我不想使用数据blockAPI，因为我们遇到了一些问题。我想在Java1.7、Spark1.6.2中将DF转换为RDD，并将RDD转换为文本文件我希望将我的数据框保存为文本文件，因为我知道如果我们使用Java1.8，下面的代码就可以工作df.rdd.map(row=>row.mkString("\t")).coalesce(1).saveAsTextFile("outputDirRdd")但是我试图将上面相同的代码放入Java1.7中，但我无法获得正确的语法并使用下面的代码。df.toJavaRDD().map(newFunction(){public???call(??input)t
我试图理解Namenode，我引用了在线资料并引用了Hadoop:权威指南一书。我知道Namenode有这样的概念:“编辑日志”、“fsimage”，我可以在我的Namenode中看到以下文件。======================================================================-rw-rw-r--1vevaan24vevaan241048576Nov2322:53edits_0000000000000000001-0000000000000000001-rw-r--r--1rootroot1048576Nov2323:42edit
我试图从HDFS和/或文件系统中读取一些文件，但我得到了这个异常Driverstacktrace:][unreadblockdata]]org.apache.spark.SparkException:Jobabortedduetostagefailure:Task0instage0.0failed4times,mostrecentfailure:Losttask0.3instage0.0(TID6,C-4073.CM.ES,executor1):java.lang.IllegalStateException:unreadblockdataatjava.io.ObjectInputStr
我的问题是我有一个文本文件，其中有100个单词，用空格分隔，我需要做一个单词计数程序。那么，当我的名称节点将文件拆分为HDFSblock时，我们如何确保拆分仅在单词末尾完成？即，如果我将文本文件中的第50个单词作为Hadoop，如果将其拆分为64MBblock时，当前block的存储可能在单词Hadoop的中心达到64MB，因此一个block包含'had'和其他block中的另一个'oop'。抱歉，如果这个问题听起来很愚蠢，但请提供答案。谢谢。 最佳答案 你的答案是输入拆分。因为HDFS不知道文件的内容。在将数据存储到多个block
我正在尝试为分布式系统类(class)的期末项目制作一个简化的HDFS(Hadoop分布式文件系统)。因此，我尝试的第一件事是编写一个程序，将任意文件拆分为任意维度的block(block)。我找到了this有用的例子，代码是:packagejavabeat.net.io;importjava.io.File;importjava.io.FileInputStream;importjava.io.FileNotFoundException;importjava.io.FileOutputStream;importjava.io.IOException;/***SplitFileExam
我在单节点集群中运行Hadoop0.21.0来处理一个大于200GB的大文件。为了减少执行时间，我分别尝试了不同的HDFSblock大小(128、256、512MB、1、1.5、1.75GB)。但是，当使用block大小>=2GB时出现以下异常。注意:我使用的是java-8-oracle。2015-08-0512:02:12,524WARNorg.apache.hadoop.mapred.Child:Exceptionrunningchild:java.lang.IndexOutOfBoundsExceptionatorg.apache.hadoop.fs.FSInputChecker
我的文件大小为10MB，我将其存储在hadoop中，但hdfs中的默认block大小为64MB。因此，我的文件使用了64MB中的10MB。HDFS将如何利用同一block中剩余的54MB空闲空间？ 最佳答案 从逻辑上讲，如果您的文件小于block大小，HDFS会将该特定文件的block大小减小到文件的大小。所以HDFS只会使用10MB来存储10MB的小文件。它不会浪费54MB或留空。这里详细描述了HDFS的小文件:http://blog.cloudera.com/blog/2009/02/the-small-files-proble
继续提问:datablocksizeinHDFS,why64MB?我知道在分发中的所有数据节点中，HDFS中的块大小为一致/相同(大小取决于配置)。我的问题是:为什么此块大小在所有NameNode中保持一致？我问这个问题是因为，我有10个高端处理机作为DataNode，还有20个低端硬件。如果我们在这10台计算机的HDFS中保留更高块的块，它可以更快地处理吗？另外，NameNode具有元数据以标识DataNode中的块，因此机器之间块大小不一致的问题是什么？ 最佳答案 letsayIhave10higherendprocessing
专家，我们可能会看到我们的hadoop集群中的block数增长。“太多”block会导致数据节点堆需求增加、执行速度下降、GC次数增多等后果。当block数超过某个“阈值”时，我们应该引起注意。我见过不同的阈值静态数字，例如200,000或500,000——“神奇”数字。它不应该是节点内存的函数(DataNode的Java堆大小，以字节为单位)吗？其他有趣的相关问题:高block数表示什么？一种。小文件太多？b.产能不足？是(a)还是(b)？如何区分两者？什么是小文件？大小小于block大小(dfs.blocksize)的文件？每个文件是否在磁盘上占用一个新的数据block？还是与
我正在尝试创建集群的HDFSblock分布的可视化。我计划使用Tableau创建这个，但想知道哪种类型的可视化能够让您了解哪些节点需要重新平衡，以及将服务器日志数据导入tableau的有效方式？ 最佳答案 在投入太多时间之前，您可能想看看Twitter的开源HDFS-DU项目。这提供了基于文件系统内的路径而不是集群内的DataNode的利用率View，但也许这对您的需求仍然有帮助。如果目标只是识别需要重新平衡的节点，那么可以在NameNode网络用户界面的“数据节点”选项卡上访问此信息。你也可以运行hdfsdfsadmin-repo
