我有一个在配置单元中创建的表test。它由idate分区，经常需要插入分区。这可以将文件留在只有几行的hdfs上。hadoopfs-ls/db/test/idate=1989-04-01Found3items-rwxrwxrwx3deployersupergroup7102015-04-2611:33/db/test/idate=1989-04-01/000000_0-rwxrwxrwx3deployersupergroup7102015-04-2611:33/db/test/idate=1989-04-01/000001_0-rwxrwxrwx3deployersupergroup7

我正在使用日志分析工具。我在Hadoop中使用YARN日志聚合功能。当我执行此操作时，Hadoop日志文件太大，以至于某些API方法无法将文件内容完全读入内存。我想匹配文件中的多行block，其中第一行包含字符串[map]而最后一行包含[\map]-我认为我可以基于正则表达式来做到这一点。常用的BufferedReader无法满足我的要求。我的问题是:是否有另一种方法可以逐行检查文件，检查那些与我的正则表达式匹配的内容？附言我真的不想将文件拆分成多个较小的文件来处理，因为我担心这会导致找不到某些匹配的内容，因为我可能会在匹配block的中间拆分文件。以下是日志文件的片段-我想要[MAP

有没有人发现在Hadoop中增加block大小时性能会下降？我们正在建立一个集群，我们预计每天需要存储大量数据(100GB)，所以我的想法是我们可以大量增加block大小。但是，有人担心它是否会减慢将要运行的MapReduce作业的速度。我能看到它发生的唯一方式是，如果block的数量少于可以在集群上运行的任务的数量。有人有关于这个主题的任何其他信息吗？ 最佳答案 这里有几点需要考虑:不推荐太小的文件-文件系统元数据保存在名称节点内存中-文件数量的硬件限制。HDFS上的默认block大小为64MB，但在生产服务器中最常见的情况是12

我有aproblemhadoop数据集被拆分成太多数据block。给定一个已经存在的hadoop数据集，有没有办法将其block组合成更少但更大的block？有没有办法给pig或hadoop-streaming.jar(cloudera)一个他们将输出分成的block数的上限？ 最佳答案 如果您想要更大的block大小，请仅在pig脚本上的相应作业上设置所需的block大小值setdfs.block.size134217728;或者你也可以增加最小拆分大小，因为拆分大小是根据公式计算的max(minsplitsize,min(max

我试图了解HDFS文件系统block大小与底层物理文件系统block大小之间的关系。根据我的理解，hdfs只是一个虚拟文件系统，它将实际数据存储在底层物理文件系统上。hadoop2中的HDFSblock大小为128MB；然而，在大多数基于Linux的文件系统中，block大小为4KB。我的问题:Q1)当一个HDFSblock被写入实际文件系统时，它会写入底层文件系统的多个block吗？那就是对于单个HDFSblock，它必须写入128*1024KB/4KB-->32,768个block？Q2)如果上面是正确的，那是不是需要在磁头上进行大量寻道？是不是很费时间的过程？Hadoop如何高效

我对Hadoop的概念有点困惑。Hadoopblock大小、拆分大小和block大小之间有什么区别？提前致谢。 最佳答案 block大小和block大小相同。拆分大小可能与block/block大小不同。MapReduce算法不适用于文件的物理block。它适用于逻辑输入拆分。输入拆分取决于记录的写入位置。一条记录可能跨越两个映射器。HDFS的设置方式是，它将非常大的文件分解成大块(例如，测量128MB)，并将这些block的三个副本存储在集群中的不同节点上。HDFS不知道这些文件的内容。为解决此问题，Hadoop使用存储在文件bl

我有很多(多达数十万个)小文件，每个10-100Kb。我的HDFSblock大小等于128MB。我的复制因子等于1。为每个小文件分配HDFSblock有什么缺点吗？我见过非常矛盾的答案:AnswerwhichsaidthesmallestfiletakesthewholeblockAnswerwhichsaidthatHDFSiscleverenough,andsmallfilewilltakesmall_file_size+300bytesofmetadata我在thisanswer中做了一个测试，它证明第二个选项是正确的——HDFS不会为小文件分配整个block。但是，从HDFS批

我的Hadoop知识只有4周。我正在使用带有Hadoop的沙箱。根据理论，当一个文件被复制到HDFS文件系统时，它会被分割成128MB的block。然后每个block将被复制到不同的数据节点，然后复制到数据节点。问题:当我将数据文件(~500MB)从本地文件系统复制到HDFS(put命令)时，整个文件仍然存在于HDFS(-ls命令)中。我期待看到128MBblock。我在这里做错了什么？如果假设，我设法在HDFS中拆分和分发数据文件，有没有办法合并原始文件并将其检索回本地文件系统？ 最佳答案 您不会看到来自-ls命令的各个block

据我所知，HDFS中的block系统是底层文件系统之上的逻辑分区。但是当我发出cat时如何检索文件？命令。假设我有一个1GB的文件。我的默认HDFSblock大小为64MB。我发出以下命令:hadoop-fscopyFromLocalmy1GBfile.dbinput/data/以上命令复制文件my1GBfile.db从我的本地机器到HDFS:中的输入/数据目录我有16个block要复制和复制(1GB/64MB~16)。如果我有8datanodes，单个数据节点可能没有所有block来重组文件。当我发出以下命令时hadoop-fscatinput/data/my1GBfile.db|h

当我将许多小文件存储到HDFS时，它们会存储在一个block中吗？在我看来，根据这个讨论，这些小文件应该存储在一个block中:HDFSblocksizeVsactualfilesize 最佳答案 引自Hadoop-权威指南:HDFSstoressmallfilesinefficiently,sinceeachfileisstoredinablock,andblockmetadataisheldinmemorybythenamenode.Thus,alargenumberofsmallfilescaneatupalotofmemor