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Hadoop 2.9.0 - hadoop namenode -format 和 hdfs-site.xml dfs.namenode.name.dir

我的第一个问题,我会尽量不把事情搞砸:)出于学习目的,我正在4节点集群上安装Hadoop2.9.0。我已经按照官方ApacheHadoop2.9.0文档和一些谷歌页面开始安装/配置名称节点。我像这样编辑了位于$HADOOP_HOME/etc/hadoop目录下的hdfs-site.xml:dfs.namenode.name.dirfile:///apps/hdfs/namenode/datadfs.datanode.data.dirfile:///apps/hdfs/datanode/datadfs.namenode.checkpoint.dirfile:///apps/hdfs/na

mongodb - 带有 $date 的 mongo.input.query 不过滤输入到 hadoop

我有一个分片输入集合,我想在将其发送到我的hadoop集群以进行mapreduce计算之前对其进行过滤。我的$hadoopjar-命令中有这个参数mongo.input.query='{_id.uuid:"device-964693"}'并且有效。输出不会mapreduce任何不满足此查询的数据。但这不起作用:mongo.input.query='{_id.day:{\\$lt:{\\$date:1388620740000}}}'没有数据作为输出产生。1388620740000表示日期WedJan01201423:59:00GMT+0000(GMT)。该设置使用的是hadoop2.2、

【Python】No module named ‘yaml‘ 解决办法

文章目录一、yaml包的介绍二、使用报错及安装成功一、yaml包的介绍yaml是一种文件格式,跟json一样通常被用作配置文件,但远比JSON格式方便!使用json作为配置文件的朋友会发现,在json中写注释要通过增加键值对的形式来,但是yaml格式就非常的友好!建议使用yaml来写配置文件,如下为yaml格式的示例:二、使用报错及安装成功我训练模型的时候,出现了错误,如下所示:Traceback(mostrecentcalllast):File"train.py",line24,inmodule>importyamlModuleNotFoundError:Nomodulenamed'yaml

缓存cache和缓冲buffer的区别

目录缓存(cache)浏览器缓存内存缓存redis缓冲(buffer)java实现BufferedInputStreamBufferedOutputStreamBufferedReaderBufferedWriter数据库中的joinbuffer总结近期被这两个词汇困扰了,感觉有本质的区别,搜了一些资料,整理如下计算机内部的几个部分图如下缓存(cache)https://baike.baidu.com/item/%E7%BC%93%E5%AD%98提到缓存(cache),就想到了cpu高速缓存,其实最开始的缓存也是这个。目的就是为了让cpu和内存之间的数据交互速度变快设计的。从下到上访问速度依

scala - Hadoop 端口 : fs. default.name

我有点懵。我看到的几乎所有Hadoop安装“如何”指定的core-site.xml都将fs.default.name设置为9000fs.default.namehdfs://192.168.0.141:9000但是,下面的代码valconf=neworg.apache.hadoop.conf.Configuration()valfs=org.apache.hadoop.fs.FileSystem.get(newjava.net.URI("hdfs://192.168.0.141/"),conf)给我一​​个java.net.ConnectException:指定无法连接到端口8020。

scala - mutable.Buffer 不适用于类型安全 API 的 Scalding JobTest

我几乎完成了我的Scalding项目,该项目使用类型安全API而不是字段API。在整个项目设置中留给我的最后一个问题是整个Scalding作业本身的集成测试(我已经完成了类型安全外部操作模式的单元测试耶!)。这意味着运行完整的作业并测试我的作业的各种接收器的输出。然而,一些非常奇怪的事情正在发生。在我的typedSink{scala.collection.mutable.Buffer[]=>Unit}似乎我的程序没有看到缓冲区或对缓冲区做任何事情,所以集成测试总是通过,即使它不应该通过。下面是工作本身和有助于阐明正在发生的事情的测试:objectMyJob{valinputArgPat

hadoop - Input Split 大小是常量还是取决于逻辑记录?

Hadoop权威指南说:WhenyouhaveMinimumsplitsize1,MaximumsplitsizeLong.MAX_VALUE,Blocksize64MBthentheSplitsizeis64MB.TextInputFormat的逻辑记录是行。由于每行长度不同,我们如何才能将大小拆分为恰好64MB? 最佳答案 HDFSblock是字节序列。他们不知道线条或任何其他结构。所以你可能有一个只有一个block(当然大小为64MB)的分割,在一行的中间结束(即不包括整个最后一行)。当您使用TextInputFormat读取

Hadoop 映射器 : Appropriate input files size?

我的集群HDFSblock大小为64MB。我有包含100个纯文本文件的目录,每个文件的大小为100MB。作业的InputFormat是TextInputFormat。将运行多少个映射器?我在HadoopDeveloper考试中看到了这个问题。答案是100。其他三个答案选项是64、640、200。但我不确定100是怎么来的,或者答案是错误的。请指导。提前致谢。 最佳答案 我同意你的判断,这似乎是错误的当然除非有更多的考试问题没有发布:这些“纯”文本文件是否经过gzip压缩-在这种情况下它们不可拆分?)簇分割大小可能是64MB,但输入文

hadoop - Hive 没有完全遵守 core-site.xml 中的 fs.default.name/fs.defaultFS 值

我在一台名为hadoop的机器上安装了NameNode服务。core-site.xml文件的fs.defaultFS(等同于fs.default.name)设置如下:fs.defaultFShdfs://hadoop:8020我有一个名为test_table的非常简单的表,它当前存在于HDFS上的Hive服务器中。即存放在/user/hive/warehouse/test_table下。它是在Hive中使用一个非常简单的命令创建的:CREATETABLEnew_table(record_idINT);如果我尝试将数据加载到本地表中(即使用LOADDATALOCAL),一切都会按预期进行

amazon-ec2 - 使用 s3 作为 fs.default.name 或 HDFS?

我正在EC2上设置Hadoop集群,我想知道如何进行DFS。我所有的数据目前都在s3中,所有map/reduce应用程序都使用s3文件路径来访问数据。现在我一直在研究Amazon的EMR是如何设置的,它似乎为每个作业流设置了一个名称节点和数据节点。现在我想知道我是否真的需要那样做,或者我是否可以只使用s3(n)作为DFS?如果这样做,有什么缺点吗?谢谢! 最佳答案 为了使用S3而不是HDFS,core-site.xml中的fs.name.default需要指向您的存储桶:fs.default.names3n://your-bucke