我在尝试运行python脚本调用存储在HDFS中的文件上的Tensorflow读取器时遇到错误“libhdfs.so:无法打开共享对象文件:没有这样的文件或目录”(下面的堆栈跟踪)。我在集群上的一个节点上运行脚本，该节点在执行时激活了virtualenv中的Tensorflow。我在执行前设置了以下环境变量:exportHADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HDFS_HOME:/opt/cloudera/parcels/CDH导出JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-7-openjdk-amd64导出LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_
我想将本地文件推送到远程hadoop机器。有没有办法在python中做到这一点？谢谢。 最佳答案 使用hdfsclipython模块。一个简单的例子，对于安全关闭的HDFS环境，看起来像fromhdfsimportInsecureClienthdfsclient=InsecureClient('http://nn_host:port',user='superuser')hdfsclient.upload(hdfspath,localpath)使用TokenClient或KerberosClient基于安全实现。注意:需要WebHDF
我一直在使用oozie来安排spark作业。尝试使用Oozie中可用的spark操作在2.x集群中部署spark作业。在我的job.properties中，我有以下内容`nameNode=hdfs://hostname:8020jobTracker=hostname:8050master=yarn-clusterqueueName=defaultoozie.use.system.libpath=true`当我提交oozie作业时，我一直收到此错误错误:错误代码[JA009]，消息[JA009:无法初始化集群。请检查您的mapreduce.framework.name配置和相应的服务器地
我设置了一个Hadoop集群(HDP2.6)，其中包含3个节点，每个节点上都有以下HDFS安装点。/mnt/datadisk1/mnt/datadisk2/mnt/datadisk3因此，我的/etc/fstab文件在三个节点中的每一个上都如下所示:/dev/mapper/centos-home/homexfsdefaults00...#HeretheHDFSPartitions:/dev/sdb/mnt/datadisk1xfsdefaults00/dev/sdc/mnt/datadisk2xfsdefaults00/dev/sdd/mnt/datadisk3xfsdefaults0
我在8节点Hadoop集群上工作，我正在尝试使用指定的配置执行一个简单的流作业。hadoopjar/usr/lib/hadoop-0.20/contrib/streaming/hadoop-streaming-0.20.2-cdh3u0.jar\-Dmapred.map.max.tacker.failures=10\-Dmared.map.max.attempts=8\-Dmapred.skip.attempts.to.start.skipping=8\-Dmapred.skip.map.max.skip.records=8\-Dmapred.skip.mode.enabled=tru
我已将kerberos身份验证添加到apachehdfs，名称节点已启动并正在运行，但我无法启动数据节点，出现此异常:2012-08-2317:05:45,648ERRORorg.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode:java.lang.RuntimeException:Cannotstartsecureclusterwithoutprivilegedresources.atorg.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.startDataNode(DataNode.java:324)at
我知道$HADOOP_COMMON_HOME应该设置为Hadoop目录的根路径，但是$HADOOP_HDFS_HOME的值是多少？同一个？它的值应该是多少？ 最佳答案 他们不一样..hadoop发行版中有三个主要的子项目:1)hadoop-common-mapreduce和hdfs使用的通用功能，如IPC..2)hadoop-mapred-mapreduce框架jar3)hadoop-hdfs-hdfs分布式文件系统jar它们每个都在不同的目录中。所以在你提取那些子项目之后，设置$HADOOP_COMMON_HOME设置为hadoo
我写了下面的bash脚本#!/bin/bashcd/export/hadoop-1.0.1/bin./hadoopnamenode-format./start-all.sh./hadoopfs-rmrhdfs://192.168.1.8:7000/export/hadoop-1.0.1/bin/output./hadoopfs-rmrhdfs://192.168.1.8:7000/export/hadoop-1.0.1/bin/input./hadoopfs-mkdirhdfs://192.168.1.8:7000/export/hadoop-1.0.1/input./readwrit
我看到examples的人将EMR输出写入HDFS，但我无法找到它是如何完成的示例。最重要的是，thisdocumentation似乎是说EMR流作业的--output参数必须是S3存储桶。当我实际尝试运行脚本时(在本例中，使用python流和mrJob)，它会抛出“无效的S3URI”错误。命令如下:pythonmy_script.py-remr\--emr-job-flow-id=j-JOBID--conf-path=./mrjob.conf--no-output\--outputhdfs:///my-output\hdfs:///my-input-directory/my-file
我是servicemix和osgi的新手，我想知道是否有人在servicemix中将camelhdfs组件与hadoop2.x集群一起使用取得了成功。我尝试过此操作，但遇到了IPC版本不匹配问题。为了解决这个问题，我fork了camel-hdfs组件，修改了hadoop依赖项，并且在作为独立应用程序部署并通过所有测试时，只需对组件进行很小的更改就可以正常工作。现在的挑战是在servicemix中运行它，初始化hadoop类存在问题，即使我使用wrap:*命令将依赖的hadoop库包装为一个包。我得到的一个示例异常是Exceptioninthread"SpringOsgiExtender
