我刚刚开始管理Hadoop集群。我们在O/S级别(CentOS7.1)上使用BrightClusterManager，然后将Ambari与HortonworksHDP2.3一起用于Hadoop。我不断收到安装新python模块的请求。我们在安装时使用yum安装了一些模块，随着集群的进展，一些模块已经使用pip安装。执行此操作的“正确”方法是什么？总是使用yum而不能提供最新最好的模块？总是使用pip而没有一pip真相(yum)显示安装了哪些软件包？或者同时使用pip和yum可以吗？我只是担心我用垃圾和太多版本的python模块填充系统。有什么建议吗？ 最佳答
我有一个关于速度和性能的问题在单台机器上使用多个虚拟化节点VS在单台机器上使用单节点。哪一个会表现更好？之所以问这个问题是因为我目前是在单机上学习hadoop，在网上看到一些教程是单机多虚拟化节点的使用。提前致谢 最佳答案 虚拟化总是会带来一些开销，因此除非真的有必要，否则我不建议在虚拟化环境中运行Hadoop。也就是说，我知道VMWare在使Hadoop在虚拟化环境中工作方面做了很多工作，并且他们已经发布了somebenchmarks他们声称在某些情况下，VM的性能优于native应用程序。我对vSphere的了解不多，但如果您想
达梦数据库是一种国产关系型数据库管理系统，具有一定的市场占有率和用户群体。达梦数据库的特点和优劣势：优点：较高的性能：达梦数据库采用了一些优化策略和技术，可以在处理大数据量和高并发的情况下保持较高的性能。支持大容量数据：达梦数据库可以支持非常大的数据量，可以满足企业级的数据管理需求。提供了完整的解决方案：达梦数据库提供了一整套解决方案，包括数据库管理、数据开发、数据治理等，方便企业全面管理和利用数据。支持多种操作系统：达梦数据库可以在多种操作系统上运行，包括Windows、Linux等。缺点：社区支持相对较少：相比一些开源的数据库管理系统，达梦数据库的社区支持和文档资源相对较少，不够丰富和便捷
哪种工具最适合测量HDFS空间消耗？当我总结“hdfsdfs-du/”的输出时，与“hdfsdfsadmin-report”(“DFSUsed”行)相比，我总是消耗更少的空间。是否有du没有考虑的数据？ 最佳答案 Hadoop文件系统通过将数据副本放置到多个节点来提供重新标记存储。副本数是复制因子，通常大于一。命令hdfsdfs-du/显示空间在没有复制的情况下消耗了您的数据。命令hdfsdfsadmin-report(使用DFS行)显示实际磁盘使用情况，同时考虑了数据复制。所以当从dfs-ud命令获取数字时，它应该大几倍。
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题？更新问题，以便editingthispost可以用事实和引用来回答它.关闭4年前。Improvethisquestion我看到spark比kubernetes有很大的吸引力。它比在Hadoop上运行spark更好吗？这两种方法都以分布式方法运行。有人可以帮助我了解在kubernetes上运行spark与在Hadoop生态系统上运行之间的区别/比较吗？谢谢
当我在pig中使用COGROUP而不是JOIN时，是否有任何优势(wrt性能/map数量减少)？http://developer.yahoo.com/hadoop/tutorial/module6.html谈论他们产生的输出类型的差异。但是，忽略“输出模式”，性能有什么显着差异吗？ 最佳答案 没有重大的性能差异。我这样说的原因是它们最终都是一个MapReduce作业，将相同的数据转发给reducer。两者都需要以外键为键发送所有记录。如果有的话，COGROUP可能会更快一些，因为它不会对命中进行笛卡尔积并将它们保存在单独的包中。如果
我是并行计算的新手，刚开始在AmazonAWS上试用MPI和Hadoop+MapReduce。但我对何时使用一个而不是另一个感到困惑。例如，我看到的一个常见的经验法则建议可以概括为...大数据、非迭代、容错=>MapReduce速度、小数据、迭代、非Mapper-Reducer类型=>MPI但是，我还看到了MPI(MR-MPI)上的MapReduce实现，它不提供容错，但是seemstobe在某些基准测试中比Hadoop上的MapReduce更高效，并且似乎使用核外内存处理大数据。相反，新一代HadoopYarn及其分布式文件系统(HDFS)上也有MPI实现(MPICH2-YARN)。
对于我们都提到的最简单的情况:selectidfrommytblgroupbyid和selectdistinctidfrommytbl正如我们所知，它们生成相同的查询计划，这在一些项目中被反复提及，如Whichisbetter:DistinctorGroupBy而在hive中，前者只有一个reduce任务，而后者有多个。根据实验，我发现GROUPBY比DISTINCT快10倍。它们是不同的。所以我学到的是:GROUP-BY无论如何都不比DISTINCT差，而且有时会更好。我想知道:1。如果这个结论成立。2。如果为真，我将考虑将DISTINCT作为一种逻辑上方便的方法，但为什么DISTI
最近在搞一个开源项目玩，需要用IDF编译工程，奈何之前没用过IDF,只好自己装一下,又不想放弃VScode的便捷；后面发现VScode可以支持IDF平台，就在VScode中安装了；如何安装不再本文赘述，网上很多博客可以参考；本文仅阐述如何将工程编译并下载到设备；将工程在VscodeIDF中打开后编译，直接报错，找不到文件；出现这个问题，编译器已经有编译动作，但无法继续编译，之前在VScode上安装了IDF的伙伴，大家应该都有新建过一个IDF的实例工程来验证IDF是否安装成功，比如HelloWorld工程。新建后打开大概长这样这个工程是IDF自动建立的，一般都是可以编译的， 编译完成会有下图这样
我需要获取对象的公共(public)属性；有这样做的首选方法吗？由于反射API的开销，我对使用ReflectionObject#getProperties()持谨慎态度，但是在将对象转换为数组和使用get_object_vars()之间，是否有既定的一个或另一个的标准或明确的性能提升？需要明确的是，我意识到将对象转换为数组会给我所有对象的属性，但是由于protected属性将以*和私有(private)属性为前缀将以类名作为前缀，它对于快速in_array($property,$properties);调用仍然有效。 最佳答案 因为
