我正在运行一个Storm(三叉戟)拓扑，它从kafka读取avro并将记录写入hbase。拓扑在Localcluster模式下按预期运行，但在使用Stormsubmitter时我遇到了以下问题。在分布式Hadoop模式下，我在启动YARN应用程序时收到以下错误[1]。在Hadoop中(本地模式，只有1个盒子)Yarn正在生成nimbus服务器和storm-ui。但是没有主管运行拓扑中的spout/bolt。我猜原因可能是内存不足(4G来运行拓扑+hbase、hdfs、kafka、zookeeper等...)。你能帮我理解这个容器失败的原因吗？应用程序日志中没有错误/信息。[1]YARN
我想做一些域验证。在我的对象中，我有一个整数。现在我的问题是:如果我写@Min(SEQ_MIN_VALUE)@Max(SEQ_MAX_VALUE)privateIntegersequence;和@Size(min=1,max=NAME_MAX_LENGTH)privateIntegersequence;如果是整数，哪一个适合域验证？谁能解释一下它们之间有什么区别？谢谢。 最佳答案 @Min和@Max用于验证数字字段，可以是String(表示数字)、int、short、byte等以及它们各自的原始包装器。@Size用于检查字段的长度限
我想做一些域验证。在我的对象中，我有一个整数。现在我的问题是:如果我写@Min(SEQ_MIN_VALUE)@Max(SEQ_MAX_VALUE)privateIntegersequence;和@Size(min=1,max=NAME_MAX_LENGTH)privateIntegersequence;如果是整数，哪一个适合域验证？谁能解释一下它们之间有什么区别？谢谢。 最佳答案 @Min和@Max用于验证数字字段，可以是String(表示数字)、int、short、byte等以及它们各自的原始包装器。@Size用于检查字段的长度限
是否可以有多个application.properties文件？(编辑:请注意，此问题已演变为标题中的问题。)我尝试了2个文件。第一个位于应用程序Jar的根文件夹中。第二个在类路径中指定的目录。2个文件都被命名为“application.properties”。是否可以“合并”两个文件的内容？(并且第二个的属性值覆盖第一个)或者，如果我有一个文件，那么另一个文件会被忽略？更新1:可以“合并”内容。昨天好像第一个被忽略了，但似乎是因为当时有什么东西坏了。现在效果很好。更新2:又回来了!同样，仅应用了两个文件中的一个。这很奇怪......它是在我使用SpringToolSuite构建应用程
是否可以有多个application.properties文件？(编辑:请注意，此问题已演变为标题中的问题。)我尝试了2个文件。第一个位于应用程序Jar的根文件夹中。第二个在类路径中指定的目录。2个文件都被命名为“application.properties”。是否可以“合并”两个文件的内容？(并且第二个的属性值覆盖第一个)或者，如果我有一个文件，那么另一个文件会被忽略？更新1:可以“合并”内容。昨天好像第一个被忽略了，但似乎是因为当时有什么东西坏了。现在效果很好。更新2:又回来了!同样，仅应用了两个文件中的一个。这很奇怪......它是在我使用SpringToolSuite构建应用程
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
我正在通过sc.textFile("/data/*/*/*")之类的方式将数万个文件读入rdd>一个问题是这些文件中的大多数都是微小的，而其他的则巨大。这会导致任务不平衡，从而导致各种众所周知的问题。我能否通过sc.textFile("/data/*/*/*",minPartitions=n_files*5)读取数据来拆分最大的分区，其中n_files是输入文件的个数吗？如约定elsewhere在stackoverflow上，minPartitions被传递到hadooprabithole，并在org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat.getSp
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
当它说时，辅助名称节点检查点每小时(fs.checkpoint.period以秒为单位)或如果编辑日志已达到64MB(fs.checkpoint.size以字节为单位)则更早？究竟是什么意思？据我了解，编辑日志存储在本地文件磁盘中。 最佳答案 HDFS元数据可以认为由两部分组成:基本文件系统表(存储在名为fsimage的文件中)和列出对基本表所做更改的编辑日志(存储在文件中称为edits)。检查点是协调fsimage与edits以生成新版本的fsimage的过程。这样做有两个好处:更新版本的fsimage和截断的编辑日志。fs.ch
我正在使用ApacheHive，我不明白为什么如果我使用INSERTOVERWRITE与LOAD加载数据，表的大小会加倍。问题说明如下:我创建了一个表项从item.dat加载数据(大约28MB)在Azure中发生的是文件item.dat将被移动到hive/warehouse并且当然大小保持不变现在，如果我创建另一个与item相同的表item2，然后使用以下命令将数据从item加载到item2:INSERTOVERWRITETABLEitem2SELECT*FROMitem表item2的大小是item的两倍(大约55MB)为什么会这样？有什么办法可以避免吗？附言。这只是为了说明问题。在实
