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

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

我很新鲜的烧瓶，试图自己建立一个博客，并且遇到了SQLite操作错误的问题。我已经在Github和Stackoverflow上研究了类似的问题，但是我没有发生过典型的错别字或错误。如果有人能帮助我，那将是很棒的，而且真的很棒，因为这个问题就像杀了我，已经花了两天的时间，我真的很难过。在代码中，我定义了表名为“users_table”，并在开始创建表的开始时运行“db.create_all（）”，但是每次提交发生提交时，错误都会在“无tableuser_table”中发生。更新用户信息。这就是我测试sqlite操作的方式：(under/project)python3manage.pyshell>

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

我有一个运行hdfs(hadoop2.6.0)的集群，但它的名称节点向我报告了一个关于丢失block的错误:Thereare102missingblocks.Thefollowingfilesmaybecorrupted:当我跳转到名称节点并读取登录(名称节点文件日志)时，我收到许多警告，例如:ErrorreportfromDatanodeRegistration(10.3.24.71,datanodeUuid=b1aa43eb-bd9c-4e1a-b919-d7c99ad0fcdf,infoPort=50075,ipcPort=50020,storageInfo=lv=-56;cid

请帮助我理解HDFS的数据block和Spark中的RDD之间的区别。HDFS将数据集分发到集群中的多个节点作为具有相同大小的block，数据block将被复制多次并存储。RDD被创建为并行集合。Parallelized集合的元素是跨节点分布还是存储在内存中处理？和HDFS的数据block有关系吗？ 最佳答案 IsthereanyrelationtoHDFS'datablocks?一般不会。他们解决不同的问题RDD是关于分配计算和处理计算失败的。HDFS用于分配存储和处理存储故障。分布是公分母，但仅此而已，故障处理策略明显不同(分别

我想使用java程序从hdfs-site.xml中读取这个默认block大小值？任何人都可以帮忙吗？dfs.blocksize134217728 最佳答案 我发现有更好的选择，而不是从HDFS-SITEXML读取默认block大小。Configurationconf=newConfiguration();conf.set("fs.defaultFS","hdfs://0.0.0.0:8020");FileSystemfs=FileSystem.get(conf);Configurationcconf=fs.getConf();Str