在master中，$HADOOP_HOME是/home/a/hadoop，slave的$HADOOP_HOME是/home/b/hadoop在master中，当我尝试使用start-all.sh时，master名称节点成功启动，但无法启动slave的数据节点，并显示以下消息:b@192.068.0.2:bash:line0:cd:/home/b/hadoop/libexec/..:Nosuchfileordirectoryb@192.068.0.2:bash:/home/b/hadoop/bin/hadoop-daemon.sh:Nosuchfileordirectory关于如何在ma

我想了解以下术语:hadoop(单节点和多节点)Spark大师星火worker名称节点数据节点到目前为止我的理解是sparkmaster是工作执行者并处理所有sparkworker。而hadoop是hdfs(我们的数据所在的地方)，sparkworker根据给他们的工作从那里读取数据。如果我错了，请纠正我。我也想了解namenode和datanode的作用。虽然我知道namenode的作用(拥有所有数据节点的元数据信息，最好只有一个，但可以是两个)并且数据节点可以是多个并拥有数据。datanodes是同一个hadoop节点吗？ 最佳答案

我在DSE4.5中有5个节点集群正在运行。5个节点中有1个节点已启用hadoop_enabled和spark_enabled，但sparkmaster未运行。ERROR[Thread-709]2014-07-0211:35:48,519ExternalLogger.java(line73)SparkMaster:Exceptioninthread"main"org.jboss.netty.channel.ChannelException:Failedtobindto:/54.xxx.xxx.xxx:7077有人对此有任何想法吗？我也尝试导出SPARK_LOCAL_IP但这也不起作用DS

我正在尝试使用以下命令在Yarn上使用Spark触发一些作业(这只是一个示例，实际上我使用的是不同数量的内存和内核):./bin/spark-submit--classorg.mypack.myapp\--masteryarn-cluster\--num-executors3\--driver-memory4g\--executor-memory2g\--executor-cores1\lib/myapp.jar\当我查看WebUI以查看幕后真正发生的事情时，我注意到YARN正在选择一个不是SparkMaster的节点作为ApplicationMaster。这是一个问题，因为真正的Sp

我是新手。我在单个节点上安装spark-1.5.2-bin-without-hadoop.tgz。我已完成配置。当我要使用以下命令启动我的主节点时，它向我显示错误。请帮助我。Command:./sbin/start-master.shstartingorg.apache.spark.deploy.master.Master,loggingto/usr/local/spark/sbin/../logs/spark-jalaj-org.apache.spark.deploy.master.Master-1-CIPL367.outfailedtolaunchorg.apache.spark.

我正在阅读GFS论文但无法理解一点，master是否也为文件的每个副本维护64kb的元数据？假设master的内存是8gb，我存储1000个文件，每个文件1kb，它需要多少内存？如果复制因子是3。 最佳答案 GFS为每个64MBblock维护少于64字节的元数据，而不是为单个文件维护。每个副本花费相同的元数据开销。因此，1000个文件占用多少内存取决于这些文件总共有多少block。 关于hadoop-GFS/Hadoopmaster的存储容量，我们在StackOverflow上找到一个类

当我启动-hbase.shHMaster和HregionServer正在启动，但一段时间后不可见。通过查看日志，我发现了这一点。HMaster:java.lang.RuntimeException:FailedconstructionofMaster:classorg.apache.hadoop.hbase.master.HMasteratorg.apache.hadoop.hbase.master.HMaster.constructMaster(HMaster.java:3150)atorg.apache.hadoop.hbase.master.HMasterCommandLine.

我通过Homebrew安装了Hadoop和Spark$brewlist--versions|grepsparkapache-spark2.2.0$brewlist--versions|grephadoophadoop2.8.12.8.2hdfs我使用的是Hadoop2.8.2。我关注了thispost配置Hadoop。另外，关注thispost将spark.yarn.archive配置为:spark.yarn.archivehdfs://localhost:9000/user/panc25/spark-jars.zip以下是我在.bash_profile中的Hadoop/Spark相关

我正在尝试探索ApacheSpark，作为其中的一部分，我想自定义InputFormat。就我而言，我想阅读xml文件并转换每次出现的到新记录。我确实写了定制TextInputFormat(XMLRecordInputFormat.java)返回自定义**XMLRecordReaderextendsorg.apache.hadoop.mapreduce.RecordReader**但我不明白为什么Sparkmaster不调用自定义输入格式(XMLRecordInputFormat.class)？由于某种原因，它继续表现得像普通的分线器。代码如下:importjava.util.Iter

首先，我使用的是Hadoop-2.6.0。我想在YARN集群中的特定节点上启动我自己的appmaster，以便在预定的IP地址和端口上打开服务器。为此，我编写了一个驱动程序，在其中创建了一个ResourceRequest对象并调用了setResourceName方法来设置主机名，并将其附加到ApplicationSubmissionContext对象通过调用setAMContainerResourceRequest方法。我尝试了几次，但无法在特定节点上启动AppMaster。搜索代码后，我发现RMAppAttemptImpl使我在ResourceRequest中设置的内容无效，如下所示