这个问题不太可能帮助任何future的访问者；它只与一个小的地理区域、一个特定的时间点或一个非常狭窄的情况有关，这些情况并不普遍适用于互联网的全局受众。为了帮助使这个问题更广泛地适用，visitthehelpcenter.关闭10年前。我正在尝试设置一个8节点开发集群。我对配置做了最小的改动。我将其中一个节点设置为所有节点上的种子。3个节点连接到种子，但还有4个不连接。我检查过所有非连接节点都可以访问种子的IP(它们甚至在同一子网上)。我的网络没问题。我验证了所有IP都是正确的。一个非连接节点显然访问了种子:INFO17:30:16,272StartingMessagingServic

我想将HDFS(gzip压缩)数据复制到Vetica。我正在使用以下命令。但它不起作用COPYpix001SOURCEHdfs(url='http://hadoopnemenode.com:50070/webhdfs/v1/bq-upload/pix/m=03/d=01/03-01.txt.gz',username='xyz')GZIPDELIMITERE'\t';谁知道更好的方法谢谢 最佳答案 是的，有GZIP支持，只需要编译GZIP库[VerticaGuys终于帮了我:)]步骤如下:#cd/opt/vertica/sdk/exa

我们是否需要在名称节点节点上启动节点管理器，即我不会将其设为数据节点？我将在一台机器上启动namenode和resourcemanager。由于我不会在这台机器上启动datanode，我想我也不需要启动nodemanager？感谢 最佳答案 这取决于你。您可以选择在未安装Datanode服务的节点上保留Nodemanager，在这种情况下，如果由该Nodemanager执行，数据将通过网络传输以执行任务。但是如果你想减少主节点的负载，那么你应该避免在它上面安装如此繁重的进程(Datanode和NodeManager)。在许多情况下，

我的CSV文件包含有关公司员工的详细信息。一栏包含员工的薪水(例如-4,000美元)。因此，当我编写脚本以通过“，”分隔将数据加载到表中时，它将我的薪水列分别作为4和000。如何处理？CSV文件示例-澳大利亚，35-39岁，咨询，创业(1-25)，Web应用程序开发人员，"$10,001-$25,000",企业表格代码-createtablesurvey(countrystring,agestring,industryTypestring,companyTypestring,occupationstring,salarystring,projectstring)rowformatdel

我正在运行的某个作业需要在处理一些大型HDFS文件之前从数据库(MySQL，尽管这不是很相关)收集一些元数据。此元数据将添加到文件中的数据中，并传递到后面的映射/合并/缩减阶段。我想知道放置此查询的“正确”位置可能在哪里。我需要元数据在映射器开始时可用，但将它放在那里似乎是多余的，因为每个映射器都将执行相同的查询。我如何(如果有的话)执行一次此查询并在所有映射器之间共享其结果？是否有一种通用方法可以在执行任务的所有节点之间共享数据(除了将其写入HDFS之外)？谢谢。 最佳答案 您可以在主函数中进行MYSql查询，查询结果可以存储在字

我正在尝试将MySQL数据库导入Hive以根据Blog分析大型MySQL数据有几种方法可以做到这一点非实时:Sqoop实时:MySQL的Hadoop应用程序所以我决定采用“非实时”方法，并且我设置了具有4个节点的Hadoop集群、Sqoop和Hive，它们在以下版本中运行良好名称版本ApacheHadoop2.6.0ApacheHivehive-0.14.0ApacheSqoopsqoop-1.4.5.bin__hadoop-2.0.4-alpha现在，当我尝试使用以下命令导入数据时导入命令sqoop-import-all-tables--verbose--connectjdbc:my

我使用命令CREATEDATABASEFIRST_DB;在HIVE中创建了一个数据库，并创建了一个数据库。然后我在其中创建了几个表，它正在查找。名为FIRST_DB.db的目录是在我的hdfs仓库位置创建的。然后我退出我的HIVEshell。第二天，当我启动我的HIVE并尝试使用命令USEFIRST_DB;进行连接时，它给出了一个错误:SemanticException[error10072]:databasedoesnotexistFIRST_DB但是当我检查我的hdfs时，FIRST_DB.db存在并且其下的表也存在。即使在我退出HIVEsession后，请帮助我永久设置此数据库。

我正在使用Ubuntu和本地Spark安装(spark-2.0.2)。我的数据集很小，我的代码运行在我有一个小数据。如果我用更多行增加数据集(txt文件)，则会发生错误。我在安装了Hadoop的ClouderaVM上尝试了完全相同的代码，并且运行良好。所以，这一定是我的Ubuntu机器上的一些内存问题或限制。还有一些其他类似的问题，例如:ApacheSpark:pysparkcrashforlargedataset但在我的情况下它没有帮助。我没有Hadoop集群，只有Spark、python2.7和java1.8。它工作正常，只是当有一些更复杂的计算或数据集更大时它崩溃了。有什么线索吗

即使经过一些谷歌搜索，我也没有找到答案。我的输入文件是由一个进程生成的，当文件达到1GB时，该进程将它们分块。现在，如果我要运行一个处理dfs中的输入目录的mapreduce作业，我如何确保该作业在hadoop作业运行时获取添加到同一输入目录的文件？我觉得这几乎是不可能的，因为当hadoop作业运行时，它会计算剩余时间和所有这些东西，所以当我的输入不断堆积或换句话说是“可变的”时，Hadoop不会知道如何管理它-这是我的猜测。我想知道您对此的看法以及对此的最佳替代方法!感谢您的帮助。 最佳答案 您描述的用例不是Hadoop设计用来处

出于个人兴趣，我尝试定义一个模拟AI，它基于他学到的信息和互联网搜索，以便提供比系统知道的更多的细节。我举了一个child的例子，当他出生时他需要学习一切，他听到了很多然后提出了一些答案。他的妈妈/爸爸告诉他答案是否合适。为了做到这一点，我想在hadoop系统中存储大量聊天对话并解析所有这些对话以确定哪些是最常给出的答案。为此，我想构建一个神经元数据库，其中包含具有确定答案的对话类型。所以我的问题是我可以在互联网上的某个地方合法地找到一个或多个任何格式的聊天/对话数据库吗？(文件、数据库、csv、...)我拥有的最多的数据就是能够正确确定答案的机会；)感谢您的帮助和欢呼，弗雷德里克PS