我正在EC2上设置Hadoop集群，我想知道如何进行DFS。我所有的数据目前都在s3中，所有map/reduce应用程序都使用s3文件路径来访问数据。现在我一直在研究Amazon的EMR是如何设置的，它似乎为每个作业流设置了一个名称节点和数据节点。现在我想知道我是否真的需要那样做，或者我是否可以只使用s3(n)作为DFS？如果这样做，有什么缺点吗？谢谢! 最佳答案 为了使用S3而不是HDFS，core-site.xml中的fs.name.default需要指向您的存储桶:fs.default.names3n://your-bucke
我正在运行出现此错误的用户手册中的一些基本Accumulo代码。简单的谷歌搜索没有提供任何有用的信息。错误org.apache.accumulo.core.client.AccumuloException:org.apache.thrift.TApplicationException:Invalidmethodname:'authenticate'atorg.apache.accumulo.core.client.impl.ServerClient.execute(ServerClient.java:77)atorg.apache.accumulo.core.client.impl.C
我试图通过hcatalog访问mapreduce中的配置单元表并面临以下异常:我用谷歌搜索并试图找到根本原因，但没有成功，所以我在这里发布我的查询。2016-12-0115:48:35,855INFO[main]metastore.HiveMetaStore(HiveMetaStore.java:newRawStore(564))-0:Openingrawstorewithimplementationclass:org.apache.hadoop.hive.metastore.ObjectStore2016-12-0115:48:35,857INFO[main]metastore.Ob
如果我使用Spark将数据写出到S3(或HDFS)，我会得到一堆零件文件part-r-xxxxx-uuid.snappy.parquet我理解xxxxx是map/reduce任务编号，通常从零开始向上计数。有没有part-r-00001输出文件但没有part-r-00000输出文件的任何有效、无错误的情况？或者有part-r-00002输出文件但没有part-r-00001文件？我有一个Spark作业，它对S3/HDFS目录进行多次追加写入。我可以看到两个part-r-00002文件，但只能看到一个part-r-00001文件。这是否意味着有错误？或者这可能是一个完全有效的场景吗？一种
我没有在hdfs-site.xml文件中设置dfs.name.dir和dfs.data.dir值没有设置。他们会怎样？有趣的是，他们默认接受什么值？(如何接收他们的当前值？) 最佳答案 dfs.name.dir的默认值为${hadoop.tmp.dir}/dfs/data和dfs.data.dir是${hadoop.tmp.dir}/dfs/data。如果hadoop.tmp.dir的值未使用-D选项或配置文件设置，则默认值为/tmp/hadoop-${user.name}user.name是您用来登录系统的用户名。对于所有默认值，
我有一个运行紧迫作业的应用程序。我正在尝试将Oozie配置为使用Java操作运行此作业。我的操作如下，${jobTracker}${nameNode}mapred.job.queue.namelaunchercom.test.Main-Dmapred.output.compress=false-Dmapred.textoutputformat.separator=,-Dcrunch.disable.output.counters=trueActionfailed,errormessage[${wf:errorMessage(wf:lastErrorNode())}]但每次我运行Oozi
当一个job在集群中运行时，如果NameNode突然挂了，那么这个job的状态是什么(failed或者killed)？如果失败意味着谁在更新作业状态？这在内部是如何工作的？ 最佳答案 备用Namenode将通过故障转移过程变为事件Namenode。看看HowdoesHadoopNamenodefailoverprocessworks?YARN架构围绕着ResourceManager、NodeManager和ApplicationsMaster。作业将继续进行，而不会因名称节点故障而受到任何影响。如果以上三个进程中的任何一个失败，将根
我正在尝试使用以下代码连接到Kerberizedhdfs集群，使用以下相同的代码我能够使用HBaseConfiguration访问hbaseofcourse，Configurationconfig=newConfiguration();config.set("hadoop.security.authentication","Kerberos");UserGroupInformation.setConfiguration(config);UserGroupInformationugi=null;ugi=UserGroupInformation.loginUserFromKeytabAnd
在Ubuntu虚拟机上，我根据MichaelNoll的tutorial设置了一个单节点集群这是我编写Hadoop程序的起点。另外，作为引用，this.我的程序使用Python并使用HadoopStreaming。我写了一个简单的向量乘法程序，其中mapper.py接受输入文件v1和v2，每个文件都包含一个向量12,33,10并返回产品。然后reducer.py返回乘积之和，即:映射器:map(mult,v1,v2)reducer:sum(p1,p2,p3,...,pn)映射器.py:importsysdefmult(x,y):returnint(x)*int(y)#Inputcomes
官方对该参数的描述如下:TheruntimeframeworkforexecutingMapReducejobs.Canbeoneoflocal,classicoryarn.我知道值“yarn”用于MRv2，它会将mapreduce作业提交给resourcemanager。但是本地和经典之间有什么区别？哪个对应MRv1？非常感谢! 最佳答案 你是对的，“yarn”代表MRv2。“经典”用于MRv1，“本地”用于MR作业的本地运行。但是为什么需要MRv1？Yarn现在已经结束测试，它比旧的MRv1框架更稳定，而您的MapReduce作
