我只是想知道这个。假设我正在将一个80GB的文件复制到HDFS，并且我的block大小是64MB。现在在收集了一个block的数据后，名称节点将block写入数据节点。这是我的问题:名称节点以何种方式选择应将block写入哪个数据节点。是随机选择还是循环选择？ 最佳答案 NameNode会根据负载分配因子选择datanode上的block。它将以平衡所有正在运行的数据节点上的负载的方式选择block。此外，NameNode不会收集一个block的数据并将其写入数据节点。当向NameNode发送写请求时，它会分配要写入各个数据节点的b

即一个集群有多个应用程序，每个应用程序在副本位置方面有不同的要求-我可以设置它以支持这些多个应用程序吗？ 最佳答案 是的，这是可能的。注意:自行承担风险。编写block放置策略极其复杂且具有风险。您的应用程序需要确定如何放置副本，这似乎是一种代码味道。想想你是否真的需要编写block放置策略。警告过您之后，如果您想知道如何完成此操作，请继续。通常，此功能用于控制群集的平衡程度。例如。由Hadoop供应商之一构建的策略之一是将block放置在磁盘使用百分比最低的磁盘上。这里有一堆资源供您查看:SO发布同样的问题:Modifyingth

因此，当从使用TableOutputFormat的MapReduce作业写入HBase时，它​​多久写入一次HBase。我不认为它会为每一行执行一个put命令。在MapReduce中使用时如何控制AutoFlush和WriteAheadLog(WAL)？ 最佳答案 TableOutputFormat禁用AutoFlush并使用在hbase.client.write.buffer指定的写入缓冲区(默认为2MB)，一旦缓冲区已满，它会自动刷新到HBase。您可以通过将属性添加到作业配置来更改它:config.set("hbase.cli

我下载了pig0.14.0，我在MACOSX上运行Hadoop2.6.0。我在https://github.com/ucbtwitter/getting-started/wiki/Installing-Pig遵循了PIG的所有安装步骤。.我已经如前所述正确设置了JAVA_HOME。即使在运行ant“-Dhadoopversion=23jar”命令后，我仍收到相同的错误“找不到pig-core-h2.jar。执行‘ant-Dhadoopversion=23jar’，然后重试”。 最佳答案 这个错误不断出现找不到pig-core-h2.

我需要做什么才能在Hadoop中拥有更小/更大的block？具体来说，我希望有更多的映射器，这样可以处理更小的数据。似乎我需要减小块大小，但我很困惑(我是Hadoop的新手)——我是否需要在将文件放在HDFS上时做一些事情，或者我是否需要指定与输入拆分大小相关的内容，或两者兼而有之？我正在共享集群，所以我无法执行全局设置，所以如果可能的话，需要在每个作业的基础上进行设置吗？我正在通过代码(稍后可能来自Oozie)运行该作业。 最佳答案 映射器运行的内容由输入拆分控制，完全取决于您如何指定它。HDFSblock大小与它无关(除了大多数

我正在尝试详细学习MapReduce，尤其是以下查询。众所周知，HDFS中的数据被分成block，通常Mapper一次处理一个block；我们可能会遇到record溢出到另一个block的情况；例如:数据集:“你好，你好吗”；此数据可能会溢出到两个不同的block中。block1:hello,howablock2:reyoudoing现在，如果Mapper在Block1上工作，mapper如何从block1获取已经溢出到Block2的“完整”记录？谁能帮我理解一下？ 最佳答案 它适用于可以作为多个block存储在HDFS上的文件。然

我是spark开发的新手，正在尝试在redhatlinux环境中使用sbt构建我的第一个spark2(scala)应用程序。以下是环境详细信息。CDHVersion:5.11.0ApacheSpark2:2.1.0.cloudera1ScalaVersion:2.11.11JavaVersion:1.7.0_101申请代码:importorg.apache.spark.sqlimportorg.apache.spark.sql.SparkSessionimportorg.apache.spark.sql.types._importorg.apache.spark.sqlobjectMy

我正在尝试使用sparkscala从Hive导出数据。但我收到以下错误。Causedby:java.lang.ClassNotFoundException:com.databricks.spark.csv.DefaultSource我的scala脚本如下所示。importorg.apache.spark.sql.hive.HiveContextvalsqlContext=newHiveContext(sc)valdf=sqlContext.sql("SELECT*FROMsparksdata")df.write.format("com.databricks.spark.csv").sa

Hadoop配置文件模板core-site.xmlhadoop-env.shhdfs-site.xmlyarn-env-shyarn-site.xmlmapred-site.xmlslavesHadoop配置文件模板参考官方配置文档：https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-common/ClusterSetup.html#Configuring_Environment_of_Hadoop_DaemonsHadoop的配置文件都在$HADOOP_HOME/etc/hadoop下面。比如我这里是：Hadoop

EfCore花里胡哨系列(5)动态修改追踪的实体、动态查询同样还是IModelCacheKeyFactory，不过这次要采用主动刷新的方式。实现DbContext动态实体，根据配置等生成动态类型来当作数据库实体使用，当配置修改时，可以调用DynamicModelCacheKeyFactory.Refresh()刷新DbContext。动态构建部分不提供，我们将在其它的地方进行讨论。publicclassSampleDbContext(DbContextOptionsoptions):DbContext(options){protectedoverridevoidOnModelCreating(