下面是HadoopYarn中的观察结果:a)对于每个InputSplit或block，都会触发一个新的映射。b)集群的典型block大小为128MB。c)在大多数集群中，MapReduce.map.memory.mb将配置为大于1GB。事实上，Cloudera建议的block大小是128MB，而MapReduce.map.memory.mb是1GB当block大小只有128MB时，为什么我们需要分配1GB给映射内存(MapReduce.map.memory.mb)？理想情况下，最多128MB应该可以满足需要。为什么我们为map内存提供的block大小甚至超过block大小？
我正在使用HDP2.1。对于集群。我遇到了以下异常，因此MapReduce作业失败了。实际上，我们经常使用来自Flume的数据创建表，这是ver。1.4.我检查了mapper试图读取的数据文件，但我找不到任何内容。2014-11-2800:08:28,696WARN[main]org.apache.hadoop.metrics2.impl.MetricsConfig:Cannotlocateconfiguration:triedhadoop-metrics2-maptask.properties,hadoop-metrics2.properties2014-11-2800:08:28,
我想使用Docker在多裸机集群中安装Hadoop2.3.0。我有一个主容器和一个从属容器(在第一个设置中)。当Master和Slave容器位于同一主机(因此位于同一Flannel子网)时，Hadoop可以完美运行。但是，如果主节点和从节点位于不同的裸机节点(因此，不同的法兰绒子网)，它根本不起作用(我收到连接被拒绝的错误)。两个容器都可以相互ping和ssh，因此不存在连接问题。出于某种原因，hadoop似乎需要集群中的所有节点都在同一个子网中。有没有办法规避这个？谢谢 最佳答案 我认为将节点置于单独的法兰绒子网中会引入一些与NA
我对Hadoop中的block有一些疑问。我读到Hadoop使用HDFS，它会创建特定大小的block。第一个问题block是否物理存在于普通文件系统(如NTFS)的硬盘上，即我们可以看到托管文件系统(NTFS)上的block，还是只能使用hadoop命令才能看到？第二个问题hadoop是否在运行任务之前创建block，即只要有文件，block就从一开始就存在，或者hadoop仅在运行任务时创建block。第三个问题block是在拆分之前确定和创建的(即InputFormat类的getSplits方法)而不考虑拆分次数，还是在拆分之后根据拆分次数确定和创建block？第四个问题运行任务
我想修改HDFS的默认block放置策略以适合我的应用程序。例如，我有两个文件file1(128MB)和file2(128MB)。block大小为64MB，每个文件将被分成两个block。我想确保file1和file2的block1都放在同一个数据节点上。如果可能的话，我还想确保副本也放在同一组数据节点上。问题1。这可能吗？如果可以，需要修改源码中的哪些类？问题2。copyFromLocal等命令如何映射到hadoop源代码中的函数？ 最佳答案 block放置策略的默认行为可以通过扩展BlockPlacementPolicy来修改。
Hadoop2.x中的默认block大小为128MB。64MB有什么问题？ 最佳答案 block大小增加有一些原因。如果您正在管理peta字节数据的大型Hadoop集群，它会提高性能。如果您正在管理一个1peta字节的集群，64MBblock大小会导致15+百万block，这对于有效管理的Namenode。有很多block也会导致在MapReduce执行期间有很多映射器。根据你的数据需求，你可以微调dfs.blocksize通过正确设置block大小(64MB或128Mb或256MB或512MB)，您可以实现改进Namenode性能
如果我试图将200MB的文件写入HDFS，其中HDFSblock大小为128MB。如果写入200MB中的150MB后写入失败，会发生什么情况。我可以从写入的数据部分读取数据吗？如果我尝试再次写入同一个文件怎么办？那会是重复的吗？之前写入失败的150MB数据会怎样？ 最佳答案 HDFS默认block大小为128MB，如果写入失败(将在HadoopAdministrationUI中显示状态，并复制文件扩展名。)只会复制150MB的数据。是的，您只能读取部分数据(150MB)。一旦您恢复复制，它将从之前的点继续(如果两个路径相同且文件名相
我正在使用Hadoop的cloudera发行版，最近不得不更改集群中几个节点的IP地址。更改后，在其中一个节点(旧IP:10.88.76.223，新IP:10.88.69.31)上尝试启动数据节点服务时出现以下错误。InitializationfailedforblockpoolBlockpoolBP-77624948-10.88.65.174-13492342342(storageidDS-820323624-10.88.76.223-50010-142302323234)servicetohadoop-name-node-01/10.88.65.174:6666org.apache
我正在尝试运行HiveFromSpark我的EMRSpark/Hive集群上的示例。问题使用yarn-client:~/spark/bin/spark-submit--masteryarn-client--num-executors=19--classorg.apache.spark.examples.sql.hive.HiveFromSpark~/spark/lib/spark-examples-1.3.0-hadoop2.4.0.jar就像一个魅力。但是，使用yarn-cluster:~/spark/bin/spark-submit--masteryarn-cluster--num
上周左右我一直在使用Hadoop(试图掌握它)，尽管我已经能够设置多节点集群(2台机器:1台笔记本电脑和一台小型台式机)并检索结果，当我运行hadoop作业时，我似乎总是遇到“太多的获取失败”。一个示例输出(在一个简单的wordcount示例中)是:hadoop@ap200:/usr/local/hadoop$bin/hadoopjarhadoop-examples-0.20.203.0.jarwordcountsitasita-output3X11/05/2015:02:05INFOinput.FileInputFormat:Totalinputpathstoprocess:711/
