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hadoop - 将 hadoop 集群连接到多个 Google 项目中的多个 Google Cloud Storage 存储桶

可以同时将我的Hadoop集群连接到多个GoogleCloud项目吗?我可以通过GoogleCloudStorageConnector在单个GoogleProject中轻松使用任何GoogleStorage存储桶,如本线程中所述Migrating50TBdatafromlocalHadoopclustertoGoogleCloudStorage.但是我找不到任何文档或示例如何从单个map-reduce作业连接到两个或多个GoogleCloud项目。你有什么建议/技巧吗?非常感谢。 最佳答案 确实,可以同时将您的集群连接到来自多个不同

hadoop - 使用 Google Cloud Dataflow 合并 Google Cloud Storage 中的文件

NathanMarz在他的书“BigData”中描述了如何维护HDFS中的数据文件。以及如何使用他的Pail优化文件大小以尽可能接近原生HDFSblock大小在MapReduce之上运行的库.是否有可能在GoogleCloudStorage中获得相同的结果??我可以使用GoogleCloudDataflow吗?而不是MapReduce用于此目的? 最佳答案 GoogleCloudStorage允许组合对象,让您可以将一个对象存储在多个部分中,然后将它们组合起来,一次最多可组合32个部分,总共1024个组成部分。API中提供了此功能。

hadoop - 从谷歌云存储直接下载文件到 HDFS 和 Hive 表

我在Windows命令行上工作,因为Unix和防火墙的问题阻止gsutil工作。我可以读取我的GoogleCloudStorage文件并将它们复制到其他存储桶(我不需要这样做)。我想知道的是如何将它们直接下载到HDFS(我正在“进入”)?有没有人这样做过?理想情况下,这是第一部分,第二部分是为GoogleCloudStorage数据创建Hive表,以便我们可以使用HiveQL和Pig。 最佳答案 您可以使用GoogleCloudStorageconnector它为您在GoogleCloudStorage中的数据提供了一个HDFS-A

java - 如何在 Flink 中为 Google Cloud Storage 创建 RecoverableWriter

我想使用GoogleCloudStorage使用StreamingFileSink从我的流作业写入(sink)DataStream元素.为此,我使用了GoogleCloudStorageconnector用于Hadoop作为org.apache.hadoop.fs.FileSystem的实现,并使用HadoopFileSystemasanimplementationoforg.apache.flink.core.fs.FileSystem为Flink包装了hadoopFileSystem类。我在我的gradle文件中包含了以下依赖项:编译("com.google.cloud.bigda

java - HDInsight-Spark (spark-submit) 失败 - java.lang.NoSuchMethodError : com. microsoft.azure.storage.blob.CloudBlockBlob.startCopy

我们正在开发一个spark应用程序。它将托管在azureHDInsightSpark集群上。我们的用例是这样的,我们必须从azureblob存储中提取数据并使用spark处理数据,最后创建或将数据追加回azureblob存储。所以我们用了azure-storage-4.3.0.jar我们在eclipse项目中使用了Maven并添加了以下依赖com.microsoft.azureazure-storage4.3.0编译成功。甚至应用程序在本地机器上也能正常运行并且执行时没有任何问题。因此我们从eclipse创建了一个uber/fatjar并移植到我们的AzureHDInsight-Spa

hadoop - 如何在将数据从 Hadoop 传输到 Google Cloud Storage 时加快 distcp

谷歌云提供了与Hadoop一起工作的连接器。(https://cloud.google.com/hadoop/google-cloud-storage-connector)使用连接器,我从hdfs接收数据到谷歌云存储例)hadoopdiscphdfs://${path}gs://${path}但是数据太大(16TB),接收速度只有2mb/s因此,我尝试更改设置distcp(map属性、带宽属性...)但是速度是一样的。如何在将数据从HDFS传输到GoogleCloudStorage时加快distcp 最佳答案 officialdoc

hadoop - 亚马逊电子病历 : Configuring storage on data nodes

我使用的是AmazonEMR,我能够很好地运行大多数作业。当我开始在EMR集群中加载和生成更多数据时,我遇到了问题。集群存储空间不足。每个数据节点都是一个c1.medium实例。根据链接here和here每个数据节点应配备350GB的实例存储。通过ElasticMapReduceSlave安全组,我已经能够在我的AWS控制台中验证c1.medium数据节点正在运行并且是实例存储。当我在名称节点上运行hadoopdfsadmin-report时,每个数据节点都有大约10GB的存储空间。这通过运行df-h进一步验证hadoop@domU-xx-xx-xx-xx-xx:~$df-hFiles

hadoop - 设备异常、亚马逊 EMR 介质实例和 S3 上没有剩余空间

我在AmazonEMR上运行MapReduce作业,它创建40个输出文件,每个大约130MB。最后9个reduce任务因“设备上没有剩余空间”异常而失败。这是集群配置错误的问题吗?作业运行没有问题,输入文件更少,输出文件更少,reducer更少。任何帮助都感激不尽。谢谢!完整堆栈跟踪如下:Error:java.io.IOException:Nospaceleftondeviceatjava.io.FileOutputStream.writeBytes(NativeMethod)atjava.io.FileOutputStream.write(FileOutputStream.java:

hadoop - HDFS 中的存储格式

HDFS如何存储数据?我想以压缩方式存储大文件。例如:我有一个1.5GB的文件,默认复制因子为3。它需要(1.5)*3=4.5GB的空间。我相信目前没有发生隐式数据压缩。有没有一种技术可以压缩文件并将其存储在HDFS中以节省磁盘空间? 最佳答案 HDFS将任何文件存储在多个“block”中。block大小可根据每个文件进行配置,但具有默认值(例如64/128/256MB)因此,给定一个1.5GB的文件和128MB的block大小,hadoop会将文件分成约12个block(12x128MB~=1.5GB)。每个block也被复制了可

hadoop - 从 Hadoop 访问只读的 Google Storage 存储桶

我正在尝试使用bdutil脚本从部署在GoogleCloud中的Hadoop集群访问GoogleStorage存储桶。如果存储桶访问是只读的,它将失败。我在做什么:部署集群bdutildeploy-edatastore_env.sh关于大师:vgorelik@vgorelik-hadoop-m:~$hadoopfs-lsgs://pgp-harvard-data-public2>&1|head-1014/08/1414:34:21INFOgcs.GoogleHadoopFileSystemBase:GHFSversion:1.2.8-hadoop114/08/1414:34:25WAR