在阅读ZooKeeper的文档时，在我看来，HDFS依赖于与ZooKeeper几乎相同的分发/复制机制(广义上讲)。我听到一些回声，但我仍然不能清楚和严格地分辨事物。我知道ZooKeeper是一个集群管理/同步工具，而HDFS是一个分布式文件管理系统，但是HDFS集群是否需要ZK？ 最佳答案 是的，因素是具有zookeper仲裁的hadoop集群上的分布式处理和高可用性例如。HadoopNamenode故障转移过程。Hadoop高可用性是围绕ActiveNamenode和StandbyNamenode设计的，用于故障转移过程。在任何
我从权威指南(HDFS概念-block)中看到了以下段落，但无法理解。MapReduce中的映射任务通常一次在一个block上运行，因此如果您的任务太少(少于集群中的节点)，您的作业将比其他方式运行得更慢。我想知道与集群中的节点总数相比，当任务很少时，作业会如何变慢。假设集群中有1000个节点和3个任务(按任务我取block，因为每个block被发送到一个节点用于单个任务)，获得结果所花费的时间总是少于说1000的场景节点和1000个任务对吗？权威指南中给出的段落无法说服我。 最佳答案 您从书中引用的段落基本上是说“尽可能多地利用节
我有大量的hadoop存档.har格式的数据。因为har不包含任何压缩，所以我试图进一步将其压缩并存储在HDFS中。我唯一可以毫无错误地开始工作的是:harFile.coalesce(1,"true").saveAsTextFile("hdfs://namenode/archive/GzipOutput",classOf[org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec])//`coalesce`becauseGzipisn'tsplittable.但是，这并没有给我正确的结果。生成了一个Gzipped文件，但输出无效(单行说明rdd类型等)任何帮助将不胜
尝试使用write方法将数据集/数据帧作为Parquet保存到hdfs。分区在HDFS中创建，但数据为空。我正在使用Spark版本-2.xdataset.write.mode("append").partitionBy("empNo").format("parquet").save("hdfspath")或dataset.write.mode(SaveMode.Overwrite).save("hdfspath")请推荐 最佳答案 我刚刚检查了它的数据框。根据您的查询将其分区在单个列上。在具有适当值的输出文件夹中创建了两个分区文件夹
我使用的是mac和java版本:$java-versionjavaversion"1.8.0_111"Java(TM)SERuntimeEnvironment(build1.8.0_111-b14)JavaHotSpot(TM)64-BitServerVM(build25.111-b14,mixedmode)点击此链接:https://dtflaneur.wordpress.com/2015/10/02/installing-hadoop-on-mac-osx-el-capitan/我先brewinstallhadoop，根据需要配置ssh连接和xml文件，start-dfs.shst
我对使用QJM和HDFS联合的HadoopNamenodeHA有点困惑。两者都使用多个名称节点并且都提供高可用性。我无法决定将哪种架构用于Namenode高可用性，因为除了QJM之外，两者看起来完全相同。如果这不是这里要讨论的问题类型，请原谅。 最佳答案 HDFSHighAvailability和HDFSFederation之间的主要区别在于，Federation中的名称节点彼此不相关。在HDFS联邦中，所有名称节点共享一个元数据池，其中每个名称节点都有自己的池，因此提供容错能力，即如果联合中的一个名称节点发生故障，它不会影响其他名
我有一个spark应用程序，它从Kafka读取数据并将数据写入HDFS。我的应用程序在几分钟内工作正常，但一段时间后它开始出现以下错误并失败。2018-01-0217:59:20LeaseRenewer:username@nameservicename[WARN]UserGroupInformation-PriviledgedActionExceptionas:username@REALM_NAME(auth:KERBEROS)cause:javax.security.sasl.SaslException:GSSinitiatefailed[CausedbyGSSException:N
我设置了一个运行良好的HAHadoop集群。但是添加Kerberos认证后datanode无法连接namenode。验证Namenode服务器成功启动并且没有记录错误。我用用户'hduser'启动所有服务$sudonetstat-tuplen...tcp0010.28.94.150:80190.0.0.0:*LISTEN1001202181518/javatcp0010.28.94.150:500700.0.0.0:*LISTEN1001202071447/javatcp0010.28.94.150:90000.0.0.0:*LISTEN1001202351447/java数据节点以r
我应该把程序放在HDFS上还是放在本地？我说的是一个二进制文件，它是:由spark-submit启动每天执行在RDD/Dataframes上执行sparkmapreduce函数是一个JAR体重20个月处理大量数据，此dfata位于HDFS上我认为这是个坏主意，因为在HDFS上分发可执行文件可能会减慢执行速度。我认为对于大于64Mo(Hadoopblock大小)的文件来说，情况会更糟。但是，我没有找到相关资源。另外，我不知道内存管理的后果(是否为每个保存JAR副本的节点复制了Java堆？) 最佳答案 是的，这正是YARN共享缓存背后的
我有一个结构如下的目录:temp/Tweets/userId123/Tweets.csvtemp/Tweets/userId456/Tweets.csvtemp/Tweets/userId789/Tweets.csvtemp/Mentions/userId123/Mentions.csvtemp/Mentions/userId456/Mentions.csvtemp/Mentions/userId789/Mentions.csv...数据由数据实体的类型构成，我想由用户对其进行重组，如下所示:final/userId123/Tweets.csvfinal/userId123/Menti
