最近在看hadoop:thedefinitiveguide这本书，这部分是两个集群使用distcp复制数据，看到评论:“当数据量很大时，有必要限制map数量以限制带宽和集群利用率”我不明白为什么？我认为我们应该利用尽可能宽的带宽来提高集群的效率。那么我们为什么要限制map的数量呢？ 最佳答案 当然有更多的没有。映射器的数量帮助我们实现更高的并行度，但如果它太高，它就会开始成为瓶颈。例如，如果您的映射器比没有的多得多。在你的奴隶上可用的CPU插槽中，大多数映射器将处于等待状态。同样，您可能会耗尽内存并可能面临网络拥塞。此外，创建那么多
类似于DatalocalityifHDFSnotused，但特定于HDFS。我们有2个hadoop集群，我们正在向集群AJobTracker提交一个pig作业，它从集群B读取一个大数据集(100GB)并将其连接到集群A的一个小数据集(10行)。b_data=load'hdfs://b-cluster/big.txt'as(customer_id:chararray);a_data=load'hdfs://a-cluster/small.txt'as(customer_id:chararray);j_data=joina_databyacct_idleft,b_databycustome
我有两个具有相同列和数据类型等的配置单元表，我想将数据从一个表复制到不同集群中的另一个表。hive或sqoop是否提供了执行此操作的简单方法？场景:TableAinCluster1TableBinCluster2AppendtableAintoTableBonCluster2 最佳答案 实现此目的的一种便捷方法是使用Hive的Import/Export功能。Export命令将表或分区的数据连同元数据一起导出到指定的输出位置。然后可以将此输出位置移动到不同的Hadoop或Hive实例，并使用Import命令从那里导入。
本篇主要针对上篇文章的单master节点的K8s集群上搭建多master节点集群和LB负载均衡服务器。Kubernetes（K8S）集群搭建基础入门教程多master节点集群搭建示意图虚拟机IP地址：IP操作系统主机名称192.168.2.121centos7.9k8s-master01192.168.2.124centos7.9k8s-master02192.168.2.125centos7.9k8s-node01192.168.2.126centos7.9k8s-node02192.168.2.122centos7.9k8s-nginx01192.168.2.123centos7.9k8s
题目：K8S集群版本升级设置配置环境kubectlconfiguse-contextmk8s现有的kubernetes集群正在运行的版本是1.23.1,仅将master节点上的所有kubernetes控制平面和节点组件升级到版本1.23.2；并在主节点上升级kubelet和kubectl。官方参考地址：升级kubeadm集群|Kubernetes解答：1、切换答题环境（考试环境有多个，每道题要在对应的环境中作答）kubectlconfiguse-contextmk8s2、驱除master节点pod（考试环境只有一个master节点）kubectlcordonk8s-master-1kubect
我有以下具有重叠EC2实例的集群，例如:Yarn集群和Memcached集群使用相同的实例2、3、4；此外，每个实例都有不同的RAM、CPU、内核大小，这会不会有潜在的类(class)问题？还是集群自己做平衡？谢谢!Spark集群:EC2实例2、3、5Yarn集群:EC2实例1、2、3、4、5Memcached数据库集群:EC2实例2、3、4、6instance1:512GBRAM,2vCPU,2coresinstance2:1TBRAM,8vCPU,4coresinstance3:2TBRAM,6vCPU,6coresinstance4:256GBRAM,2vCPU,2coresin
我正在尝试使用XGBoost为上下文广告的1亿次展示构建一个CTR预测模型，为了实现同样的目标，我想在hadoop上尝试XGboost，因为我在HDFS中拥有所有可用的展示数据。有人可以为python引用相同的工作教程吗？ 最佳答案 有很多方法可以做到:如果您有一些较低级别的逻辑分组，比如某些项目部门的CTR，并且您想要为部门制作本地化模型，那么您可以使用mapreduce类型的设置。它将确保属于单个部门的所有数据最终都在单个YARN容器中，您可以在该数据上构建模型。NLineInputFormat是一个聪明的技巧，它使这个map只
Hi,朋友们，我们又见面了，这一次我给大家带来的是Hadoop集群搭建及Hive的安装。说明一下，网上有很多的教程，为什么我还要水？第一，大多数的安装都是很顺利的，没有疑难解答。第二，版本问题，网上的搭建在3以前的比较多。第三，我想给出一个更简洁的安装教程，把道理说明白，让读者就算在安装的过程中遇到问题也知道问题出在哪，应该朝哪个方向去要解决方案。Hadoop-3.0.0的集群搭建hadoop集群的安装，关键在主节点，主节点配置好以后，将主节点复制到其他做数据节点的服务器上就不用管了。我有三台服务器，ip分别是192.168.12.71,192.168.12.200，192.168.12.20
如果我有3个spark应用程序都使用同一个yarncluster，我应该如何设置yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores在3个yarn-site.xml中的每一个？(每个spark应用程序都需要在类路径上有自己的yarn-site.xml)这个值在客户端yarn-site.xml中是否重要？如果是:假设集群有16个核心。每个yarn-site.xml中的值是否应该为5(总共15，为系统进程留下1个核心)？或者我应该将每个设置为15吗？(注意:Cloudera表示此处应为系统进程保留一个核心:http://blog.cloudera.com/blog/20
最近，我成功地为HDFS和YARN启用了HA。现在我有一个事件的和备用的名称节点，自动故障转移工作正常。我正在使用ClouderaManager和CDH5。我有以下问题。例如，如果我的事件Namenode崩溃而备用Namenode变为事件状态，是否可以自动设置先前崩溃的Namenode以在它变得健康时将自己提升为事件状态？这样，一开始配置为备用的Namenode在关键情况下就可以简单地作为替代。期待您的回答! 最佳答案 查看这篇文章以了解故障转移过程:HowdoesHadoopNamenodefailoverprocessworks
