我安装了一个三节点hadoop集群。master和slave节点单独启动，但datanode没有显示在namenodewebUI中。datanode的日志文件显示以下错误:2016-06-1821:23:53,980INFOorg.apache.hadoop.ipc.Client:Retryingconnecttoserver:namenode/192.168.1.100:9000.Alreadytried0time(s);retrypolicyisRetryUpToMaximumCountWithFixedSleep(maxRetries=10,sleepTime=1000MILLI
我正在尝试启动Spark/Shark集群，但一直遇到同样的问题。我已按照https://github.com/amplab/shark/wiki/Running-Shark-on-a-Cluster上的说明进行操作并按照说明处理Hive。我认为SharkDriver正在使用另一个版本的Hadoopjar，但不确定原因。这是详细信息，任何帮助都会很棒。星火/鲨鱼0.9.0ApacheHadoop2.3.0Amplabshive0.11斯卡拉2.10.3Java7我已经安装了所有东西，但我收到了一些弃用警告，然后是一个异常:14/03/1411:24:47信息Configuration.d
我正在为NLP处理等开发pyspark。我正在使用TextBlobPython库。通常，在独立模式下，安装外部Python库很容易。在集群模式下，我面临着在工作节点上远程安装这些库的问题。我无法访问每台工作机器以在Python路径中安装这些库。我尝试使用Sparkcontextpyfiles选项传送.zip文件...但问题是这些Python包需要安装在工作机器上。是否有不同的方法可以使这个lib-Textblob在Python路径中可用？ 最佳答案 ItriedtouseSparkcontextpyfilesoptiontoship
我正在使用只有4个节点的hadoopCloudera系统，但磁盘空间很大(200TB)。在我的pig脚本中，我每月加载几个文件，每个文件的大小约为200Gb。我注意到，如果我在我的pig脚本中加载大约一年的数据，Pig会创建大约15k个mappers，整个过程大约需要3个小时(包括reduce步骤)。相反，如果我加载三年的数据(大约5TB)，那么Pig会创建大约30k个mappers，基本上所有节点在处理超过15次后都会变得不健康小时。我是不是遇到了瓶颈？或者我应该使用一些默认选项？我的pig脚本非常基本:我分组，我数数。非常感谢! 最佳答案
这是我第一次在stackoverflow上发帖，所以如果我做错了什么，我深表歉意。我最近建立了一个新的hadoop集群，这是我第一次尝试使用Hadoop2和YARN。我目前在提交作业时遇到以下错误。java.io.IOException:CannotinitializeCluster.Pleasecheckyourconfigurationformapreduce.framework.nameandthecorrespondserveraddresses.atorg.apache.hadoop.mapreduce.Cluster.initialize(Cluster.java:120)
我刚刚在HDInsight中设置了一个Hadoop集群并尝试开始使用Hadoop。我在集群上启用了远程登录并登录到它。我已将要处理的数据从我的桌面复制到这个盒子上。文档将此框称为头节点，并有一个额外的步骤，用于讨论将数据复制到hadoop集群。这让我很困惑。我有以下问题:当我将数据从桌面复制到我登录的盒子时，它实际上不是将数据复制到hadoop吗？第一个复制操作与第二个复制操作有何不同？什么是Hadoop中的头节点？ 最佳答案 HDInsight集群中的头节点是运行构成Hadoop平台的一些服务的机器，包括名称节点和作业跟踪器。从广
我想知道使用MySQL集群和使用Hadoop框架的优点/缺点。什么是更好的解决方案。我想听听您的意见。我认为使用MySQL集群的优点是:高可用性良好的可扩展性高性能/实时数据访问您可以使用商用硬件而且我看不出有什么缺点!有没有Hadoop没有的缺点？Hadoop和Hive的优点是:也有很好的可扩展性您也可以使用商用硬件在异构环境中运行的能力使用MapReduce框架进行并行计算使用HiveQL的Hive缺点是:没有实时数据访问。分析数据可能需要几分钟或几小时。所以在我看来，对于处理大数据，MySQL集群是更好的解决方案。为什么Hadoop是处理大数据的chalice？你怎么看？
我正在使用使用spark1.6的HDP2.4发行版，我正在尝试在yarn-cluster上提交spark作业。当我在yarn-client和本地提交作业时，它正在运行。但是当使用yarn-cluster提交作业时会出现以下错误。java.lang.RuntimeException:Unabletoinstantiateorg.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClientCausedby:java.lang.NoClassDefFoundError:Couldnotinitializeclassorg.apache.d
我想使用Docker在多裸机集群中安装Hadoop2.3.0。我有一个主容器和一个从属容器(在第一个设置中)。当Master和Slave容器位于同一主机(因此位于同一Flannel子网)时，Hadoop可以完美运行。但是，如果主节点和从节点位于不同的裸机节点(因此，不同的法兰绒子网)，它根本不起作用(我收到连接被拒绝的错误)。两个容器都可以相互ping和ssh，因此不存在连接问题。出于某种原因，hadoop似乎需要集群中的所有节点都在同一个子网中。有没有办法规避这个？谢谢 最佳答案 我认为将节点置于单独的法兰绒子网中会引入一些与NA
我正在尝试运行HiveFromSpark我的EMRSpark/Hive集群上的示例。问题使用yarn-client:~/spark/bin/spark-submit--masteryarn-client--num-executors=19--classorg.apache.spark.examples.sql.hive.HiveFromSpark~/spark/lib/spark-examples-1.3.0-hadoop2.4.0.jar就像一个魅力。但是，使用yarn-cluster:~/spark/bin/spark-submit--masteryarn-cluster--num
