已编辑:-我已经在两台不同的机器上完成了单节点集群，我已经将一个作为主机(192.168.1.1)并将其他m/c作为从机(192.168.1.2)，我能够成功地在两台机器之间进行ping，我已进行以下更改以进入2节点集群更新:-两台机器上的/etc/hostshosts.allowAll:Ashish-PC192.168.1.1:allowAll:slave192.168.1.2:allow主文件与Ashish-PC奴隶文件与Ashish-PCslave将本地主机公钥复制到远程主机(从属)时出现错误:端口22ssh-copy-id-i~/.ssh/id_rsa.pubhadoop@sl

我是Storm的新手，我正在尝试创建一个拓扑来接收文件、解析内容，然后运行第三方API对该内容进行一些分析。我有一个拓扑结构、一个喷口和三个bolt。基本上，spout将文件提供给将提取文件内容的第一个bolt。然后第二个bolt将运行第三方分析，最后一个bolt将所有内容写入xml字符串表示形式。我已经测试过前两个bolt按预期工作，但是当我添加最后一个bolt时出现了问题。似乎第二个bolt需要很长时间才能运行，并且Storm正在超时。第三方代码的执行时间大约需要37秒。我一直在读到30秒后Storm将使spout超时并使其失败。我一直在日志中看到这个:17580[Thread-9

我正在尝试使用Confluent平台提供的kafka-hdfs-connector将数据从Kafka复制到Hive表中。虽然我能够成功完成，但我想知道如何根据时间间隔对传入数据进行存储。例如，我希望每5分钟创建一个新分区。我尝试使用io.confluent.connect.hdfs.partitioner.TimeBasedPartitioner和partition.duration.ms但我认为我做错了。我在Hive表中只看到一个分区，所有数据都进入该特定分区。像这样:hive>showpartitionstest;OKpartitionyear=2016/month=03/day=

出于测试目的，我想使用BigQueryConnector在BigQuery中写入ParquetAvro日志。在我撰写本文时，无法直接从UI读取Parquet以摄取它，因此我正在编写一个Spark作业来执行此操作。在Scala中，作业体暂时如下:valevents:RDD[RichTrackEvent]=readParquetRDD[RichTrackEvent,RichTrackEvent](sc,googleCloudStorageUrl)valconf=sc.hadoopConfigurationconf.set("mapred.bq.project.id","myproject"

我尝试使用sqoop将MySQL中的1TB表导入到HDFS。使用的命令是:sqoopimport--connectjdbc:mysql://xx.xx.xxx.xx/MyDB--usernamemyuser--passwordmypass--tablemytable--split-byrowkey-m14执行boundingvals查询后，所有映射器启动，但一段时间后，任务因超时(1200秒)而被终止。我认为这是因为在每个mapper中运行select查询所花费的时间超过了设置的超时时间(在sqoop中似乎是1200秒)；因此它无法报告状态，任务随后被终止。(我也尝试过100GB数据集

我在安装、启动和测试阶段遇到一些错误，Python脚本在等待900秒后由于超时而被终止在这里附上日志stderr:Pythonscripthasbeenkilledduetotimeoutafterwaiting900secsstdout:2015-04-1616:43:04,609-Execute['mkdir-p/var/lib/ambari-agent/data/tmp/AMBARI-artifacts/;curl-kf-x""--retry10http://vagrant-centos65.vagrantup.com:8080/resources//UnlimitedJCEPo

我的hadoop作业卡在了最后的reduce任务上。我已经看到很多从3个不同主机到单个主机的连接超时。但是，我能够从任何其他机器ping有问题的机器。这是一个5节点集群。它是最近build的。它们具有相同的hadoop和pig二进制文件。它有3台新机器和2台旧机器。如果我移除2台旧机器，它工作正常。有问题的旧机器版本:javaversion"1.6.0_20"OpenJDKRuntimeEnvironment(IcedTea61.9.13)(6b20-1.9.13-0ubuntu1~10.10.1)OpenJDK64-BitServerVM(build19.0-b09,mixedmod

我编写了一个有点复杂的sparkR脚本并使用spark-submit运行它。脚本基本上做的是逐行读取一个大的基于hive/impalaparquet的表并生成具有相同行数的新parquet文件。但似乎工作在大约100分钟后停止，这似乎有些超时。对于多达500K行的脚本，它可以完美运行(因为它需要不到100分钟)对于1、2、3或更多行，脚本在100分钟后退出。我检查了所有我知道并测试过的值在100分钟范围内的可能参数。但找不到任何解决方案。[user@localhostR]$timespark-submitsparkr-pre.RLoadingrequiredpackage:method

我在虚拟机中创建了一个单节点HDFS(hadoop.master，IP:192.168.12.52)。文件etc/hadoop/core-site.xml具有以下名称节点配置:fs.defaultFShdfs://master.hadoop:9000/我想从本地物理桌面上的HDFS读取文件。为此，这是我的代码，我将其保存在名为hdfs_read.py的文件中:fromhdfsimportInsecureClientclient=InsecureClient('http://192.168.12.52:9000')withclient.read('/opt/hadoop/LICENSE.

我正在运行MAPreduce作业(ElasticmapreduceEMR)服务。该作业适用于小型数据集，但对于大型数据集(文件大小400MB)存在以下异常使用相同的大输入文件运行另一个作业工作正常但是。为什么这样呢？Error:java.io.IOException:Unexpectedendofstreampos=19520590contentLength=458603265atorg.apache.hadoop.fs.s3native.NativeS3FileSystem$NativeS3FsInputStream.read(NativeS3FileSystem.java:313)