我们将其中一个mapreduce作业的dfs.blocksize设置为512MB，这是一个maponly作业。但是，一些映射器输出超过512MB。例如:512.9MB。我相信，映射器block大小应该受到dfs.blocksize的限制。感谢任何输入。谢谢 最佳答案 Ibelieve,themapperblocksizeshouldberestrainedbythedfs.blocksize.这不是真的。文件可以大于block大小。在这种情况下，它们只会跨越多个block。 关于Hado

在Wordcount中，您似乎可以在每个block中获得超过1个maptask，并关闭推测执行。jobtracker是否在幕后做了一些魔术来分配比InputSplits提供的更多的任务？ 最佳答案 区block和拆分是两种不同的东西。如果一个block有多个拆分，您可能会为一个block获得多个映射器。 关于hadoop-关闭推测执行的Wordcount:Morethan1maptaskperblock,，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：

我知道如何更改hadoop中的block大小。更改block大小后会发生什么，namenode如何将perivousdatanode更改为当前大小。如果我的集群非常大，并且我在以前的数据节点上的数据节点上提交作业，那仍然不会取消对当前大小的更改。这是如何由名称节点管理的。 最佳答案 什么都没有发生。事实上，block大小是单个文件的属性。您在配置中定义的是默认值。您可以在HDFS中放置或创建文件时指定block大小。该属性作为名称节点元数据的一部分与文件的元数据一起存储。如果未指定任何内容，则使用默认值。当访问文件时，会使用文件的b

我只是想知道这个。假设我正在将一个80GB的文件复制到HDFS，并且我的block大小是64MB。现在在收集了一个block的数据后，名称节点将block写入数据节点。这是我的问题:名称节点以何种方式选择应将block写入哪个数据节点。是随机选择还是循环选择？ 最佳答案 NameNode会根据负载分配因子选择datanode上的block。它将以平衡所有正在运行的数据节点上的负载的方式选择block。此外，NameNode不会收集一个block的数据并将其写入数据节点。当向NameNode发送写请求时，它会分配要写入各个数据节点的b

即一个集群有多个应用程序，每个应用程序在副本位置方面有不同的要求-我可以设置它以支持这些多个应用程序吗？ 最佳答案 是的，这是可能的。注意:自行承担风险。编写block放置策略极其复杂且具有风险。您的应用程序需要确定如何放置副本，这似乎是一种代码味道。想想你是否真的需要编写block放置策略。警告过您之后，如果您想知道如何完成此操作，请继续。通常，此功能用于控制群集的平衡程度。例如。由Hadoop供应商之一构建的策略之一是将block放置在磁盘使用百分比最低的磁盘上。这里有一堆资源供您查看:SO发布同样的问题:Modifyingth

我需要做什么才能在Hadoop中拥有更小/更大的block？具体来说，我希望有更多的映射器，这样可以处理更小的数据。似乎我需要减小块大小，但我很困惑(我是Hadoop的新手)——我是否需要在将文件放在HDFS上时做一些事情，或者我是否需要指定与输入拆分大小相关的内容，或两者兼而有之？我正在共享集群，所以我无法执行全局设置，所以如果可能的话，需要在每个作业的基础上进行设置吗？我正在通过代码(稍后可能来自Oozie)运行该作业。 最佳答案 映射器运行的内容由输入拆分控制，完全取决于您如何指定它。HDFSblock大小与它无关(除了大多数

我正在尝试详细学习MapReduce，尤其是以下查询。众所周知，HDFS中的数据被分成block，通常Mapper一次处理一个block；我们可能会遇到record溢出到另一个block的情况；例如:数据集:“你好，你好吗”；此数据可能会溢出到两个不同的block中。block1:hello,howablock2:reyoudoing现在，如果Mapper在Block1上工作，mapper如何从block1获取已经溢出到Block2的“完整”记录？谁能帮我理解一下？ 最佳答案 它适用于可以作为多个block存储在HDFS上的文件。然

我正在尝试使用sparkscala从Hive导出数据。但我收到以下错误。Causedby:java.lang.ClassNotFoundException:com.databricks.spark.csv.DefaultSource我的scala脚本如下所示。importorg.apache.spark.sql.hive.HiveContextvalsqlContext=newHiveContext(sc)valdf=sqlContext.sql("SELECT*FROMsparksdata")df.write.format("com.databricks.spark.csv").sa

在HDP(2.2)上使用Yarn-Client(2.6.0)上的PySpark将Hbase(0.98.4.2.2.0.0)表读取到Spark(1.2.0.2.2.0.0-82)RDD时出现奇怪的异常)植物形态:2015-04-1419:05:11,295WARN[task-result-getter-0]scheduler.TaskSetManager(Logging.scala:logWarning(71))-Losttask0.0instage0.0(TID0,hadoop-node05.mathartsys.com):java.lang.IllegalStateException

我正在尝试在mapreduce上运行weka分类器并加载甚至200mb的整个arff文件导致堆空间错误，所以我想将arff文件分成block，但问题是它必须维护block信息，即每个block中的arff属性信息，以便在每个映射器中运行分类器。这是我尝试拆分数据但效率不高的代码，Listsplits=newArrayList();for(FileStatusfile:listStatus(job)){Pathpath=file.getPath();FileSystemfs=path.getFileSystem(job.getConfiguration());//numberofbyte