假设我有3个文件要存储在HDFS中并希望通过MapReduce读取它们。因此，在HDFS位置/omega/usecase/input中有3个文件，分别是file1.txt、file2.txt、file3.txt这3个文件的大小分别是file1.txt(64MB),file2.txt(32MB),file3.txt(1MB)还假设默认block大小为64MB，复制因子为3我想知道这3个文件将有多少个block，如果我编写一个MapReduce程序来读取输入目录/omega/usecase/input，将执行多少个映射器 最佳答案 HD
我的hdfs数据损坏了。在执行fsck时，我得到了以下结果./siva:损坏blockblk_-1910702044505537827/siva:损坏blockblk_6483992593913191763/siva:缺少2个总大小为82009995的blockB.Status:损坏总尺寸:82009995B目录总数:8文件总数:1区block总数(已验证):2(平均区block大小41004997B)损坏文件:1缺失的方block:2缺失尺码:82009995B损坏block:2最少复制block:0(0.0%)过度复制block:0(0.0%)复制不足的block:0(0.0%)错
我想知道是否有可能只从hadoop中的一个机架获取block报告？我知道我可以使用以下命令获得整个区block的报告:hdfsfsck/-files-blocks-racks但是，当你的集群很大时，运行命令会花费很多时间。我只想查看位于特定机架中的block。有没有办法只从一个机架上获取报告？(即指定机架而不是路径)提前致谢 最佳答案 不，不幸的是你不能。您可以在上游提交JIRA以将其添加到hdfsfsck。但是，请记住，HDFS文件复制总是试图保留一个在不同的机架上复制以获得更好的容错性，因此即使您可以针对一个机架，您仍然指的是分
一、问题描述如图：在点灯的过程中想写一个for循环来实现随机数点灯功能，但是如下图第26行的代码出现了问题“declarationmaynotappearafterexecutablestatementinblock”，翻译过来就是声明不能出现在块中的可执行语句之后。其实inti是声明语句，值得注意的是“GPIO_InitTypeDefGIIOPP”（此句的作用是定义了一个GPIO_InitTypeDef类型的结构体变量GIIOPP）也是声明语句。二、解决方案一将声明语句放在intmain()语句下方，对于上图而言，可以把inti放在intmain()的上方；或者将其放在GPIO_InitTy
从错误消息中可以明显看出，保存与文件相关的特定block的副本时出现问题。原因可能是访问数据节点以保存特定block(block的副本)时出现问题。完整日志请引用下方:我找到了另一个用户“huasanyelao”-https://stackoverflow.com/users/987275/huasanyelao也有类似的异常/问题，但用例不同。现在，我们如何解决这些问题？我了解在所有情况下都没有固定的解决方案。1.我需要立即采取什么措施来修复此类错误？2.如果有作业我当时没有监控日志。我需要采取什么方法来解决此类问题。P.S:除了修复网络或访问问题，我还应该遵循哪些其他方法。错误日志
当我试图理解hadoop架构时，我想弄清楚一些问题。当有大数据输入时，HDFS会把它分成很多block(每个block64MB或128MB)然后复制很多次存储在内存块中，对吧？但是，我仍然不知道MapReduce在哪里工作。是用分合数据来存储的吗？或者用它来返回一些有用的输出？ 最佳答案 在HDFS中存储数据与使用MapReduce范式分析数据是完全不同的事情。当上传到HDFS时，大数据文件被拆分成block存储在数据节点中，每个block被复制的次数与配置的复制因子(默认为3)一样多。数据拆分就像将文件除以配置的block大小一样
我想读HDFSRstudio中的文件，它不是一个容易做的CSV文件，但它们是block。我使用sqoop从数据库加载数据，所以我将数据分成block。我有这样的文件:/data/_SUCCESS/data/part-m-00000/data/part-m-00001/data/part-m-00002/data/part-m-00003/data/part-m-00004/data/part-m-00005但我无法读取所有文件，使用此命令我一次只能读取一个文件:hdfs.data//每次都更改part-m-0000*，*无法读取所有文件... 最佳答案
我的文件大小为100MB，默认block大小为64MB。如果我不设置输入拆分大小，默认拆分大小将是block大小。现在拆分大小也是64MB。当我将这个100MB的文件加载到HDFS时，这个100MB的文件将分成2个block。即64MB和36MB。例如下面是一首100MB大小的歌词。如果我将这些数据加载到HDFS中，比如从第1行到第16行的一半正好是64MB作为一个拆分/block(直到"Itmadethe")和第16行的剩余一半(children欢笑和玩耍)到文件末尾作为第二block(36MB)。将有两个映射器作业。我的问题是第一个映射器如何考虑第16行(即block1的第16行)
我很好奇为什么当block大小为128MB时hadoop映射溢出大小io.sort.mb为100MB(默认)。将它设置为等于block大小不是更有意义吗，因为map任务无论如何都要处理那么多数据？当然，我知道在此处分配更多RAM可能存在问题，但还有其他问题吗？ 最佳答案 io.sort.mb是对内存中的文件进行排序所需的缓冲内存总量。作为一个理想的经验法则，它应该始终设置为不超过总RAM的70%。block大小基本上是关于设置磁盘中的文件block大小。您可以很好地将输入拆分与HDFSblock大小相关联。看看这篇文章以获得更好的想
我正在尝试分析大约50-60GB的数据。我想过使用spark来做到这一点，但我无权访问集群中的多个节点。这种级别的处理可以使用spark独立模式完成吗？如果是，我想知道处理数据所需的估计时间。谢谢! 最佳答案 简短的回答:是的。Spark会将此文件分成许多较小的block。在您的情况下，一次只会执行几个block。这几个block应该适合内存(您需要使用配置来获得正确的结果)总而言之，您将能够做到，但如果您有更多的内存/核心，那么您可以并行处理更多事情，速度会更快。 关于hadoop-s
