我们知道Hadoop使用数据局部性原则来生成map-reduce作业以节省网络带宽。以下是其工作原理的描述:取自:http://hadoop-gyan.blogspot.in/Hadooptriesitsbesttorunmaptasksonnodeswherethedataispresentlocallytooptimizeonthenetworkandinter-nodecommunicationlatency.Astheinputdataissplitintopiecesandfedtodifferentmaptasks,itisdesirabletohaveallthedata
我正在尝试转换将关系数据库作为后端的应用程序。我也可以将数据关联存储在HDFS中吗？ 最佳答案 只是为了存储，您可以在HDFS中存储任何内容。但这没有任何意义。首先，您不应该将Hadoop视为RDBMS的替代品(您在这里尝试这样做)。两者都用于完全不同的目的。Hadoop不太适合您的事务性、关系性或实时类型的需求。它旨在满足您的离线批处理需求。因此，最好正确分析您的用例，然后卡住您的决定。作为建议，我想向您指出Hive.它为您提供基于现有Hadoop集群的仓储功能。它还为您的仓库提供了一个类似于SQL的接口(interface)，如
我们有一个Hadoop集群v1.2.1。我们错误地删除了一个hdfs文件夹，但我们立即关闭了集群。有什么办法可以取回我们的数据吗？就算能取回一部分数据，也比没有强!由于数据量太大，很可能已经删除了一些数据。感谢您的帮助。 最佳答案 如果你设置了fs.trash.interval>1，这可能是一个简单的修复。如果这是真的，HDFS的垃圾选项被启用，你的文件应该位于垃圾目录.默认情况下，此目录位于/user/X/.Trash。否则，您最好的选择可能是查找并使用数据恢复工具。一些快速的谷歌搜索发现这个跨平台工具在GNU许可下可用，它可以从
我正在尝试运行测试Spark脚本以将Spark连接到hadoop。脚本如下frompysparkimportSparkContextsc=SparkContext("local","SimpleApp")file=sc.textFile("hdfs://hadoop_node.place:9000/errs.txt")errors=file.filter(lambdaline:"ERROR"inline)errors.count()当我用pyspark运行它时，我得到了py4j.protocol.Py4JJavaError:Anerroroccurredwhilecallingo21.
我试图了解在以集群模式部署Yarn时，SparkDriver是否是单点故障。因此，我想在这种情况下更好地了解有关SparkDriver的YARN容器的故障转移过程的内部结构。我知道Spark驱动程序将在Yarn容器内的SparkApplicationMaster中运行。如果需要，SparkApplicationMaster将向YARNResourceManager请求资源。但是我还没有找到足够详细的文档来说明在SparkApplicationMaster(和Spark驱动程序)的YARN容器发生故障时的故障转移过程。我试图找到一些详细的资源，这些资源可以让我回答与以下场景相关的一些问题
我正试着全神贯注于Hadoop并阅读thisexcellenttutorial以及仔细阅读officialHadoopdocs.然而，在这些文献中我都找不到对一些非常基本的东西的简单解释:在所有设计的“HelloWorld!”(字数统计)介绍性MR示例中，输入数据直接存储在文本文件中。但是，对我来说，感觉在现实世界中很少会出现这种情况。我会想象，在现实中，输入数据将存在于大型数据存储中，例如关系数据库、Mongo、Cassandra，或者只能通过RESTAPI等访问。所以我想问:在现实世界中，Hadoop是如何获取其输入数据的？我确实看到有类似Sqoop的项目和Flume并且想知道这些
我理解其背后的一般概念，但我希望对什么是“客户”有更多的说明和明确的定义。比如我只是在Terminal上写一个hdfs命令，它还是“客户端”吗？ 最佳答案 Client在Hadoop中是指用来与Hadoop文件系统进行通信的接口(interface)。Hadoop提供不同类型的客户端来执行不同的任务。基本文件系统客户端hdfsdfs用于连接到Hadoop文件系统并执行基本文件相关任务。它使用ClientProtocol与NameNode守护进程通信，并直接连接到DataNodes以读/写block数据。要在HDFS上执行管理任务，可
现在我有一些将输出存储到HDFS的Spark应用程序。由于我们的hadoop集群由namenodeH/A组成，而spark集群在hadoop集群之外(我知道这是不好的)我需要为应用程序指定HDFSURI，以便它可以访问HDFS。但是它不识别名字服务，所以我只能给一个namenode的URI，如果失败，修改配置文件再试。访问Zookeeper以显示事件似乎很烦人，所以我想避免。您能推荐任何替代方案吗？ 最佳答案 假设您的名称服务是“hadooptest”，然后像下面这样设置hadoop配置。您可以从远程启用HA的HDFS的hdfs-s
我想将部分映射器输出写入一个文件夹，比如HDFS中的文件夹A。输出的另一部分，我希望它由reducer处理。这可能吗？我知道多个输出。这可能使用多个输出吗？谢谢! 最佳答案 是的，可以使用MultipleOutputs，根据文档，在map阶段通过MultipleOutputs传递的任何输出都会被reducer忽略，所以这正是您想要的。我在myGitHub上写了一个小例子我希望你会发现它很有用。 关于hadoop-是否可以在hadoop中将映射器的一部分发送到reducer，而仅将另一部分
我正在研究应该通过kafka写入hdfs的项目。假设有在线服务器将消息写入kafka。每条消息都包含时间戳。我想根据消息中的时间戳创建一个输出将是一个文件的作业。比如kafka中的数据是{"ts":"01-07-201315:25:35.994","data":...}...{"ts":"01-07-201316:25:35.994","data":...}...{"ts":"01-07-201317:25:35.994","data":...}我想得到3个文件作为输出kafka_file_2013-07-01_15.jsonkafka_file_2013-07-01_16.jsonk
