我正在设置Hadoop集群。据我了解，至少有两名worker的集群的最低设置是4台机器:名称节点资源经理数据节点1数据节点2我对hdfsnamenode-format命令感到困惑，看起来它只用于格式化名称节点，但它的描述(当运行一个空的hdfs命令时)声明“格式化DFS文件系统”。这是否意味着我也应该在所有数据节点上作为安装的一部分运行该命令，还是应该只在名称节点上运行？ 最佳答案 您只需格式化一次。它告诉NameNode做一个格式化，这主要是一个元数据操作。您不一定需要在NameNode实际驻留的节点上执行此操作。应该可以从任何地
在处理如此多的小文件时，减少和调整随机播放时间的更好方法是什么？由于其他一些限制和要求，我无法减少小文件的数量，我知道处理小文件的问题。但我想知道这里还有哪些其他选项可以减少给定MapReduce作业的洗牌时间？对于单个MapReduce作业，我得到如下内容:AverageMapTime33secAverageReduceTime10secAverageShuffleTime1hrs,10mins,18secAverageMergeTime2sec我想知道是否有任何其他方法可以尝试减少此随机播放时间？对于上述数据，我的mapper#是:14778 最佳答案
我在Impala中使用下表:customer_id|day_id|return_day_idABC2017083020170923BCD2017083020170901不幸的是，day_id和return_day_id字段都是INT而不是日期。如何将它们的数据类型更改为日期，以便我可以在day_id之后的4天内仅使用return_day_id计算不同的customer_id。我是否需要将其转换为日期，然后转换为时间戳，以便我可以使用adddate函数？ 最佳答案 其中一条评论正确指出，您需要使用unix_timestamp和from
您好，我有一个HashSet，它需要在hadoop中的每个映射任务中使用。我不想多次初始化它。我听说可以通过在配置函数中设置变量来实现。欢迎提出任何建议。 最佳答案 看来你还没有真正了解Hadoop的执行策略。如果你是分布式模式，你不能在多个map任务中共享一个集合(HashSet)。这是因为任务是在它们自己的JVM中执行的，并且它不是确定性的，即使不使用jvm重用，你的集合在jvm被重置后仍然存在。您可以做的是在计算开始时为每个任务设置一个HashSet。因此您可以覆盖setup(Contextctx)方法。这将在调用映射方法之前
createexternaltableifnotexistsmy_table(customer_idSTRING,ip_idSTRING)location'ip_b_class';然后:hive>setmapred.reduce.tasks=50;hive>selectcount(distinctcustomer_id)frommy_table;TotalMapReducejobs=1LaunchingJob1outof1Numberofreducetasksdeterminedatcompiletime:1里面有160GB，1个reducer需要很长时间...[ihadanny@lv
我正在尝试将Python作业提交到2个工作节点的Spark集群，但我一直看到以下问题，最终导致spark-submit失败:15/07/0421:30:40WARNscheduler.TaskSetManager:Losttask0.1instage0.0(TID2,workernode0.rhom-spark.b9.internal.cloudapp.net):org.apache.spark.SparkException:Pythonworkerdidnotconnectbackintimeatorg.apache.spark.api.python.PythonWorkerFact
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
我将日期存储为[27/Feb/2016:00:24:31+0530]。我想要27/Feb/2016中的日期格式，并且还想按它排序。我试过了this解决方案，但它以2016-02-27形式返回，并且也正确排序。SELECTTO_DATE(FROM_UNIXTIME(UNIX_TIMESTAMP(SUBSTR(time,2,11),'dd/MMM/yyyy')))ASreal_date,urlFROMcleanned_logsORDERBYreal_dateASC;为了获得所需的格式，我尝试使用date_format()函数。它在1.2.1中不可用，所以我从1.0.1切换到它。SELECT
我有一个带有event_time字段的文件，每条记录每30分钟生成一次，并指示事件持续了多少秒。示例:Event_time|event_duration_seconds09:00|80009:30|180010:00|270012:00|100013:00|1000我需要将连续的事件转换为一个具有持续时间的事件。输出文件应如下所示:Event_time_start|event_time_end|event_duration_seconds09:00|11:00|530012:00|12:30|100013:00|13:30|1000ScalaSpark中是否有一种方法可以将数据帧记录与
我正在尝试在CentOS6.3上安装Hadoop1.1.2.21我已经在/etc/hadoop/conf/hdfs-site.xml文件中配置了dfs.name.dirdfs.name.dir/mnt/ext/hadoop/hdfs/namenode但是当我运行“hadoopnamenode-format”命令时，它会格式化/tmp/hadoop-hadoop/dfs/name。我错过了什么？ 最佳答案 我遇到了这个问题并解决了它。所以更新这个答案。确保您的环境变量HADOOP_CONF_DIR指向可以找到所有用于配置的xml文件的
