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hadoop 映射溢出大小和 block 大小

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

hadoop - 当文件大于 HDFS block 大小时获取无法寻求 java 异常

所以当我想处理一个大于我的hdfsblock大小(64mb)的文件时,出现以下异常:2013-05-3101:49:46,252WARNorg.apache.hadoop.mapred.Child:Errorrunningchildjava.io.IOException:Can'tseek!atorg.apache.hadoop.hdfs.HftpFileSystem$3.seek(HftpFileSystem.java:359)atorg.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream.seek(FSDataInputStream.java:37)atorg.a

hadoop - 我的 hdfs 总是向许多损坏的 block 报告

我有一个运行hdfs(hadoop2.6.0)的集群,但它的名称节点向我报告了一个关于丢失block的错误:Thereare102missingblocks.Thefollowingfilesmaybecorrupted:当我跳转到名称节点并读取登录(名称节点文件日志)时,我收到许多警告,例如:ErrorreportfromDatanodeRegistration(10.3.24.71,datanodeUuid=b1aa43eb-bd9c-4e1a-b919-d7c99ad0fcdf,infoPort=50075,ipcPort=50020,storageInfo=lv=-56;cid

hadoop - Spark RDD 和 HDFS 数据 block 的区别

请帮助我理解HDFS的数据block和Spark中的RDD之间的区别。HDFS将数据集分发到集群中的多个节点作为具有相同大小的block,数据block将被复制多次并存储。RDD被创建为并行集合。Parallelized集合的元素是跨节点分布还是存储在内存中处理?和HDFS的数据block有关系吗? 最佳答案 IsthereanyrelationtoHDFS'datablocks?一般不会。他们解决不同的问题RDD是关于分配计算和处理计算失败的。HDFS用于分配存储和处理存储故障。分布是公分母,但仅此而已,故障处理策略明显不同(分别

java - 使用 Java API 读取 HDFS 的默认 block 大小

我想使用java程序从hdfs-site.xml中读取这个默认block大小值?任何人都可以帮忙吗?dfs.blocksize134217728 最佳答案 我发现有更好的选择,而不是从HDFS-SITEXML读取默认block大小。Configurationconf=newConfiguration();conf.set("fs.defaultFS","hdfs://0.0.0.0:8020");FileSystemfs=FileSystem.get(conf);Configurationcconf=fs.getConf();Str

hadoop - 在名称节点崩溃损坏根 block 后重建 Accumulo

我们的开发HDP集群发生断电,损坏了Accumulo使用的一些HDFS系统block,现在集群处于安全模式并且ambari不会重新启动。作为一个DEVbox,HDFS的复制因子为1,所以我无法恢复损坏的block。重建Accumulo以完全恢复HDFS文件系统并恢复HDP集群的最佳方法是什么?accumulo中没有要保存的用户数据,因此在这种情况下删除并重新初始化就可以了。只是不确定执行此操作的最佳方法。一些腐败细节:hdfsfsck/|egrep-v'^\.+$'|grep-v副本|grep-v副本|grep"^\/"|grep“腐败”|sed's/:损坏。*//'|grep-v"^

hadoop - 什么是 Hadoop block 抽象。需要更多详细信息

我正在阅读Hadoop权威指南,但没有弄清以下概念。block抽象,有人可以详细说明一下吗。使抽象单元成为block而不是文件可以简化存储子系统。a.)block的抽象单元是什么?b.)如何制作抽象单元?c.)它如何简化存储子系统? 最佳答案 HDFSblock抽象:HDFSblock大小为64MB-128MB(通常),与其他文件系统不同,小于block大小的文件不会占用完整block大小的内存。block大小保持很大,因此与数据传输速率相比,进行磁盘寻道的时间更少。为什么要阻止抽象:文件可以大于单个磁盘文件系统元数据不需要与每个b

apache-spark - 文件大于 HDFS 中的 block 大小

众所周知,写入大于HDFSblock大小的单个文件并不是最佳选择,许多非常小的文件也是如此。但是,当在spark中执行repartition('myColumn)操作时,它将为每个项目创建一个分区(假设是一天),其中包含所有记录(作为单个文件),这些记录可能是几GB大小(假设20GB),而HDFSblock大小配置为256MB。文件太大真的不好吗?当读回文件时(假设它是一个可拆分文件,如parquet或带有gzip或zlib压缩的orc)spark正在为每个文件创建>>1任务,即这是否意味着我不需要担心指定maxRecordsPerFile/文件大小大于HDFSblock大小?

hadoop - 无法在 FOREACH block 内调用 PIG 宏

我无法从foreach中调用宏,例如DEFINEvalid_attribute(id,attribute)RETURNSresult{data=LOAD'/user/sathish/sessAttr'AS(id:chararray,browser_version:chararray);filtered_data=FILTERdataBYid=='$id'AND$attributeisNOTnull;$result=foreachfiltered_datagenerate$attribute;};ip=load'/user/sathish/macros/inputParams'AS(id

hadoop - HDFS 中的 block 复制限制

我目前正在重建具有区域服务器和数据节点的服务器。当我关闭一个数据节点时,10分钟后,它所拥有的block将在其他数据节点之间重新复制,这是应该的。我们有10个数据节点,因此在重新复制block时我看到网络流量很大。但是,我发现每台服务器的流量大约只有500-600mbps(所有机器都有千兆位接口(interface)),所以它绝对不受网络限制。我试图弄清楚是什么限制了数据节点发送和接收block的速度。每个数据节点有六个7200rpmsata驱动器,在此期间IO使用率非常低,每个驱动器的峰值仅为20-30%。hdfs是否内置了限制block复制速度的限制?