我正在使用ClouderaManager创建一个3节点的cloudera集群。我遵循了cloudera文档:[1]https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/latest/topics/cm_ig_install_path_b.html#concept_wkg_kpb_pn登录到cloudera管理器并输入3个节点的主机名后，当我尝试安装它时会出现以下消息:安装失败。无法从代理接收心跳。确保主机的主机名配置正确。确保端口7182可在ClouderaManagerServer上访问(检查防火墙规则)。确保正在添加的主机上未使用端口9
我们的Hadoop集群每天摄取数TB的网络日志。每条日志记录都包含用户IP地址、cookieID等信息。但是，不同的IP地址和cookieID可以对应一个物理用户(家庭/工作计算机等)。我们设计了一个函数来计算任何一对记录的匹配分数，分数越高意味着两条记录对应一个物理用户的概率越高。目标是使用评分函数将所有记录分成可能对应于一个物理用户的组，并通过唯一的组ID(即物理用户ID)标记组中的所有记录。使用Hadoop/Mahout实现此逻辑的最佳方法是什么？ 最佳答案 首先，我假设您知道如何链接MapReduce作业。如果没有，请参阅h
我在机器学习和聚类分析方面不是很有经验，但我有以下问题:我有大约100kk-1000kk条数据，我无法一次将它们全部加载到内存中，我需要将其分成多个类(例如1-10k甚至100k类)以供进一步分析。为此，我选择了在OpenIMAJ库(FloatKMeans类)中实现的K-Means算法。我了解到K-Means算法可以分为2个阶段:学习阶段-我传递所有我必须创建/填充类(class)的数据分配阶段-在这里我可以询问集群给定数据属于哪个类我计划使用Hadoop减少阶段构建集群模型，我将一个接一个地接收数据片段(这就是为什么我不能一次将所有数据传递给算法的原因)我的问题是:OpenIMAJ实
我在Hive中有以下查询CREATETABLEbucketed_users(idINT,nameSTRING,FlatNumberINT)CLUSTEREDBY(id)INTO4BUCKETS;是否只能在INT列(也在FlatNumber)上进行聚类，或者我们可以定义自定义函数，该函数将提供划分为聚类桶的逻辑？ 最佳答案 可以在任何列上创建集群/桶，对于非数字列，HIVE将使用HASH(col)%"numberofbuckets"来查找记录的桶。 关于hadoop-Hive中字符串的CL
我安装了一个三节点hadoop集群。master和slave节点单独启动，但datanode没有显示在namenodewebUI中。datanode的日志文件显示以下错误:2016-06-1821:23:53,980INFOorg.apache.hadoop.ipc.Client:Retryingconnecttoserver:namenode/192.168.1.100:9000.Alreadytried0time(s);retrypolicyisRetryUpToMaximumCountWithFixedSleep(maxRetries=10,sleepTime=1000MILLI
我正在尝试启动Spark/Shark集群，但一直遇到同样的问题。我已按照https://github.com/amplab/shark/wiki/Running-Shark-on-a-Cluster上的说明进行操作并按照说明处理Hive。我认为SharkDriver正在使用另一个版本的Hadoopjar，但不确定原因。这是详细信息，任何帮助都会很棒。星火/鲨鱼0.9.0ApacheHadoop2.3.0Amplabshive0.11斯卡拉2.10.3Java7我已经安装了所有东西，但我收到了一些弃用警告，然后是一个异常:14/03/1411:24:47信息Configuration.d
我正在为NLP处理等开发pyspark。我正在使用TextBlobPython库。通常，在独立模式下，安装外部Python库很容易。在集群模式下，我面临着在工作节点上远程安装这些库的问题。我无法访问每台工作机器以在Python路径中安装这些库。我尝试使用Sparkcontextpyfiles选项传送.zip文件...但问题是这些Python包需要安装在工作机器上。是否有不同的方法可以使这个lib-Textblob在Python路径中可用？ 最佳答案 ItriedtouseSparkcontextpyfilesoptiontoship
Hadoop天生就是为处理大数据而创建的。但是，如果Mappers的输出也很大，太大而无法容纳Reducers内存，会发生什么情况？假设我们正在考虑要聚类的大量数据。我们使用一些分区算法，它会找到指定数量的元素“组”(簇)，这样一个簇中的元素是相似的，但属于不同簇的元素是不同的。通常需要指定簇数。如果我尝试将K-means实现为最著名的聚类算法，一次迭代将如下所示:映射阶段-将对象分配到最近的质心Reducephase-根据集群中的所有对象计算新的质心但是如果我们只有两个集群会怎样？在那种情况下，大数据集将被分成两部分，并且只有两个键，每个键的值将包含大数据集的一半。我不明白的是-
我在HIVE中有聚簇表。所有查询都在hive-client中工作。但是我不能用这个表运行任何查询:Query...failed:Hivetableiscorrupt.Itisdeclaredasbeingbucketed,butthefilesdonotmatchthebucketingdeclaration.Thenumberoffilesinthedirectory(0)doesnotmatchthedeclaredbucketcount(8)forpartition:在设置hive.enforce.bucketing=true;之后错误:Query...failed:Hiveta
我正在使用只有4个节点的hadoopCloudera系统，但磁盘空间很大(200TB)。在我的pig脚本中，我每月加载几个文件，每个文件的大小约为200Gb。我注意到，如果我在我的pig脚本中加载大约一年的数据，Pig会创建大约15k个mappers，整个过程大约需要3个小时(包括reduce步骤)。相反，如果我加载三年的数据(大约5TB)，那么Pig会创建大约30k个mappers，基本上所有节点在处理超过15次后都会变得不健康小时。我是不是遇到了瓶颈？或者我应该使用一些默认选项？我的pig脚本非常基本:我分组，我数数。非常感谢! 最佳答案
