我对SpringData和HBase很感兴趣。我将这个jar包含在我的pom中:org.springframework.dataspring-data-hadoop1.0.1.RELEASE我看到somereferences关于使用HbaseTemplate类。这些例子都有基于XML的SpringHBase配置。我正在使用注释基础配置，//defaultHBaseconfiguration//wirehbaseconfiguration(usingdefaultname'hbaseConfiguration')intothetemplate我如何通过注释来做到这一点，例如:@Bean@
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
Oracle11g的Sqoop导入作业因错误而失败ERRORsqoop.Sqoop:GotexceptionrunningSqoop:org.kitesdk.data.ValidationException:Datasetname81fdfb8245ab4898a719d4dda39e23f9_C46010.HISTCONTACTisnotalphanumeric(plus'_')完整的命令如下:$sqoopjob--createingest_amsp_histcontact--import--connect"jdbc:oracle:thin:@:/"--username"c46010
我想使用java程序从hdfs-site.xml中读取这个默认block大小值？任何人都可以帮忙吗？dfs.blocksize134217728 最佳答案 我发现有更好的选择，而不是从HDFS-SITEXML读取默认block大小。Configurationconf=newConfiguration();conf.set("fs.defaultFS","hdfs://0.0.0.0:8020");FileSystemfs=FileSystem.get(conf);Configurationcconf=fs.getConf();Str
我们的开发HDP集群发生断电，损坏了Accumulo使用的一些HDFS系统block，现在集群处于安全模式并且ambari不会重新启动。作为一个DEVbox，HDFS的复制因子为1，所以我无法恢复损坏的block。重建Accumulo以完全恢复HDFS文件系统并恢复HDP集群的最佳方法是什么？accumulo中没有要保存的用户数据，因此在这种情况下删除并重新初始化就可以了。只是不确定执行此操作的最佳方法。一些腐败细节:hdfsfsck/|egrep-v'^\.+$'|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
我只想澄清这句话“代码移动到数据附近进行计算”，这是否意味着开发人员编写的所有javaMR都部署到集群中的所有服务器？如果1为真，如果有人更改了MR程序，它如何分发到所有服务器？谢谢 最佳答案 Hadoop将MR作业的jar放入HDFS-它的分布式文件系统。需要它的任务跟踪器将从那里获取它。所以它分发到一些节点，然后由实际需要它们的节点按需加载。通常这需要意味着节点将要处理本地数据。Hadoop集群在作业方面是“无状态的”。每次工作都被视为新事物，并且不使用前一个工作的“副作用”。确实，当要在大型集群上处理少量文件(或准确地说是拆分
