我尝试将本地文件存储在分布式缓存中。该文件存在，但我得到一个文件未找到异常代码片段:DistributedCache.addCacheFile(newURI("file://"+fileName),conf);RunningJobjob=JobClient.runJob(conf);异常(exception):Errorinitializingattempt_201310150245_0066_m_000021_0:java.io.FileNotFoundException:File/Workflow/datadoesnotexistatorg.apache.hadoop.fs.Raw
当elementuiel-dialog弹窗有缓存，每次打开弹窗的时候会出问题。如下是解决方案！！！解决方法：如下是解决方案。用el-dialog里面有一个destroy-on-close（关闭时销毁Dialog中的元素）这个完全没用。其实很简单。只需要在el-dialog外层加一层div然后在div上写上v-if="dialogVisible"就行了。template>divv-if="dialogVisible">//加一层div就可以了写上v-ifel-dialogtitle="提示":visible.sync="dialogVisible"width="30%":before-close
我是新手。我们已经设置了solr环境，我们发现我们正面临一个问题。磁盘空间已被100%使用。当我们调试它时，我们看到以下位置的作业缓存正在使用更多空间(大约70%)。“/tmp/hadoop-root/mapred/local/taskTracker/root/jobcache/”。我搜索了很多论坛以了解这个jobcache文件夹到底包含什么。任何人都可以帮助我了解此jobcache文件夹包含什么以及如何限制此tmp文件夹不使用空间。如果我删除jobcache文件夹并使用mkdir命令重新创建它会有什么影响？提前致谢。 最佳答案 您
我设置了一个简单的本地PHD3.0Hadoop集群并按照SpringYarnBasicGettingStartedguide中描述的步骤进行操作针对我的Hadoop集群运行该应用程序可以得到org.apache.hadoop.security.AccessControlException:SIMPLEauthenticationisnotenabled.Available:[TOKEN]以及YARNResourceManager中的以下堆栈跟踪:org.apache.hadoop.security.AccessControlException:SIMPLEauthenticationi
HDP2.6(HortonWorks数据平台)不支持Python3。而Python3(或Anaconda3)受到许多数据科学家的高度赞赏。如何在HDP2.6上启用Python3支持？ 最佳答案 限制在几个文件中/usr/bin/hdp-select/etc/hadoop/conf/topology_script.py2to3应用程序可用于转换Python文件以支持Python3。2to3-w/usr/bin/hdp-select2to3-w/etc/hadoop/conf/topology_script.py稍微更改/etc/had
Cloudera将webhdfs滚动到最新的cd3u4，但我无法找到可以启用此功能的位置。我意识到有一个条目dfs.webhdfs.enabled您可以在hdfs-site.xml中手动编辑。在cdh3发行版中，是否有一个安全的地方可以放置dfs.webhdfs.enabled配置？有人可以帮我指出正确的方向吗？ 最佳答案 如果你想使用WebHDFS，你必须先启用它。如何？在conf/hdfs-site.xml中设置以下属性:dfs.webhdfs.enabledtrue注意:如果要在安全集群中使用WebHDFS，则必须设置其他属性
我目前在将文件夹内容添加到Hives不可信缓存时遇到问题。我可以使用以下方法成功地将多个文件添加到Hive中的分布式缓存:ADDFILE/folder/file1.ext;ADDFILE/folder/file2.ext;ADDFILE/folder/file3.ext;etc..我还看到有一个ADDFILES(复数)选项，在我看来这意味着您可以指定一个目录，例如:ADDFILES/folder/;以及所有内容包含在文件夹中(这适用于HadoopStreaming-files选项)。但这不适用于Hive。现在我必须明确添加每个文件。我做错了吗？有没有办法将整个文件夹内容存储到分布式缓存
我目前正在练习Map-reduce(Hadoop2.2)，需要您在其中一个概念上的帮助。我有一个用例，我想使用两个作业来完成。我希望将job1的输出写入分布式缓存，并将其作为输入传递给第二个作业。基本上我想避免将第一个作业的输出写入文件，从而导致开销。用例输入:歌曲文件-|编号|歌曲|输入||s1|歌曲1|古典||s2|歌曲2|爵士乐||s2|歌曲3|经典|.用户评分文件-|用户ID|歌曲编号|评分||u1|s1|7||u2|s2|5||u3|s2|9||u4|s1|7||u5|s5|5||u6|s1|9|注意:这两个文件都包含非常大的数据。用例描述:找出每首古典类型歌曲的平均评分。我
比方说，我们有以下代码。x=sc.textFile(...)y=x.map(...)z=x.map(...)有必要在这里缓存x吗？缓存x不会让spark读取输入文件两次吗？ 最佳答案 这些东西没有必要让Spark读取输入两次。列出所有可能的场景:示例1:文件一次都没有读取x=sc.textFile(...)#creationofRDDy=x.map(...)#TransformationofRDDz=x.map(...)#TransformationofRDD在这种情况下，它不会执行任何操作，因为转换时没有任何操作。例子2:文件读取
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
