我正在尝试在我的本地机器上启动一个hadoop单节点集群。我根据https://amodernstory.com/2014/09/23/installing-hadoop-on-mac-osx-yosemite/配置了以下文件:hadoop-env.sh、core-site.xml、mapred-site.xml和hdfs-site.xml。当我运行脚本start-dfs.sh然后运行命令jps(在运行start-dfs.sh之后)我看到数据节点已启动并正在运行:15735Jps15548DataNode15660SecondaryNameNode15453NameNode几秒钟后，我

我正在尝试在空目录/enc_zone2中创建一个加密区域。这是我正在使用的命令hdfscrypto-createZone-keyNamekey2-path/enc_zone2当我尝试使用查看键列表时hadoopkeylist-metadata我能够看到key2的元数据。但是，我在创建区域时遇到的错误是"RemoteException:Can'tcreateanencryptionzonefor/tempsincenokeyproviderisavailable."但是，KMS服务器已启动并在端口16000上运行。此外，列出key和列出区域的命令正在运行，这意味着key提供程序正在运行。

我正在尝试通过sqoop将数据从mysql导入到hdfs，但是在将其存储数据导入到我的/home//文件夹中而不是hdfs中之后。sqoopimport-fslocal\-jtlocal\-libjars/tmp/sqoop-amar/compile/00992af844025da3f2ee7d83cb03a6b3/user_account.jar\--create-hive-table--connectjdbc:mysql://localhost/ecom\--usernameroot--password123456\--hive-import--tableuser_account

我是scala的新手，我想为一个数据集迭代三个循环并执行一些分析。例如我的数据如下:Sample.csv1,100,0,NA,0,1,0,Friday,1,51,100,0,NA,0,1,0,Wednesday,1,91,100,1,NA,0,1,0,Friday,1,51,100,2,NA,0,1,0,Friday,1,51,101,0,NA,0,1,0,Friday,1,51,101,1,NA,0,1,0,Friday,1,51,101,2,NA,0,1,0,Friday,1,51,102,0,NA,0,1,0,Friday,1,51,102,1,NA,0,1,0,Friday,1

我计划旋转我的开发集群来为基础设施监控应用程序进行趋势分析，我计划使用Spark来分析故障趋势，并使用Cassandra来存储传入数据和分析数据。考虑从大约25000台机器/服务器(可能是不同服务器上的一组相同应用程序)收集性能矩阵。我期望每台机器的性能矩阵大小为2MB/秒，我计划将其插入具有时间戳、服务器作为主键和应用程序以及一些重要矩阵作为集群键的Cassandra表中。我将在此存储的信息之上运行Spark作业，以进行性能矩阵故障趋势分析。关于这个问题，考虑到上述情况，我需要多少个节点(机器)以及CPU和内存方面的什么配置来启动我的集群。 最佳答案

我对从pyspark中的datafrme列中的月份获取周数感到困惑，例如，将我的数据框视为WeekID,DateField,WeekNUM1,01/JAN/20172,15/Feb/2017我的输出应该如下所示WeekIDm,DateField,MOF1,01/JAN/2017,12,15/FEB/2017,2我尝试使用striftime和其他我无法执行的日期函数。请帮我解决这个问题。 最佳答案 您可以组合使用to_date和date_format:frompyspark.sql.functionsimportto_date,dat

我需要一个快速示例来说明如何使用查询更改配置单元中的属性，例如，我想更改属性“mapred.reduce.tasks”，因此，如何在查询中执行此更改。我正在为HDPCD考试训练自己，考试的目标之一是“从Hive查询中设置Hadoop或Hive配置属性”所以我想这与在Hive控制台中执行类似的操作不同:setmapred.reduce.tasks=2; 最佳答案 要更改Hadoop和Hive配置变量，您需要在Hive查询中使用set。所做的更改将仅适用于该查询sessionset-v打印所有Hadoop和Hive配置变量。SETmap

有什么办法，如何添加外部库，如thisone进入高清？pyspark似乎需要外部库才能将它们放在hdfs上的共享文件夹中。拜托，因为我使用的是shellscript，它使用外部库运行pyspark脚本，所以无法导入它们。见帖子here关于ImportError。 最佳答案 您可以使用--py-files选项添加外部库。您可以提供.py文件或.zip。例如，使用spark提交:spark-submit--masteryarn--py-files./hdfs.zipmyJob.py检查相应的文档:SubmittingApplicatio

既然我们可以通过“flink-conf.yaml”中的“jobmanager.rpc.address”来指定master，那么“conf/masters”这个文件有什么用呢？ 最佳答案 用于以HA模式启动独立集群。更多可以查看here 关于java-Flink中名为"conf/masters"的文件有什么用？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/45477252/

我有一份在spark上运行的工作，它是使用sparkRDD在scalaim中编写的。由于昂贵的分组操作我得到这个错误:容器因超出内存限制而被YARN终止。使用了22.4GB的22GB物理内存。考虑提升spark.yarn.executor.memoryOverhead。我增加了头顶的内存，但我得到了同样的结果。我使用10台r4.xlarge机器。我尝试使用r4.2xlarge甚至r4.4xlarge，但也出现同样的错误。我正在测试的数据是5GB压缩数据(将近50个解压缩数据和近600万条记录)。一些配置:spark.executor.memory:20480Mspark.driver.