我想知道是否有可能只从hadoop中的一个机架获取block报告？我知道我可以使用以下命令获得整个区block的报告:hdfsfsck/-files-blocks-racks但是，当你的集群很大时，运行命令会花费很多时间。我只想查看位于特定机架中的block。有没有办法只从一个机架上获取报告？(即指定机架而不是路径)提前致谢 最佳答案 不，不幸的是你不能。您可以在上游提交JIRA以将其添加到hdfsfsck。但是，请记住，HDFS文件复制总是试图保留一个在不同的机架上复制以获得更好的容错性，因此即使您可以针对一个机架，您仍然指的是分
每当我尝试使用pig、Sqoop或Spark以压缩格式存储数据时，我都会遇到问题。我知道问题出在将我们的tmp文件夹安装到nonexec上，这导致例如snappy给我这个错误:java.lang.IllegalArgumentException:java.lang.UnsatisfiedLinkError:/tmp/snappy-1.1.2-fe4e30d0-e4a5-4b1a-ae31-fd1861117288-libsnappyjava.so:/tmp/snappy-1.1.2-fe4e30d0-e4a5-4b1a-ae31-fd1861117288-libsnappyjava.s
我正在尝试在ApachePig中编写用于矩阵加法的代码。matrixM=LOAD'Mmatrix.txt'USINGPigStorage(',')AS(i,j,v);matrixN=LOAD'Nmatrix.txt'USINGPigStorage(',')AS(i,j,v);unionres=UNIONmatrixM,matrixN;DUMPunionres;res=GROUPunionresBY(i,j);DUMPres;ILLUSTRATEres;final_res=FOREACHresGENERATEgroup.$0ASi,group.$1ASj,SUM(unionres.v)A
一、问题描述如图：在点灯的过程中想写一个for循环来实现随机数点灯功能，但是如下图第26行的代码出现了问题“declarationmaynotappearafterexecutablestatementinblock”，翻译过来就是声明不能出现在块中的可执行语句之后。其实inti是声明语句，值得注意的是“GPIO_InitTypeDefGIIOPP”（此句的作用是定义了一个GPIO_InitTypeDef类型的结构体变量GIIOPP）也是声明语句。二、解决方案一将声明语句放在intmain()语句下方，对于上图而言，可以把inti放在intmain()的上方；或者将其放在GPIO_InitTy
从错误消息中可以明显看出，保存与文件相关的特定block的副本时出现问题。原因可能是访问数据节点以保存特定block(block的副本)时出现问题。完整日志请引用下方:我找到了另一个用户“huasanyelao”-https://stackoverflow.com/users/987275/huasanyelao也有类似的异常/问题，但用例不同。现在，我们如何解决这些问题？我了解在所有情况下都没有固定的解决方案。1.我需要立即采取什么措施来修复此类错误？2.如果有作业我当时没有监控日志。我需要采取什么方法来解决此类问题。P.S:除了修复网络或访问问题，我还应该遵循哪些其他方法。错误日志
我想读HDFSRstudio中的文件，它不是一个容易做的CSV文件，但它们是block。我使用sqoop从数据库加载数据，所以我将数据分成block。我有这样的文件:/data/_SUCCESS/data/part-m-00000/data/part-m-00001/data/part-m-00002/data/part-m-00003/data/part-m-00004/data/part-m-00005但我无法读取所有文件，使用此命令我一次只能读取一个文件:hdfs.data//每次都更改part-m-0000*，*无法读取所有文件... 最佳答案
我想删除sqoop编译目录中的许多旧目录(例如:/tmp/sqoop-hadoop/compile/cebe706d23ebb1fd99c1f063ad51ebd7)以清理空间。sqoop是否只在编译目录/tmp/sqoop-hadoop/compile/中存放临时文件？删除早于特定日期的所有目录会导致任何问题吗？ 最佳答案 Doessqoopstoresonlytemporaryfilesinthecompiledirectory/tmp/sqoop-hadoop/compile/?它会根据为每个sqoop命令生成的java代码创
我的文件大小为100MB，默认block大小为64MB。如果我不设置输入拆分大小，默认拆分大小将是block大小。现在拆分大小也是64MB。当我将这个100MB的文件加载到HDFS时，这个100MB的文件将分成2个block。即64MB和36MB。例如下面是一首100MB大小的歌词。如果我将这些数据加载到HDFS中，比如从第1行到第16行的一半正好是64MB作为一个拆分/block(直到"Itmadethe")和第16行的剩余一半(children欢笑和玩耍)到文件末尾作为第二block(36MB)。将有两个映射器作业。我的问题是第一个映射器如何考虑第16行(即block1的第16行)
我很好奇为什么当block大小为128MB时hadoop映射溢出大小io.sort.mb为100MB(默认)。将它设置为等于block大小不是更有意义吗，因为map任务无论如何都要处理那么多数据？当然，我知道在此处分配更多RAM可能存在问题，但还有其他问题吗？ 最佳答案 io.sort.mb是对内存中的文件进行排序所需的缓冲内存总量。作为一个理想的经验法则，它应该始终设置为不超过总RAM的70%。block大小基本上是关于设置磁盘中的文件block大小。您可以很好地将输入拆分与HDFSblock大小相关联。看看这篇文章以获得更好的想
所以当我想处理一个大于我的hdfsblock大小(64mb)的文件时，出现以下异常:2013-05-3101:49:46,252WARNorg.apache.hadoop.mapred.Child:Errorrunningchildjava.io.IOException:Can'tseek!atorg.apache.hadoop.hdfs.HftpFileSystem$3.seek(HftpFileSystem.java:359)atorg.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream.seek(FSDataInputStream.java:37)atorg.a
