我已经在我的系统(Ubuntu14.04)中成功安装并执行了一个mapreduce程序。我可以看到输出文件，hadoopuser@arul-PC:/usr/local/hadoop$bin/hadoopdfs-ls/user/hadoopuser/MapReduceSample-outputFound3items-rw-r--r--1hadoopusersupergroup02014-07-0916:10/user/hadoopuser/MapReduceSample-output/_SUCCESSdrwxr-xr-x-hadoopusersupergroup02014-07-0916
我已成功配置flume以将文本文件从本地文件夹传输到hdfs。我的问题是当这个文件被传输到hdfs时，一些不需要的文本“hdfs.write.Longwriter+binarycharacters”在我的文本文件中有前缀。这是我的flume.confagent.sources=flumedumpagent.channels=memoryChannelagent.sinks=flumeHDFSagent.sources.flumedump.type=spooldiragent.sources.flumedump.spoolDir=/opt/test/flume/flumedump/age
我正在使用Hadoop的cloudera发行版，最近不得不更改集群中几个节点的IP地址。更改后，在其中一个节点(旧IP:10.88.76.223，新IP:10.88.69.31)上尝试启动数据节点服务时出现以下错误。InitializationfailedforblockpoolBlockpoolBP-77624948-10.88.65.174-13492342342(storageidDS-820323624-10.88.76.223-50010-142302323234)servicetohadoop-name-node-01/10.88.65.174:6666org.apache
publicstaticvoidmain(String[]args)throwsIOException,URISyntaxException{配置config=newConfiguration();config.set("fs.default.name","hdfs://127.0.0.1:50070/dfshealth.jsp");FileSystemdfs=FileSystem.get(config);StringdirName="TestDirectory";Pathsrc=newPath(dfs.getWorkingDirectory()+"/"+dirName);dfs.mk
我在保存大数据到hdfs时出现OOMEvalaccumulableCollection=sc.accumulableCollection(ArrayBuffer[String]())valrdd=textfile.filter(row=>{if(row.endsWith(",")){accumulableCollection+=rowfalse}elseif(row.length{varvalid=truefor((k,v)我在spark-submit中使用这个:--num-executors2--driver-memory1G--executor-memory1G--executor
我对ApacheHive的理解是它是一个类似SQL的工具层，用于查询Hadoop集群。我的理解ApachePig是它是一种用于查询Hadoop集群的过程语言。因此，如果我的理解是正确的，Hive和Pig似乎是解决同一问题的两种不同方法。但是，我的问题是，我不理解他们首先要解决的问题!假设我们有一个DB(关系型、NoSQL，无关紧要)将数据馈送到HDFS，以便可以针对该输入数据运行特定的MapReduce作业:我对Hive/Pig正在查询的系统感到困惑!他们在查询数据库吗？他们是否查询存储在HDFS上DataNode中的原始输入数据？他们是否正在运行一些临时的、即时的MR作业并报告他们的
在设计分布式存储和分析架构时，在与数据节点相同的机器上运行分析引擎是否是一种常见的使用模式？具体来说，直接在Cassandra/HDFS节点上运行Spark/Storm是否有意义？我知道自accordingtoHortonworks以来HDFS上的MapReduce具有这种使用模式,YARN最小化数据移动。我不知道这些其他系统是否也是如此。我想这是因为它们似乎可以相互插入，但我似乎无法在网上找到有关此的任何信息。我是这个主题的新手，因此非常感谢任何资源或答案。谢谢 最佳答案 是的，在Cassandra节点上运行Spark以最大限度地
我有一个python脚本，它当前访问一个返回JSON的API。然后它获取JSON字符串并将其作为文件保存在本地文件系统上，然后我将其手动移动到HDFS中。我想更改此设置，以便我的python脚本直接保存到HDFS，而不是先访问本地文件系统。我目前正在尝试使用HDFS和DFS命令保存文件，但我认为复制命令不是执行此操作的正确方法，因为当我尝试保存它时它不是文件而是JSON字符串。当前代码importurllib2importjsonimportosf=urllib2.urlopen('RESTful_API_URL.json')json_string=json.loads(f.read(
我在输出中得到了这个，所以我只想知道什么是BP，Blk？你能解释一下这个输出中每件事的含义吗？我知道BP-929597290-192.0.0.2-1439573305237:blk_1074084574_344316len=2repl=3[DatanodeInfoWithStorage[192.0.0.9:1000,DS-730a75d3-046c-4254-990a-4eee9520424f,DISK],DatanodeInfoWithStorage[192.0.0.1:1000,DS-fc6ee5c7-e76b-4faa-b663-58a60240de4c,DISK],Datano
我们目前正在设置一个ApacheFlume系统，该系统收集事件数据并将其写入我们的HDInsightHDFS集群中的文件。在验证初始设置时，hdfsls在Flume写入文件时显示文件大小为0，但是当文件滚动(并且删除了.tmp文件扩展名)时，文件大小突然跳起来。在Flume写入文件时，HDFS或HDInsight(或WASB)是否有某种原因导致文件的文件大小为0。 最佳答案 这可能是由于HDFS一致性模型。在向HDFS执行写入时，一旦写入了超过一个block的数据，第一个block将对新读者。后续block也是如此:它始终是当前bl
