如果我们有数百万个大小从几KB到几MB不等的小文本文件，HDFS和HBASE中哪一个花费的处理时间更少？还有更少的内存消耗？ 最佳答案 这是一个高层次的问题。缺少有关数据类型的信息。但是，一般而言，我们在决定存储位置等事项时需要牢记以下事项。在HDFS或HBase中:由于我们有质量较小的文件，将其存储在HDFS中会遇到一些问题。名称节点上的元数据会很高如果block大小(输入拆分大小)配置不正确，则完整数据局部性和并行处理的潜力将不会利用。有关输入拆分和之间关系的更多信息block大小，请引用SplitsizevsBlocksize
我的mapreduce程序需要外部jar文件。我正在使用“-libjars”选项提供那些外部jar文件-我使用了hadoop提供的Tool、Configured和ToolRunnerUtilities。publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{intres=ToolRunner.run(newConfiguration(),newMapReduce(),args);System.exit(res);}@Overridepublicintrun(String[]args)throwsException{//Configuratio
我收到关于以下内容的多个警告:WARN:Maxopenfilesonlocalhostis1024,recommend32768我不确定这是关于什么的。/usr/local/accumulo$./bin/start-all.sh&[1]27142/usr/local/accumulo$StartingmonitoronlocalhostWARN:Maxopenfilesonlocalhostis1024,recommend32768Startingtabletservers....doneStartingtserveronlocalhostWARN:Maxopenfilesonloca
我对Spark感到非常沮丧。一个晚上都在想我做错了什么，但我已经卸载并重新安装了好几次，遵循了所有指示非常相似路径的多个指南。在cmd提示符下，我正在尝试运行:pyspark或spark-shell我遵循的步骤包括从以下位置下载预构建的包:https://spark.apache.org/downloads.html包括带有hadoop2.3的spark2.0.2和带有hadoop2.7的spark2.1.0。都不起作用，我收到此错误:'Files\Spark\bin\..\jars""\'isnotrecognizedasaninternalorexternalcommand,ope
是否有任何简单、易于启动的java工具来可视化来自mapreduce作业目录的键/值数据？具体来说，我想浏览一个20个作业的mapreduceworkflow，点击单个文件并查看数据，甚至可能看到文件大小的直方图。这里有一些注意事项，例如-一些文件有序列化数据(不仅仅是文本)显然，这个系统在“云规模”上使用可能会很愚蠢，而不是一个开发工具。尽管如此，这样的工具对于开发和本地调试大型连接的m/r管道很有用。这是出于开发目的(我不是试图在真实集群中可视化分布式键/值hadoop数据)。 最佳答案 检查KarmaSphereStudioM
我在让hive工作时遇到了很多麻烦。我正在使用YARN运行CDH4.5，所有这些都是从Cloudera的yum存储库安装的。我按照他们的说明设置了配置单元，但出于某种原因，它无法识别我本地文件系统上的合法文件。[msknapp@localhostdata]$pwd/home/msknapp/data[msknapp@localhostdata]$ll|grepcounty_insurance_pp.txt-rw-rw-rw-1msknappmsknapp162537Jan514:58county_insurance_pp.txt[msknapp@localhostdata]$sudo-
从问题中可以得出，我想知道什么时候使用压缩格式(如gzip)的输入文件是有意义的，什么时候使用未压缩格式的输入文件是有意义的。压缩文件的开销是多少？读取文件时会慢很多吗？是否对大输入文件进行了基准测试？谢谢! 最佳答案 除非您正在进行开发并且需要经常将数据从HDFS读取到本地文件系统以进行处理，否则以压缩格式输入文件通常是有意义的。压缩格式提供了显着的优势。除非您以其他方式设置，否则数据已经复制到Hadoop集群中。复制数据是很好的冗余，但会占用更多空间。如果您的所有数据都以3倍的比例进行复制，那么您将消耗3倍于存储它所需的容量。压
我是Hadoop的新手，我已经设法运行了wordCount示例:http://hadoop.apache.org/common/docs/r0.18.2/mapred_tutorial.html假设我们有一个包含3个文件的文件夹。我希望每个文件都有一个映射器，这个映射器将只计算行数并将其返回给缩减器。然后，reducer会将每个映射器的行数作为输入，并将所有3个文件中存在的总行数作为输出。所以如果我们有以下3个文件input1.txtinput2.txtinput3.txt映射器返回:mapper1->[input1.txt,3]mapper2->[input2.txt,4]mappe
我有3位数GB甚至1或2位数TB的数据集。因此，输入文件是一个文件列表，每个文件的大小约为10GB。我在hadoop中的mapreduce作业处理所有这些文件，然后只给出一个输出文件(带有聚合信息)。我的问题是:从Apache调整hadoop/mapreduce框架的合适文件大小是多少？我听说大文件比小文件更受欢迎。有什么想法吗？我唯一确定的是hadoop读取block，每个block默认为64MB。所以如果文件大小是64MB的倍数就好了。目前，我的应用程序只将输出文件写入一个文件。文件大小当然是3位千兆位。我想知道如何有效地对文件进行分区。当然，我可以只使用一些unix工具来完成这项
我有以下场景-pig版使用0.70示例HDFS目录结构:/user/training/test/20100810//user/training/test/20100811//user/training/test/20100812//user/training/test/20100813//user/training/test/20100814/正如您在上面列出的路径中看到的，其中一个目录名称是一个日期戳。问题:我想加载日期范围为20100810到20100813的文件。我可以将日期范围的“从”和“到”作为参数传递给Pig脚本，但我如何在LOAD语句中使用这些参数。我能够做到以下几点te
