这是我第一次在stackoverflow上发帖，所以如果我做错了什么，我深表歉意。我最近建立了一个新的hadoop集群，这是我第一次尝试使用Hadoop2和YARN。我目前在提交作业时遇到以下错误。java.io.IOException:CannotinitializeCluster.Pleasecheckyourconfigurationformapreduce.framework.nameandthecorrespondserveraddresses.atorg.apache.hadoop.mapreduce.Cluster.initialize(Cluster.java:120)
我们的开发HDP集群发生断电，损坏了Accumulo使用的一些HDFS系统block，现在集群处于安全模式并且ambari不会重新启动。作为一个DEVbox，HDFS的复制因子为1，所以我无法恢复损坏的block。重建Accumulo以完全恢复HDFS文件系统并恢复HDP集群的最佳方法是什么？accumulo中没有要保存的用户数据，因此在这种情况下删除并重新初始化就可以了。只是不确定执行此操作的最佳方法。一些腐败细节:hdfsfsck/|egrep-v'^\.+$'|grep-v副本|grep-v副本|grep"^\/"|grep“腐败”|sed's/:损坏。*//'|grep-v"^
我正在阅读Hadoop权威指南，但没有弄清以下概念。block抽象，有人可以详细说明一下吗。使抽象单元成为block而不是文件可以简化存储子系统。a.)block的抽象单元是什么？b.)如何制作抽象单元？c.)它如何简化存储子系统？ 最佳答案 HDFSblock抽象:HDFSblock大小为64MB-128MB(通常)，与其他文件系统不同，小于block大小的文件不会占用完整block大小的内存。block大小保持很大，因此与数据传输速率相比，进行磁盘寻道的时间更少。为什么要阻止抽象:文件可以大于单个磁盘文件系统元数据不需要与每个b
众所周知，写入大于HDFSblock大小的单个文件并不是最佳选择，许多非常小的文件也是如此。但是，当在spark中执行repartition('myColumn)操作时，它将为每个项目创建一个分区(假设是一天)，其中包含所有记录(作为单个文件)，这些记录可能是几GB大小(假设20GB)，而HDFSblock大小配置为256MB。文件太大真的不好吗？当读回文件时(假设它是一个可拆分文件，如parquet或带有gzip或zlib压缩的orc)spark正在为每个文件创建>>1任务，即这是否意味着我不需要担心指定maxRecordsPerFile/文件大小大于HDFSblock大小？
我无法从foreach中调用宏，例如DEFINEvalid_attribute(id,attribute)RETURNSresult{data=LOAD'/user/sathish/sessAttr'AS(id:chararray,browser_version:chararray);filtered_data=FILTERdataBYid=='$id'AND$attributeisNOTnull;$result=foreachfiltered_datagenerate$attribute;};ip=load'/user/sathish/macros/inputParams'AS(id
我刚刚在HDInsight中设置了一个Hadoop集群并尝试开始使用Hadoop。我在集群上启用了远程登录并登录到它。我已将要处理的数据从我的桌面复制到这个盒子上。文档将此框称为头节点，并有一个额外的步骤，用于讨论将数据复制到hadoop集群。这让我很困惑。我有以下问题:当我将数据从桌面复制到我登录的盒子时，它实际上不是将数据复制到hadoop吗？第一个复制操作与第二个复制操作有何不同？什么是Hadoop中的头节点？ 最佳答案 HDInsight集群中的头节点是运行构成Hadoop平台的一些服务的机器，包括名称节点和作业跟踪器。从广
我目前正在重建具有区域服务器和数据节点的服务器。当我关闭一个数据节点时，10分钟后，它所拥有的block将在其他数据节点之间重新复制，这是应该的。我们有10个数据节点，因此在重新复制block时我看到网络流量很大。但是，我发现每台服务器的流量大约只有500-600mbps(所有机器都有千兆位接口(interface))，所以它绝对不受网络限制。我试图弄清楚是什么限制了数据节点发送和接收block的速度。每个数据节点有六个7200rpmsata驱动器，在此期间IO使用率非常低，每个驱动器的峰值仅为20-30%。hdfs是否内置了限制block复制速度的限制？
我想知道使用MySQL集群和使用Hadoop框架的优点/缺点。什么是更好的解决方案。我想听听您的意见。我认为使用MySQL集群的优点是:高可用性良好的可扩展性高性能/实时数据访问您可以使用商用硬件而且我看不出有什么缺点!有没有Hadoop没有的缺点？Hadoop和Hive的优点是:也有很好的可扩展性您也可以使用商用硬件在异构环境中运行的能力使用MapReduce框架进行并行计算使用HiveQL的Hive缺点是:没有实时数据访问。分析数据可能需要几分钟或几小时。所以在我看来，对于处理大数据，MySQL集群是更好的解决方案。为什么Hadoop是处理大数据的chalice？你怎么看？
我正在使用hadoop0.20.append和hbase0.90.0。我将少量数据上传到Hbase，然后出于评估目的杀死了HMaster和Namenode。在此之后，我向Hbase添加了更多数据，我可以在hbaseshell中看到它们。现在，当我启动Namenode时，我遇到了问题。日志显示名称节点处于安全模式，我无法添加或删除处于安全模式的内容。也是刚跑的时候./bin/hadoopfsck/我明白了，............Status:HEALTHYTotalsize:12034B(Totalopenfilessize:4762B)Totaldirs:22Totalfiles:1
我正在使用使用spark1.6的HDP2.4发行版，我正在尝试在yarn-cluster上提交spark作业。当我在yarn-client和本地提交作业时，它正在运行。但是当使用yarn-cluster提交作业时会出现以下错误。java.lang.RuntimeException:Unabletoinstantiateorg.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClientCausedby:java.lang.NoClassDefFoundError:Couldnotinitializeclassorg.apache.d
