我正在使用WebHDFSREST客户端，我可以上传.xml和.q文件。代码的有用部分-CloseableHttpClienthttpclient=HttpClients.createDefault();HttpPuthttpPut=newHttpPut(urlString);httpPut.setHeader("Accept","application/xml");httpPut.setHeader("Content-type","application/xml");CloseableHttpResponseresponse=httpclient.execute(httpPut);我在
我是Spark的新手，目前正在做一些在4个Sparkworker上运行的基本ETL，从外部源读取项目，然后将它们保存到HDFS。奇怪的是，我的HDFS结果中缺少项目。因为我需要遵循某些文件系统约定，所以我想将项目拆分到单独的存储桶中并将它们保存在单独的子文件夹中(我知道我在这里降低了性能):Listsources;//somelistofstringsJavaRDDtaskList;//alotoftasksforeachsourceJavaRDDitems=taskList.map(task->newExtractor().execute(task));for(Stringsourc
我确定没有人开始平衡，可能出了什么问题？平衡运行如下:#hdfsbalancer-threshold116/02/1915:10:02INFObalancer.Balancer:Usingathresholdof1.016/02/1915:10:02INFObalancer.Balancer:namenodes=[hdfs://m1.h.c.test:8020,hdfs://m1.h.c.test]16/02/1915:10:02INFObalancer.Balancer:parameters=Balancer.Parameters[BalancingPolicy.Node,thres
我想检查一个文件是否存在于hdfs中。我正在使用if$(hadoopfs-test-e$myfilewithpath);thenecho"ok";elseecho"notok";fi现在我收到类似的错误消息test:`/data/bi/udm/incoming/Viewership/year=2016/month=02/day=26/hour=07/part-m-*.avro':Nosuchfileordirectorynotok我在路径中期望的文件可以是任何映射器输出文件，即它可以是part-m-00000.avro或者它可以是part-m-00099.avro这就是我在搜索中使用*
我想知道block是如何创建的。它是在文件系统上默认创建64MBblock还是根据文件传输事件创建假设我已经设置了一个10节点集群设置。我在所有节点上安装hadoop。现在如何创建block。一旦我启动hdfs服务，该block就会在linux系统上创建。它是否创建了4kblock的物理64MBblock？(基本block大小)。或当我移动一个大小为128MB的文件时，将创建两个block。block创建是否在两个节点中并行发生？哪个组件会实际将文件拆分成block？我只是hadoop的初学者，因此提出这些问题以获得清晰的理解 最佳答案
我是Hadoop和Kafka的新手。我继承了在桌面Windows机器上运行的Kafka消费者的代码，接收远程集群上可用的新XML数据的HDFS位置，下载数据进行处理，并将结果写回HDFS集群。在我看来，消费者应该在集群上运行，因为那是数据所在的地方，但我看到的所有示例Kafka消费者代码都表明生产者/消费者在常规桌面计算机上运行。Kafka消费者的典型目标平台是什么？ 最佳答案 生产者和消费者可以在任何地方运行。您看到的示例暗示桌面执行，因为该代码比在Storm拓扑中运行的代码简单得多，并且示例往往过于简单。桌面环境的唯一原因是存在
使用HDFSjavaAPI，我可以重命名(移动)HDFS中的文件。有没有办法复制文件？我对distcp不感兴趣，我打算复制一个文件。 最佳答案 根据documentation页面，你可以使用org.apache.hadoop.fs.FileUtilAPIpublicstaticbooleancopy(FileSystemsrcFS,Pathsrc,FileSystemdstFS,Pathdst,booleandeleteSource,booleanoverwrite,Configurationconf)throwsIOExcepti
在Hadoop中，hdfsdfs-text和hdfsdfs-getmerge命令允许人们从命令行轻松读取HDFS中压缩文件的内容，包括管道到其他命令进行处理(例如wc-l/dev/null))。这些命令是否有相互关系，允许从命令行将内容推送到HDFS，同时支持与上述命令相同的压缩和格式功能？hdfsdfs-put似乎只是将本地文件的原始副本复制到HDFS，而无需压缩或更改容器格式。也欢迎建议使用命令行工具来操作此类格式和压缩算法的答案。我通常会在CompressedStream中看到Snappy压缩数据，但不知道如何从命令行将纯旧文本文件(每行一个数据)转换为此类文件。我试了一下snz
我已经在伪分布式模式下安装了hadoop2.7.2(machine-1)。我想向它添加一个新的数据节点以使其成为一个集群。作为，但问题是两台机器都有不同的磁盘分区。我在新的数据节点(machine-2)中安装了相同版本的hadoop2.7.2，也可以与machine-1ssh。在谷歌搜索了很多网站之后，都有共同的教程提到，我们必须在里面有相同的配置文件/etc/hadoop/文件夹。综上所述，我在machine-1中的现有配置是:核心站点.xmlhadoop.tmp.dir/home1/tmpAbaseforothertemporarydirectoriesfs.default.nam
假设您正在从CSV文件中读取数百万行数据。每行显示传感器名称、当前传感器值和观察到该值时的时间戳。key,value,timestamptemp_x,8°C,10:52amtemp_x,25°C,11:02amtemp_x,30°C,11:12am这与这样的信号有关:所以我想知道将其存储到ApacheHadoopHDFS中的最佳和最有效的方法是什么。第一个想法是使用BigTableakaHBase。这里的信号名称是行键，而值是随时间保存值的列组。可以向该行键添加更多列组(例如统计信息)。另一个想法是使用表格(或类似SQL)的结构。但是随后您在每一行中复制key。并且您必须按需计算统计信
