我编写了一个KafkaStreaming应用程序，使用以下代码将结果写入本地文件:source.mapValues(record->finall(record)).mapValues(record->Arrays.deepToString(record)).writeAsText(PATH);尝试在HDFS上保存数据，使用命令:source.mapValues(record->finall(record)).mapValues(record->Arrays.deepToString(record)).writeAsText(hdfs://localhost:54310/output);

我正在使用ooziefsmove选项将数据从一个hdfs文件夹复制到另一个。但是，如果目标存在，fs命令会按预期将源作为目标目录的子目录。有没有办法避免这种情况，只将avro文件从源复制到目标。 最佳答案 如果您必须覆盖一个目录，您可以使用-f示例:hdfsdfs-cp-f/sourcepath/Destinationpath您可以在oozie中反射(reflect)相同的方式。如果你只想复制Avro文件，选择avro文件的通用扩展名并使用wildcare，像这样hdfsdfs-cp-fsourcepath/*.avro/Destn

创建DataFrame后，我可以将其保存为avro、csv或parquet格式。在dataframe或rdd中是否有任何其他可用格式可以将数据保存在HadoopHDFS中？ 最佳答案 来自WhatIsApacheHadoop?:HadoopDistributedFileSystem(HDFS™):Adistributedfilesystemthatprovideshigh-throughputaccesstoapplicationdata.有了它，您可以使用HDFS以任何格式存储虚拟文件，包括avro、CSV、parquet等。在S

我之前使用AzureDataLake上传文件，但仍想附加现有DataLake文本文件的文本文件内容。是否有任何选项可用于在C#中使用WebHDFSRESTAPI附加文本文件数据？我引用这个链接enterlinkdescriptionhere代码:我可以引用上面的链接获取附加URL。但是我如何使用此URL并使用C#追加文件？privateconststringAppendUrl="https://{0}.azuredatalakestore.net/webhdfs/v1/{1}?&op=APPEND&noredirect=true"; 最佳答案

目前，我已经在Kubernetes中部署了一个Hadoop集群。HDFS有三个数据节点(statefulset)和一个名称节点。我想从外部访问HDFS中的数据。因此，我创建了一个nodePort类型的服务来导出名称节点。当我尝试在HDFS中下载文件时，名称节点将我重定向到数据节点。问题是，重定向url的域是Kubernetes中的域，例如hadoop-hdfs-dn-0.hadoop-hdfs-dn.hadoop.svc.cluster.local:50075，它无法可以从外部访问。我的第一个想法是客户端自己解析域。喜欢hadoop-hdfs-dn-0.hadoop-hdfs-dn.h

将HDFS复制因子降低到2(或仅一个)对HBase映射/降低性能有何影响？我有一个托管在AzureVM上的HBase集群，数据存储在azure托管磁盘中。Azure托管磁盘本身保留了3个数据副本用于容错，因此考虑降低HDFS复制因子以节省存储开销。考虑到mapreduce作业利用数据的本地可用性来避免通过网络传输数据，想知道如果只有一个数据副本可用，是否有人知道任何关于mapreduce性能影响的信息？ 最佳答案 这是一个很难回答的问题，因为它在很大程度上取决于您运行的工作负载。通过降低复制因子，您可以加快写入操作的性能，因为数据写

将数据保存在Hadoop中并使用Spark/Hive等使用它是否可靠？使用HDFS作为主要存储有哪些优势？ 最佳答案 HDFS仅与维护文件元数据的名称节点一样可靠。你最好设置NamenodeHA并经常拍摄它们的快照，并将它们从HDFS外部存储。如果所有Namenode都不可用，或者它们的元数据存储已损坏，您将无法读取HDFSdatanode数据，尽管这些文件本身很好，并且高度可用 关于hadoop-您可以使用HDFS作为主要存储吗？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：

我想处理~500GB的数据，分布在64个JSON文件中，每个文件包含500万条记录。基本上，Map(Pyspark)在每条300M记录上运行。为了测试我的PySparkmap功能，我设置了一个googleDataproc集群(1master5workers只测试一个JSON文件)。此处的最佳做法是什么？我应该复制主节点中的所有文件(以便在Dataproc中使用Hadoop分布式文件系统)还是将文件保存在我的GCS存储桶中并将文件位置指向我的Pyspark中是否同样有效？我的代码还导入了​​相当多的外部模块，我已将这些模块复制到我的master中，并且在master中导入工作正常。将它复

我正在尝试使用Hadoop3.2客户端构建Java程序。它能与Hadoop2.x集群一起工作吗？或者，它不被支持吗？感谢您分享您的经验。 最佳答案 与Hadoop和大多数Apache许可项目的兼容性仅在次要版本号之间得到保证。因此，您不应期望3.2客户端与2.xHadoop集群一起工作。Cloudera的博客UpgradingyourclustersandworkloadsfromApacheHadoop2toApacheHadoop3SumaShivaprasad撰写的文章还提到了以下内容:CompatibilitywithHad

我正在写入hadoop文件系统。但是每次我追加一些东西时，它都会覆盖数据而不是将其添加到现有数据/文件中。下面提供了执行此操作的代码。针对不同的数据一次又一次地调用此代码。每次打开一个新的SequenceFile.Writer都会出问题吗？每次我将路径设置为newPath("someDir");publicvoidwriteToHDFS(Pathpath,longuniqueId,Stringdata){FileSystemfs=path.getFileSystem(conf);SequenceFile.WriterinputWriter=newSequenceFile.Writer(