我想修改HDFS的默认block放置策略以适合我的应用程序。例如，我有两个文件file1(128MB)和file2(128MB)。block大小为64MB，每个文件将被分成两个block。我想确保file1和file2的block1都放在同一个数据节点上。如果可能的话，我还想确保副本也放在同一组数据节点上。问题1。这可能吗？如果可以，需要修改源码中的哪些类？问题2。copyFromLocal等命令如何映射到hadoop源代码中的函数？ 最佳答案 block放置策略的默认行为可以通过扩展BlockPlacementPolicy来修改。

Hadoop2.x中的默认block大小为128MB。64MB有什么问题？ 最佳答案 block大小增加有一些原因。如果您正在管理peta字节数据的大型Hadoop集群，它会提高性能。如果您正在管理一个1peta字节的集群，64MBblock大小会导致15+百万block，这对于有效管理的Namenode。有很多block也会导致在MapReduce执行期间有很多映射器。根据你的数据需求，你可以微调dfs.blocksize通过正确设置block大小(64MB或128Mb或256MB或512MB)，您可以实现改进Namenode性能

如果我试图将200MB的文件写入HDFS，其中HDFSblock大小为128MB。如果写入200MB中的150MB后写入失败，会发生什么情况。我可以从写入的数据部分读取数据吗？如果我尝试再次写入同一个文件怎么办？那会是重复的吗？之前写入失败的150MB数据会怎样？ 最佳答案 HDFS默认block大小为128MB，如果写入失败(将在HadoopAdministrationUI中显示状态，并复制文件扩展名。)只会复制150MB的数据。是的，您只能读取部分数据(150MB)。一旦您恢复复制，它将从之前的点继续(如果两个路径相同且文件名相

我正在使用Hadoop的cloudera发行版，最近不得不更改集群中几个节点的IP地址。更改后，在其中一个节点(旧IP:10.88.76.223，新IP:10.88.69.31)上尝试启动数据节点服务时出现以下错误。InitializationfailedforblockpoolBlockpoolBP-77624948-10.88.65.174-13492342342(storageidDS-820323624-10.88.76.223-50010-142302323234)servicetohadoop-name-node-01/10.88.65.174:6666org.apache

我有一个1GB文件，我已将其放在HDFS上。因此，它将被分解成block并发送到集群中的不同节点。是否有任何命令可以识别特定节点上文件block的确切大小？谢谢。 最佳答案 你应该使用hdfsfsck命令:hdfsfsck/tmp/test.txt-files-blocks此命令将打印有关文件包含的所有block的信息:/tmp/test.tar.gz151937000bytes,2block(s):OK0.BP-739546456-192.168.20.1-1455713910789:blk_1073742021_1197len=

我目前使用的是ApacheHBase的库存配置，其中RegionServer堆为4G，BlockCache大小为40%，因此约为1.6G。未配置L2/BucketCache。这是向RegionServer发出约2K次请求后的BlockCache指标。如您所见，已经有block被逐出，可能导致了一些未命中。为什么他们在我们甚至没有接近限制时就被驱逐了？Size2.1M当前正在使用的block缓存大小(字节)Free1.5G当前可用于存储更多缓存条目的总空闲内存(字节)Count18block缓存中的block数Evicted14被驱逐的block总数驱逐1,645发生驱逐的总次数平均10

假设block大小为128MB，集群有10GB(所以大约80个可用block)。假设我创建了10个小文件，总共占用128MB的磁盘空间(block文件、校验和、复制...)和10个HDFSblock。如果我想再添加一个小文件到HDFS，那么HDFS是用什么来计算可用block的，是使用的block还是实际的磁盘使用量？80个block-10个block=70个可用block或(10GB-128MB)/128MB=79个可用block？谢谢。 最佳答案 block大小只是指示HDFS如何在集群中拆分和分发文件-HDFS中没有物理保留的

我在Virtualbox上有一个带有3个从节点的Spark独立集群。我的代码在Java上，它可以很好地处理我的小输入数据集，它们的输入总共大约100MB。我将我的虚拟机RAM设置为16GB，但是当我在大输入文件(大约2GB)上运行我的代码时，在我的reduce部分处理数小时后出现此错误:Jobabortedduetostagefailure:Totalsizeofserializedresultsof4tasks(4.3GB)isbiggerthanspark.driver.maxResultSize`我编辑了spark-defaults.conf并为spark.driver.maxR

所以我正在阅读Hadoop:权威指南。这里面的一句话page是什么让我感到困惑。所以我创建了一个描述每个句子的图像。这句话说，在联合下，每个名称节点管理一个命名空间卷(黑色方block表示命名空间卷)，它由命名空间的元数据和一个block池组成>(由深灰色矩形表示)包含命名空间中文件的所有block。命名空间卷彼此独立(在图像中它们对于每个名称节点都是独立的，不共享)，这意味着名称节点不会相互通信，而且一个名称节点的故障不会影响其他名称节点管理的namespace的可用性。block池存储未分区(因此在图像中的所有节点之间共享)，但是，数据节点向集群中的每个名称节点注册(再次与所有名称

我知道复制不足的block和错误复制的block都是由于相对于复制因子集的数据节点数较少而发生的。但是它们有什么区别呢？在可用数据节点为1的情况下将复制因子重新设置为1，复制不足的block和丢失的副本错误都被清除。通过执行命令hdfsfsck/确保这一点 最佳答案 摘自TomWhite的“Hadoop:权威指南”:Over-replicatedblocksTheseareblocksthatexceedtheirtargetreplicationforthefiletheybelongto.Normally,over-replic