我想使用存储在HDFS中的输入文件在hadoop之外(但在同一集群上)运行一些可执行文件。这些文件需要复制到节点本地吗？或者有没有办法在hadoop之外访问HDFS？有关如何执行此操作的任何其他建议都很好。不幸的是，我的可执行文件不能在hadoop中运行。谢谢! 最佳答案 有几种典型的方法:您可以通过HDFSJavaAPI访问HDFS文件如果您正在用Java编写程序。您可能正在寻找open.这将为您提供一个类似于通用打开文件的流。如果您的程序通过标准输入获取输入，您可以使用hadoopcat流式传输数据:hadoopfs-cat/p
因此，我使用Cloudera的安装和管理工具启动并运行了一个3节点服务器集群。我正在运行HDFS，可以查看/创建目录等。我继续安装了Fuse插件，它允许我将HDFS安装为文件系统。一切正常。我可以将文件写入文件夹等。问题:当我在安装的驱动器中运行'chmod777./file.sh'时，它没有给出任何错误，但是当我执行'ls-l'时它只有:'-rw-rw-rw-1rootnobody26Oct508:57run.sh'当我运行'sudo-uhdfshadoopfs-chmod777/run.sh'时，它仍然具有相同的权限。无论我以任何方式做什么，我都无法获得对任何文件的执行权限。我在C
我在CDH5.2.0上使用Spark1.1.0，并试图确保我可以读取和写入hdfs。我很快意识到.textFile和.saveAsTextFile调用旧的api并且似乎与我们的hdfs版本不兼容。deftestHDFSReadOld(sc:SparkContext,readFile:String){//THISWILLFAILWITH//(TID0,dl1rhd416.internal.edmunds.com):java.lang.IllegalStateException:unreadblockdata//java.io.ObjectInputStream$BlockDataInpu
我是如何理解WAL的:WriteAheadLog提供一致的放置/删除操作。在更改区域之前，所有操作都会写入其中。如果区域服务器出现问题，我们可以修复来自WAL的信息。我不明白的是WAL是如何在HDFS之上实现的？来自HDFS文档:AclientrequesttocreateafiledoesnotreachtheNameNodeimmediately.Infact,initiallytheHDFSclientcachesthefiledataintoatemporarylocalfile.Applicationwritesaretransparentlyredirectedtothis
我是hadoop、hdfs的新手..我已经完成了接下来的步骤:我已经在三个名称节点中启动了zookeeper:*vagrant@172:~$zkServer.shstart我可以看到状态:*vagrant@172:~$zkServer.shstatus结果状态:JMXenabledbydefaultUsingconfig:/opt/zookeeper-3.4.6/bin/../conf/zoo.cfgMode:follower用jps命令只出现jps有时也会出现quaroom:*vagrant@172:~$jps2237Jps我也运行下一个命令。*vagrant@172:~$hdfsz
我在包含我的Python(2.7)类的目录中的VM上。我正在尝试将我的类的一个实例pickle到我的HDFS中的一个目录。我正在尝试按照以下方式做一些事情:importpicklemy_obj=MyClass()#theclassinstancethatIwanttopicklewithopen('hdfs://domain.example.com/path/to/directory/')ashdfs_loc:pickle.dump(my_obj,hdfs_loc)根据我所做的研究，我认为类似于snakebite可能会有所帮助...但是有人有更具体的建议吗？
我需要读取hdfs中可用的.properties文件。我正在使用以下代码，但会引发运行时错误。FileSystemfs=FileSystem.get(config);Propertiesconf=wc.createConfiguration();Propertiesprop=newProperties();StringappPath="hdfs://clusterdb05.com:8020/user/cmahajan/"+version+"/apps/apps/";conf.setProperty(OozieClient.APP_PATH,appPath);FileInputStrea
所以我正在阅读Hadoop:权威指南。这里面的一句话page是什么让我感到困惑。所以我创建了一个描述每个句子的图像。这句话说，在联合下，每个名称节点管理一个命名空间卷(黑色方block表示命名空间卷)，它由命名空间的元数据和一个block池组成>(由深灰色矩形表示)包含命名空间中文件的所有block。命名空间卷彼此独立(在图像中它们对于每个名称节点都是独立的，不共享)，这意味着名称节点不会相互通信，而且一个名称节点的故障不会影响其他名称节点管理的namespace的可用性。block池存储未分区(因此在图像中的所有节点之间共享)，但是，数据节点向集群中的每个名称节点注册(再次与所有名称
我需要用一个小集群(约10台服务器)处理一些大文件(约2TB)，以便生成相对较小的报告(约GB)。我只关心最终报告，而不关心中间结果，而且机器有大量RAM，所以使用它来尽可能减少磁盘访问(从而提高速度)会很棒，理想情况下仅在使用磁盘时将数据block存储在volatile内存中。查看配置文件和previousquestionHadoop似乎没有提供此功能。星火官网talksaboutamemory_and_disk选项，但我更愿意要求公司部署基于新语言的新软件。我找到的唯一“解决方案”是在hdfs-default.xml中将dfs.datanode.data.dir设置为/dev/sh
通常，我可以用这样的东西打开一个新文件:aDict={}withopen('WordLists/positive_words.txt','r')asf:aDict['positive']={line.strip()forlineinf}withopen('WordLists/negative_words.txt','r')asf:aDict['negative']={line.strip()forlineinf}这将打开WordLists文件夹中的两个相关文本文件，并将每一行作为正面或负面附加到词典中。但是，当我想在Hadoop中运行mapreduce作业时，我认为这行不通。我正在这样
