我的问题类似于:hadoopstreaming:howtoseeapplicationlogs?(答案中的链接目前无法使用。所以我必须再次发布它并提出一个额外的问题)我可以在/usr/local/hadoop/logs路径下看到所有hadoop日志但是我在哪里可以看到应用程序级别的日志？例如:reducer.py-importlogging....logging.basicConfig(level=logging.ERROR,format='MAP%(asctime)s%(levelname)s%(message)s')logging.error('Test!')...我在stderr

我想从flume中的不同服务器读取一个日志文件，它在一些不同的服务器上启动并运行......所以我如何通过更改我的flume-conf来实现这一点。properties文件.......我应该在flume的配置文件中写什么来实现这个......a1.sources=AspectJa1.channels=memoryChannela1.sinks=kafkaSinka1.sources.AspectJ.type=com.flume.MySourcea1.sources.AspectJ.command=tail-F/tmp/data/Log.txt为了实现这个我应该写什么来代替a1.sou

我想了解为什么在启动hadoop守护程序之前需要格式化名称节点。我知道如何格式化它，但不知道我为什么要这样做。 最佳答案 当我们格式化名称节点时，它会格式化与数据节点相关的元数据。通过这样做，数据节点上的所有信息都将丢失，并且可以将它们重新用于新数据。 关于hadoop-为什么需要格式化namenode？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/30625068/

我有一个标准配置的HDP2.2环境，其中包含Hive、HBase和YARN。我使用Hive(/wHBase)对具有大约1000万行的表执行简单的计数操作，结果YARN消耗了10gb的内存。如何减少这种内存消耗？为什么它需要这么多内存来计算行数？ 最佳答案 一个简单的计数操作涉及后端的mapreduce作业。在您的案例中，这涉及1000万行。看here为了更好的解释。好吧，这只是针对在后台和执行时发生的事情，而不是关于内存需求的问题。至少，它会提醒您要寻找的地方。This也几乎没有解决方案可以加快速度。快乐编码

hadoop管理和hadoopdevops有什么区别？每个人都做什么和不做什么？ 最佳答案 hadoopadmin是一个角色，通常与涉及hadoop集群的安装和配置的任务关联，而hadoopdevops是一个角色，通常与保持已安装的应用程序（通常位于mapreduce、spark或storm之上）正常运行的任务关联。这两个角色有些重叠，通常由同一个人执行，但需要不同的技能。 关于hadoop-HadoopAdmin和HadoopDevOps有什么区别，我们在StackOverflow上找

请任何人建议我如何进行配置单元数据库备份。我们正在使用mapr。问候苏尼尔库马尔 最佳答案 目前，我已经使用Import/Exporthive提供的实用程序对HiveDB进行了备份。它将备份元数据(hive结构信息)和实际数据。EXPORTTABLEtablename[PARTITION(part_column="value"[,...])]TO'export_target_path'[FORreplication('eventid')]IMPORT[[EXTERNAL]TABLEnew_or_original_tablename[

我的操作系统是Ubuntu15.04&Hadoop版本是2.7.0通过tar-xzfhadoop2.7.0.tar.gz来自官网。还有一些环境如下:(我没有足够的声誉。哈哈)主机文件:配置并启动journalnode后，出现一个疑惑的问题:我处理了很长时间。有人可以帮助我吗？这些是我的配置文件:核心站点.xml:hdfs-site.xml:mapred-site.xml: 最佳答案 在Ubuntu15.04中尝试以下设置$sudoapt-get更新$sudoapt-getinstalldefault-jdk$java-version

谁能解释一下hadoop如何决定将作业传递给map和reduce。Hadoop作业被传递到map和reduce，但我无法弄清楚它是如何完成的。提前致谢。 最佳答案 请参阅Hadoop权威指南第6章“MapReduce作业运行剖析”主题。快乐学习 关于hadoop-hadoop如何分配jobs到map和reduce，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/30678872/

如果有一个job只有map没有reduce，如果所有要处理的datavalue映射到一个key，这个job会不会只在一个node上处理？ 最佳答案 没有。基本上，节点的数量将由映射器的数量决定。1个映射器将在1个节点上运行，N个映射器将在N个节点上运行，每个映射器一个节点。您的作业所需的映射器数量将由Hadoop设置，具体取决于数据量以及您的数据将被拆分的block的大小。每个数据block将由1个映射器处理。因此，例如，如果您有大量数据，被分成N个block，您将需要N个映射器来处理它。

我在30节点集群中有1个hiveserver2，现在我想通过ambari创建4个hiveserver2守护进程。我如何在HDP2.2和ambari1.7中创建多个hiveserver2？我知道我们可以直接启动配置单元服务器并将属性设置为自动搜索但是我们不能通过ambari监控这个守护进程。 最佳答案 它仅在Ambari2.0.0中受支持:https://issues.apache.org/jira/browse/AMBARI-8906 关于hadoop-我如何在HDP2.2和ambari