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
我正在尝试将在GoogleCloudVM上运行的Hadoop连接到GoogleCloudStorage。我有:修改了core-site.xml以包含fs.gs.impl的属性和fs.AbstractFileSystem.gs.impl下载并引用了生成的hadoop-env.sh中的gcs-connector-latest-hadoop2.jar使用我的个人帐户通过gcloudauth登录进行身份验证(而不是服务帐户)。我可以毫无问题地运行gsutil-lsgs://mybucket/但是当我执行hadoopfs-lsgs://mybucket/我得到输出:14/09/3023:29:3
我们正在做的是:根据网站上的文档安装Spark0.9.1，以及hadoop/hdfs的CDH4(和另一个带有CDH5的集群)发行版。使用sbt构建带有Spark应用程序的fatjar，然后尝试在集群上运行它我还在底部包含了代码片段和sbtdeps。当我用谷歌搜索这个时，似乎有两个有点含糊的回答:a)节点/用户代码上的spark版本不匹配b)需要向SparkConf添加更多的jar现在我知道(b)不是在其他集群上成功运行相同代码但只包含一个jar(它是一个胖jar)的问题。但我不知道如何检查(a)-似乎Spark没有任何版本检查或任何东西-如果它检查版本并抛出“不匹配的版本异常:你有用户
我使用我的API日志提取如下信息:这段时间内我的API有多少用户？或者在这段时间里，什么类型的服务被调用最多？我提取的几乎所有信息都取决于时间戳。实际上，我使用MongoDB并将时间戳添加为索引(对于80GB，索引大小为12GB)。有人向我推荐迁移到cassandra或Hbase。我想知道哪个更适合我的用例:时间序列数据分析。需要良好的写入和读取性能。可以使用hadoop进行数据分析。感谢您分享您的观点或经验。 最佳答案 Cassandra的优势:Cassandra通常表现出更好的性能(尽管两者都非常出色)。从操作的角度来看，Cas
我需要将大文件(至少14MB)从FIWARE实验室的Cosmos实例传输到我的后端。我使用SpringRestTemplate作为HadoopWebHDFSRESTAPI的客户端接口(interface)here但是我遇到了IO异常:Exceptioninthread"main"org.springframework.web.client.ResourceAccessException:I/OerroronGETrequestfor"http://cosmos.lab.fiware.org:14000/webhdfs/v1/user//?op=open&user.name=":Trun
此错误的来源是什么以及如何修复？2015-11-2919:40:04,670FATALorg.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode:InitializationfailedforBlockpool(DatanodeUuidunassigned)servicetoanmol-vm1-new/10.0.1.190:8020.Exiting.java.io.IOException:Allspecifieddirectoriesarenotaccessibleordonotexist.atorg.apache.hadoop.hdfs.serve
目前，我的团队正在创建一个使用HDInsight的解决方案。我们每天将获得5TB的数据，并且需要对这些数据执行一些map/reduce作业。如果我们的数据存储在AzureTableStorage而不是AzureHBase中，会有任何性能/成本差异吗？ 最佳答案 主要区别在于功能和成本。AzureTableStorage本身没有附加mapreduce引擎，但您当然可以使用mapreduce方法编写自己的引擎。您可以使用AzureHDInsight将MapReduce连接到表存储。周围有几个连接器，包括我编写的一个以配置单元为中心的连接
在这篇博客中，我们将探讨如何处理GitLargeFileStorage(LFS)的一些常见问题。GitLFS是一种用来处理大型文件的Git扩展，它可以让你更轻松地管理大型二进制文件，如图像、音频和视频文件，存储GIS中的.tif,.csv等数据文件有重要作用。1.引言在使用Git和GitHub进行版本控制时，我们可能会遇到一些关于大文件的问题。GitHub对文件的大小有限制，单个文件大小不能超过100MB。如果你尝试上传超过这个大小的文件，你会遇到错误。GitLFS是解决这个问题的一个好方法。2.安装GitLFS首先，你需要在你的系统上安装GitLFS。你可以从GitLFS的官方网站下载并安装
我已经尝试了stackoverflow提供的关于这个主题的所有不同解决方案，但没有帮助再次询问具体日志和详细信息感谢任何帮助我的Hadoop集群中有一个主节点和5个从节点。ubuntu用户和ubuntu组是~/Hadoop文件夹的所有者~/hadoop/hdfs/data&~/hadoop/hdfs/name文件夹都存在两个文件夹的权限都设置为755在启动脚本start-all.sh之前成功格式化namenode脚本无法启动“名称节点”这些都在主节点上运行ubuntu@master:~/hadoop/bin$jps7067TaskTracker6914JobTracker7237Jps
Hadoop中分割大小和block大小之间的关系是什么？正如我在this中读到的那样，拆分大小必须是block大小的n倍(n是一个整数且n>0)，这是正确的吗？splitsize和blocksize之间有什么必然的关系吗？ 最佳答案 HDFS架构中有block的概念。HDFS使用的典型block大小为64MB。当我们将一个大文件放入HDFS时，它被分成64MB的block(基于block的默认配置)，假设你有一个1GB的文件并且你想将该文件放入HDFS，那么将有1GB/64MB=16个拆分/block，这些block将分布在Data
