spark.sql.hive.HiveContextvalsqlContext=newHiveContext(sc)valdf=sqlContext.sql("SELECT*FROMsparksdata")df.write.format("com.databricks.spark.csv").sa

HDFS(block大小64MB)中有一个非常大的图像(~200MB)。我想知道以下内容:如何在mapReduce作业中读取图像？许多主题建议使用WholeInputFormat。还有其他选择吗？如何做？当使用WholeInputFormat时，是否会有任何block的并行处理？我猜不是。 最佳答案 如果您的block大小为64MB，HDFS很可能会将您的图像文件分成多个block并在整个集群中复制，具体取决于您的集群配置。假设您希望将图像文件作为1条记录而不是多个block/逐行处理，这里有几个我可以想到的选项来处理整个图像文件。

我正在研究老鼠的超声波发声(它们在超声波中的讲话)。我有几个老鼠演讲的音频wav文件。理想情况下，我会将整个文件导入matlab并对其进行处理，但即使是最小的70mb文件，我也会遇到内存问题。这就是我需要帮助的。[y,Fs,nbits]=audioread('T0000201.wav');[SFT]=频谱图(y,100,[],256,Fs,'yaxis');......程序的其余部分我可以考虑将音频(在一个文件中)分成多个block，并在考虑下一个block之前处理该block，但我不确定如果ratcalls在中途被切断的情况下我会怎么做，在block的末尾(这可能会对STFT频谱图产

在HDP(2.2)上使用Yarn-Client(2.6.0)上的PySpark将Hbase(0.98.4.2.2.0.0)表读取到Spark(1.2.0.2.2.0.0-82)RDD时出现奇怪的异常)植物形态:2015-04-1419:05:11,295WARN[task-result-getter-0]scheduler.TaskSetManager(Logging.scala:logWarning(71))-Losttask0.0instage0.0(TID0,hadoop-node05.mathartsys.com):java.lang.IllegalStateException

我正在运行Hadoop2.5.0-cdh5.3.2集群。Flume正在别处运行，正在向这个集群写入数据。当集群负载较重时，flume-agent完成写入并尝试在HDFS完成数据复制之前关闭文件。关闭失败并重试，但flume-agent配置了超时，当关闭无法及时完成时，flume-agent断开连接。HDFS对没有完成复制的文件做了什么？我的印象是后台线程会完成复制，但我在我的集​​群中只看到部分写入的block。该block有一个好的副本，并且副本仅部分写入，因此HDFS认为该block已损坏。我已经通读了recoveryprocess没想到我会留下未写的block。我有以下客户端设置

我正在尝试在mapreduce上运行weka分类器并加载甚至200mb的整个arff文件导致堆空间错误，所以我想将arff文件分成block，但问题是它必须维护block信息，即每个block中的arff属性信息，以便在每个映射器中运行分类器。这是我尝试拆分数据但效率不高的代码，Listsplits=newArrayList();for(FileStatusfile:listStatus(job)){Pathpath=file.getPath();FileSystemfs=path.getFileSystem(job.getConfiguration());//numberofbyte