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
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
我在本地HDFS安装中有大量数据。我想将其中一些移动到GoogleCloud(云存储)，但我有一些顾虑:我实际上如何移动数据？我担心在公共(public)互联网上移动它将数据从我的HDFS存储安全地移动到CloudStorage的最佳方法是什么？ 最佳答案 要将数据从本地Hadoop集群移动到GoogleCloudStorage，您可能应该使用GoogleCloudStorageconnectorforHadoop.您可以按照installdirections在任何集群中安装连接器.请注意，GoogleCloudDataproc集群
根据hadoop源代码，从类中提取了以下描述-appendToFile"Appendsthecontentsofallthegivenlocalfilestothegivendstfile.Thedstfilewillbecreatedifitdoesnotexist."放"Copyfilesfromthelocalfilesystemintofs.Copyingfailsifthefilealreadyexists,unlessthe-fflagisgiven.Flags:-p:Preservesaccessandmodificationtimes,ownershipandthemo
HDFS中的复制因子必须至少为3。尽管选择它为3的主要目的是容错，并且机架故障的可能性远小于节点故障的可能性，复制因子至少为3背后还有其他原因吗？ 最佳答案 复制因子没有理由必须是3，这是hadoop自带的默认值。您可以为HDFS中的每个文件单独设置复制级别。除了容错之外，拥有副本还允许使用相同数据的作业并行运行。此外，如果有数据的副本，hadoop可以尝试运行同一任务的多个副本，并选择最先完成的副本。如果由于某种原因盒子运行缓慢，这很有用。 关于hadoop-HDFS复制因子是如何决定
我的工作是在HDFS中创建一个Avro文件，并在该文件中附加数据。然而，偶尔不会有任何数据追加，在这种情况下我不希望应用程序刷新并关闭文件，而是应该检查文件是否为空(但我假设Avro模式将被写入header所以技术上不是一个空文件)并删除该文件，如果它是空的。这对Avro+HDFS库可行吗？ 最佳答案 尝试使用LazyOutputFormat在指定作业的输出格式时。它延迟创建输出，这意味着只有在输出存在时才会创建输出文件。所以不要写这样的东西:job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.cla
第三章分布式文件系统HDFS大数据要解决数据存储问题，所以有了分布式文件系统（DFS），但可能不符合当时的一些应用需求，于是谷歌公司开发了GFS（GooglefileSystem）。GFS是闭源的，而HDFS是对GFS的开源实现。1.GFS和DFS有什么区别？GFS（GoogleFileSystem）和DFS（DistributedFileSystem）都是分布式文件系统，但是它们有以下几个不同点：1.设计目标不同：GFS是为了在大规模集群中处理大型文件而设计的，而DFS更侧重于在多个计算机之间共享和存储文件。2.数据复制策略不同：GFS使用了一种称为“三副本策略”的数据复制策略，即将数据分成
我正在使用HTTP源将JSON文件放入HDFS(单节点SANDBOX)。文件在正确的目录中创建，但没有任何内容附加到文件中。在我开始调试HTTP源之前，你能验证我的flume.conf吗？##################################################################Namethecomponentsonthisagent#################################################################hdfs-agent.sources=httpsourcehdfs-agent.sin
我有一个集群配置。主人(也是奴隶)两个奴隶复制因子=1我将一个~9GB的文件movies.txt复制到hdfs中:hadoopdfs-copyFromLocalmovies.txt/input/我观察到一半的block被保存到Master，另一半分布在两个slave上。然后我想到使用以下方法格式化hadoop_stores:stop-all.shrm-rf{hadoop_store}/*hdfsnamenode-formatsshslave1rm-rf{hadoop_store}/*hdfsnamenode-formatexitsshslave2rm-rf{hadoop_store}/
目前我正在使用SequenceFile来压缩我们现有的HDFS数据。现在我有两个选项可以将这个序列文件存储为单个大文件，这意味着所有记录都转到这个文件。多个小文件，每个文件的大小与HDFSblock大小(128MB)完全匹配众所周知，HDFS文件存储为block，每个block都到一个映射器。所以我认为当MR处理序列文件时没有什么不同。我知道选项二的唯一缺点是名称节点需要更多开销来维护这些文件，而选项一只有一个文件。我对这两个选项感到困惑，因为我看到太多文章推荐了尽可能使您的HDFS文件大小与block大小匹配。尽可能将小文件合并为一个大文件。任何人都可以指出正确的方法吗？哪个更好？这
