我是hadoop的新手，正在关注这个link在Fedora20中安装它。这篇文章中有一个命令:runuserhdfs-s/bin/bash/bin/bash-c"hadoopfs-mkdir/user/"在这部分命令中，我们在HDFS中创建一个目录:"hadoopfs-mkdir/user/"但是我无法理解上面命令的这一部分的用途/含义是什么:runuserhdfs-s/bin/bash/bin/bash请告诉我这个命令的确切用途/含义是什么:runuserhdfs-s/bin/bash/bin/bash 最佳答案 这有点令人困惑，
我在台式计算机上安装了HDInsight以学习使用Hive。当我重新启动计算机并登录我的个人资料时，一切都变慢了。我发现Hadoop正在运行Java.exe的多个实例。有没有办法限制Hadoop为此使用的内存量？ 最佳答案 Hadoop运行多个Java实例的原因是因为Hadoop有各种守护进程，如namenode、secondarynamenode、datanode、jobtracker、tasktracker执行各种任务，每个守护进程都是一个Java进程。我不确定HDInsight，但在ApacheHadoop中，您可以通过在通常
我是Hadoop的新手，有一个问题，例如，我们可以使用任何命令来检查表格格式的名称节点元数据吗？比如如果我想检查namenode在FsImage中保存数据的具体格式。如果我在调查中遗漏了一些特定的命令，请帮助我。感谢和问候 最佳答案 Hadoopofflineimageviewer会做的。语法:hdfsoiv-ipath/to/fsimage/file-odestination/file通过使用它，我们可以将名称节点日志转换为文本和xml文件。 关于hadoop-我们可以有任何命令来检查
我对洗牌何时开始有疑问。假设我有2个映射器和1个缩减器。每个映射器将生成输出map1和map2。这个map1和map2存储在各自datanode的临时磁盘中。现在reducer应该等待map1和map2的输出？换句话说，什么时候开始洗牌？一旦map1完成还是必须等待map2也完成？我正在收听reducer的改组流量，但我找不到任何流量，但控制台输出显示已经完成了70%(大约)的减少。14/12/1817:45:55INFOmapred.JobClient:map97%reduce22%14/12/1817:45:58INFOmapred.JobClient:map98%reduce22
我是Storm的初学者。我正在尝试执行下面的示例程序HowtocreateatopologyinstormSampleSpout.javaimportjava.util.ArrayList;importjava.util.List;importjava.util.Map;importbacktype.storm.spout.SpoutOutputCollector;importbacktype.storm.task.TopologyContext;importbacktype.storm.topology.IRichSpout;importbacktype.storm.topology
我正在尝试从实现Tool接口(interface)的应用程序启动mapreduce作业。该应用程序几乎没有做其他事情，例如mapreduce作业的先决条件。此类使用一些第三方库，如何在运行jar时使用以下命令将这些jar添加到类路径:hadoopjar[args]从这里Cloudera'spost我试图将HADOOP_CLASSPATHenvvar设置为第三方jar，但没有成功。上面提到的第三方jar仅由启Action业的类而不是Mapper/Reducer类需要。所以我不需要把它们放在分布式缓存中。当我在$HADOOP_HOME/lib下复制这些我需要的第三方jar时，它可以工作，但
这里的COGROUP运算符是如何工作的？在最后两行输出中我们如何以及为什么得到空包(没有网站详细解释COGROUP中的数据排列)？A=load'student'as(name:chararray,age:int,gpa:float);B=load'student'as(name:chararray,age:int,gpa:float);dumpB;(joe,18,2.5)(sam,,3.0)(bob,,3.5)X=cogroupAbyage,Bbyage;dumpX;(18,{(joe,18,2.5)},{(joe,18,2.5)})(,{(sam,,3.0),(bob,,3.5)},
我正在构建一个包含大约40万行消息传递应用数据的表。当前表的列看起来像这样:消息标识符(整数)|发件人用户ID(整数)|other_col(字符串)|other_col2(int)|create_dt(时间戳)我将来要运行的很多查询都将依赖于涉及create_dt列的where子句。因为我预计这张表会增长，所以我想立即尝试优化它。我知道分区是一种方式，但是当我根据create_dt对其进行分区时，结果分区太多，因为我的每个日期都可以追溯到2013年11月。有没有办法改为按日期范围进行分区？每3个月分区一次怎么样？甚至每个月？如果这是可能的-我将来可能有太多分区导致效率低下吗？还有哪些其
我使用AvroParquetInputFormat。用例需要扫描多个输入目录，每个目录将包含具有一个模式的文件。由于AvroParquetInputFormat类无法处理多个输入模式，我通过静态创建多个虚拟类(如MyAvroParquetInputFormat1、MyAvroParquetInputFormat2等)创建了一个解决方法，其中每个类都继承自AvroParquetInputFormat。对于每个目录，我设置了一个不同的MyAvroParquetInputFormat并且有效(如果有更简洁的方法来实现此目的，请告诉我)。我目前的问题如下:每个文件都有几百列，基于元数据，我为每
嘿，这更像是一个java问题，但它与Hadoop相关。我的MapReducejava作业中的代码中有这一行:JobConfconf=newJobConf(WordCount.class);conf.setJobName("WordCount");.......................................FileInputFormat.addInputPath(conf,newPath(args[0]));我如何设置特定的文件名，而不是“给”一个包含许多文件的目录？ 最佳答案 摘自《Hadoop:权威指南》一书:A
