我们是否必须同时修改hadoop集群的主从节点的mapred-site.xml参数，例如并行执行的map和reduce任务的最大数量，或者只有主节点的配置更改才会足够了。在mapred-site.xml中对主节点上的mapred.map.child.java.opts和mapred.reduce.child.java.opts等参数所做的更改是否也会在客户端节点上进行更改？或者我们两者都做了。我们是否必须在主节点和客户端节点都指定dfs.block.size以使block大小不同于默认值？如果没有，是否有必须在主节点和客户端节点指定的参数来优化hadoop集群？
我有一个由3个slave和1个master组成的Hadoop集群，上面有一个分别有3个RS和1个master的HBase集群。此外，在3台机器上还有一个Zookeeper集成。Hadoop集群以及Zookeeper整体正常运行。但是，HBase集群未能正确初始化。我通过运行./bin/start-hbase.sh启动HBase。这正确启动了HBaseMaster和区域服务器。hdfs中的hbase文件夹已正确设置。jpsonmasterhduser@master:~/hbase$jps5694HMaster3934JobHistoryServer3786NameNode3873Reso
在YARN中，应用程序主机向资源管理器请求资源，以便可以启动该应用程序的容器。applicationmaster是在启动第一个容器之前等待所有资源分配完毕，还是请求每个容器，当它获得容器的资源时，它开始启动特定的容器？即只有部分资源可用时的情况呢？它是否等待资源被释放？还是根据可用资源继续？MR应用程序主机如何决定MR作业的资源需求？是YARNMR客户端确定这个并将它发送给AM还是AM找到它？如果是这样，这是基于什么？我相信这是可配置的，但我可能在谈论未提供内存和CPU时的默认情况。 最佳答案 不，AM不会等待所有资源分配完毕。相反
在我的Hadoop/Spark运行期间，我的大主节点硬件几乎什么都不做，因为YARN在每个任务上为其AM使用随机从节点。我更喜欢旧的Hadoop1；当出现问题时，通过这种方式可以避免大量的日志追踪和ssh痛苦。这可能吗？ 最佳答案 Spark和YARN节点标签是可能的。标记你的节点使用spark.yarn.am.nodeLabelExpression属性好读:https://developer.ibm.com/hadoop/2017/03/10/yarn-node-labels/ 关于h
我正在尝试在我的本地MAC机器上设置hbase。我通过brew安装了hadoop和hbase。hadoop和hbase的版本分别是2.7.1和1.1.2。我正在尝试以伪分布式模式运行并希望禁用身份验证，因此在以下文件中进行了以下更改。我正在使用hbase动物园管理员。以下是启用SIMPLE身份验证的更改/etc/hadoop/core-site.xmlhadoop.security.authenticationsimplehadoop.security.authorizationfalse还对libexec/conf/hbase-site.xml进行了以下更改hbase.rootdir
我正在尝试在3台centos机器上创建一个hbase集群。Hadoop(v-2.8.0)已启动并在我配置的HBase(v-1.2.5)上运行。Hbase启动正常，它启动了HMaster和区域服务器，但它仍然在区域服务器和HMaster日志中显示以下错误它显示没有区域服务器被checkin。2017-04-2019:30:33,950WARN[regionserver/localhost/127.0.0.1:16020]regionserver.HRegionServer:errortellingmasterweareupcom.google.protobuf.ServiceExcept
在master中，$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
