我使用的是AmazonEMR，我能够很好地运行大多数作业。当我开始在EMR集群中加载和生成更多数据时，我遇到了问题。集群存储空间不足。每个数据节点都是一个c1.medium实例。根据链接here和here每个数据节点应配备350GB的实例存储。通过ElasticMapReduceSlave安全组，我已经能够在我的AWS控制台中验证c1.medium数据节点正在运行并且是实例存储。当我在名称节点上运行hadoopdfsadmin-report时，每个数据节点都有大约10GB的存储空间。这通过运行df-h进一步验证hadoop@domU-xx-xx-xx-xx-xx:~$df-hFiles

这是【Flutter问题系列第76篇】，如果觉得有用的话，欢迎关注专栏。文章目录一：问题描述二：解决方案一，使用Builder组件三：源码分析四：解决文案二，使用自定义组件五：解决文案三，使用GlobalKey一：问题描述写这篇博客的初衷是因为前几天面试时，面试官问了一个这样的问题，很遗憾之前我用Builder组件只是用它在函数体内定义一些变量，处理逻辑，返回不同的组件。鉴于当时这个问题没有答好，所以研究了Builder组件后写下了这篇博客，下面是博客正文。先来看一段代码，如下图所示点击按钮后，会报如下图所示的错误。主要报错信息是Scaffold.of()calledwithacontextt

我正在尝试使用bdutil脚本从部署在GoogleCloud中的Hadoop集群访问GoogleStorage存储桶。如果存储桶访问是只读的，它将失败。我在做什么:部署集群bdutildeploy-edatastore_env.sh关于大师:vgorelik@vgorelik-hadoop-m:~$hadoopfs-lsgs://pgp-harvard-data-public2>&1|head-1014/08/1414:34:21INFOgcs.GoogleHadoopFileSystemBase:GHFSversion:1.2.8-hadoop114/08/1414:34:25WAR

我有一个在远程服务器上运行的独立Spark集群，我是Spark的新手。默认情况下，似乎没有身份验证方案保护集群主机的(7077)端口。任何人都可以不受任何限制地简单地向集群提交自己的代码。Sparkdocumentation指出可以使用spark.authenticate.secret参数在独立部署模式下进行身份验证，但并未详细说明应该如何使用它。是否可以使用某种共享secret来阻止任何潜在的攻击者向集群提交任务？谁能解释一下具体是如何配置的？ 最佳答案 启用身份验证支持有2个部分:为主人和所有奴隶设置secret在向集群提交作业

我正在尝试将在GoogleCloudVM上运行的Hadoop连接到GoogleCloudStorage。我有:修改了core-site.xml以包含fs.gs.impl的属性和fs.AbstractFileSystem.gs.impl下载并引用了生成的hadoop-env.sh中的gcs-connector-latest-hadoop2.jar使用我的个人帐户通过gcloudauth登录进行身份验证(而不是服务帐户)。我可以毫无问题地运行gsutil-lsgs://mybucket/但是当我执行hadoopfs-lsgs://mybucket/我得到输出:14/09/3023:29:3

我使用我的API日志提取如下信息:这段时间内我的API有多少用户？或者在这段时间里，什么类型的服务被调用最多？我提取的几乎所有信息都取决于时间戳。实际上，我使用MongoDB并将时间戳添加为索引(对于80GB，索引大小为12GB)。有人向我推荐迁移到cassandra或Hbase。我想知道哪个更适合我的用例:时间序列数据分析。需要良好的写入和读取性能。可以使用hadoop进行数据分析。感谢您分享您的观点或经验。 最佳答案 Cassandra的优势:Cassandra通常表现出更好的性能(尽管两者都非常出色)。从操作的角度来看，Cas

目前，我的团队正在创建一个使用HDInsight的解决方案。我们每天将获得5TB的数据，并且需要对这些数据执行一些map/reduce作业。如果我们的数据存储在AzureTableStorage而不是AzureHBase中，会有任何性能/成本差异吗？ 最佳答案 主要区别在于功能和成本。AzureTableStorage本身没有附加mapreduce引擎，但您当然可以使用mapreduce方法编写自己的引擎。您可以使用AzureHDInsight将MapReduce连接到表存储。周围有几个连接器，包括我编写的一个以配置单元为中心的连接

我试图了解Kerberos的工作原理，因此遇到了这个名为Keytab的文件，我相信它用于对KDC服务器进行身份验证。就像Kerberos领域中的每个用户和服务(比如Hadoop)都有一个服务主体一样，是否每个用户和服务都有一个key表文件？此外，使用keytab的身份验证是否适用于对称key加密或公私key？ 最佳答案 要回答您的两个问题，每个用户和服务都不需要key表文件，key表使用对称key加密。我将根据我对如何在使用ActiveDirectory作为目录服务的Windows和非Windows系统的混合网络中使用key表的理解

在这篇博客中，我们将探讨如何处理GitLargeFileStorage(LFS)的一些常见问题。GitLFS是一种用来处理大型文件的Git扩展，它可以让你更轻松地管理大型二进制文件，如图像、音频和视频文件，存储GIS中的.tif,.csv等数据文件有重要作用。1.引言在使用Git和GitHub进行版本控制时，我们可能会遇到一些关于大文件的问题。GitHub对文件的大小有限制，单个文件大小不能超过100MB。如果你尝试上传超过这个大小的文件，你会遇到错误。GitLFS是解决这个问题的一个好方法。2.安装GitLFS首先，你需要在你的系统上安装GitLFS。你可以从GitLFS的官方网站下载并安装

从这两个项目提供的wiki中，我发现他们似乎做了类似的工作。但必须有一些区别，否则不需要2。那么它们之间有什么区别，相互选择的实用建议是什么。非常感谢! 最佳答案 上面的答案很好。去年与Cloudera+Hortonworks合并快速更新。这些公司已决定对Ranger进行标准化。CDH5和CDH6仍将使用Sentry，直到CDH产品线在约2-3年后退役。Ranger将用于Cloudera+Hortonworks的组合“Unity”平台/CDP产品。Cloudera告诉我们，Ranger是一个更“成熟”的产品。由于Unity尚未发布(