我们有一个运行了几天的生产者应用程序，它正在为topicA生产数据。我们想启动hdfs连接器以从topicA读取而不是从偏移量0读取(因为这将导致巨大的滞后)。我们想从最新偏移量开始(一直有新数据进入topicA)。1)由于连接器从hdfs中的主题名称获取偏移量信息，我们如何从最新的偏移量中读取，因为hdfs中不存在任何文件？2)我能想到的一个选项是为每个分区手动创建具有最新偏移量的虚拟文件，但我们在这里讨论的是topicA中的60个分区，所以有没有更优雅的方法来做到这一点？ 最佳答案 NoName，最近添加了HDFS连接器在HDF
我发现hadoopcdh4有一个奇怪的行为。在所有映射器完成之前，一些reducer已经完成。我认为所有的reducer(调用reduce())都必须等到映射器完成。这是一个hadoop错误吗？在他们的某些情况下，工作可能会以这种状态结束吗？我在这里缺少什么？ 最佳答案 有时，当作业趋于失败时，您会看到HadoopUI出现奇怪的行为。我认为你看到这个是因为你有一个任务失败或者可能更多，这是一些未能在UI中反射(reflect)出来。可能是由于tasktracker和jobtacker或内部计算之间的网络通信有些延迟(我不是很确定)。
我在从属RegionServer的日志中收到以下错误。问题似乎出在regionserver.HRegionServer:reportForDutytomaster=localhost,60000,1397430611631withport=60020master设置为localhost但实际上应该指向master。即使在阅读了文档之后，我也无法弄清楚奴隶是如何弄清楚主人的。完整日志为:2014-04-1404:49:35,939INFO[regionserver60020]regionserver.HRegionServer:CompactionCheckerrunsevery10se
我有一个场景，我不确定减少处理器的位置。i)我有一个输入文本文件，它有1到4之间平衡范围内的1000个整数。ii)让我们假设有一个4节点集群，每个节点有12个槽，其中4个分配为reducer-总共有16个reduce槽iii)我在驱动程序中设置了reducer的数量:jobConf.setNumReduceTasks(4);iii)最后我有一个分区方法是publicclassMyPartitionerextendsPartitioner{@OverridepublicintgetPartition(Textkey,Textvalue,intnumPartitions){returnIn
我尝试通过提交python文件以批处理模式执行livy但它不起作用，我尝试了两种方法-从本地文件系统运行py文件，同时通过将它复制到那里在hdfs上运行它......但它不工作......请帮忙hduser@tarun-ubuntu:/home/tarun/spark/examples/src/main/python$curl-XPOST-H"Content-Type:application/json"tarun-ubuntu:8998/batches--data'{"file":"file:///home/tarun/spark/examples/src/main/python/pi
我需要将记录从另一个表t2插入到表t1中，以便只插入不在t2中的记录。但是当我使用这个查询时insertintotablet1select*fromt2whereidnotin(selectidfromt1);但是我得到的错误是Correlatingexpressioncannotcontainqualifiedcolumnreference.任何人都可以建议我执行此操作的查询。 最佳答案 t2.id又一个可笑的hive限制insertintotablet1select*fromt2wheret2.idnotin(selectidf
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
当我启动Hadoop集群时，抛出了以下异常。我没有解决它的想法。任何人帮助我。谢谢2017-07-1009:40:58,960WARNorg.apache.hadoop.hdfs.server.common.Storage:java.io.IOException:IncompatibleclusterIDsin/tools/hadoop/hadoop_storage/hdfs/datanode:namenodeclusterID=CID-47191263-b5b7-4a4d-b8b5-a78b782e66bb;datanodeclusterID=CID-79a53373-9652-4c
我正在尝试在HBase数据库的表上用Java创建一个map-reduce作业。使用here中的示例和互联网上的其他东西，我设法成功地编写了一个简单的行计数器。但是，尝试编写一个实际对列中的数据执行某些操作的程序是不成功的，因为接收到的字节始终为空。我的Driver工作的一部分是这样的:/*Setmain,mapandreduceclasses*/job.setJarByClass(Driver.class);job.setMapperClass(Map.class);job.setReducerClass(Reduce.class);Scanscan=newScan();scan.se
在不讨论所有其他性能因素、磁盘空间和名称节点对象的情况下，复制因子如何提高MR、Tez和Spark的性能。如果我们有5个数据链，执行引擎将复制设置为5是否更好？什么是最好的和最坏的值(value)？这对聚合、连接和仅限map的作业有何好处？ 最佳答案 Hadoop的主要租户之一正在将计算转移到数据。如果您将复制因子设置为大约等于数据节点的数量，则可以保证每台机器都能够处理该数据。但是，正如您提到的，namenode开销非常重要，更多的文件或副本会导致请求缓慢。在不健康的集群中，更多的副本也会使您的网络饱和。我从未见过高于5的数据，而
