我在HIVE中有聚簇表。所有查询都在hive-client中工作。但是我不能用这个表运行任何查询:Query...failed:Hivetableiscorrupt.Itisdeclaredasbeingbucketed,butthefilesdonotmatchthebucketingdeclaration.Thenumberoffilesinthedirectory(0)doesnotmatchthedeclaredbucketcount(8)forpartition:在设置hive.enforce.bucketing=true;之后错误:Query...failed:Hiveta

我正在使用只有4个节点的hadoopCloudera系统，但磁盘空间很大(200TB)。在我的pig脚本中，我每月加载几个文件，每个文件的大小约为200Gb。我注意到，如果我在我的pig脚本中加载大约一年的数据，Pig会创建大约15k个mappers，整个过程大约需要3个小时(包括reduce步骤)。相反，如果我加载三年的数据(大约5TB)，那么Pig会创建大约30k个mappers，基本上所有节点在处理超过15次后都会变得不健康小时。我是不是遇到了瓶颈？或者我应该使用一些默认选项？我的pig脚本非常基本:我分组，我数数。非常感谢! 最佳答案

博主历时三年精心创作的《大数据平台架构与原型实现：数据中台建设实战》一书现已由知名IT图书品牌电子工业出版社博文视点出版发行，点击《重磅推荐：建大数据平台太难了！给我发个工程原型吧！》了解图书详情，京东购书链接：https://item.jd.com/12677623.html，扫描左侧二维码进入京东手机购书页面。1.背景介绍本文介绍的演练操作源于某真实案例，用户有一个接近100TB的HBase数据库，其中有一张超大表，数据量约为数十TB，在一次迁移任务中，用户需要将该HBase数据库迁移到AmazonEMR上。本文将讨论并演示：将一个数十TBHBase单表不停机迁移数据到一个HBaseonS

在我的HDFS集群上工作时，出现此错误du:java.util.ConcurrentModificationException每当我运行时hdfsdfs-du-h-s/some/path/上网一查，发现是Hadoop2.7.0的bug。 最佳答案 为了解决这个问题，我不得不删除一些Hadoop快照文件。我相信某个/某些快照已损坏，因为几天前我的一个数据节点从我的集群中不干净地退役了。hdfslsSnapshottableDirdrwxr-xr-x0hdfssupergroup02018-01-3017:04065536/data[h

知道hive使用metastore和hdfs，是否可以将从正在运行的hadoop-hive集群获取的hdfs快照恢复到新的hadoop-hive集群？我认为必须执行的一个步骤是在hive中再次创建表，但是这些表会自动连接到快照文件吗？有关此主题的一个链接位于ApacheMailArchives.我希望对此是否有更新或更好的答案。 最佳答案 Hive使用2(元数据+hdfs中的仓库数据)试一试:(没查过，请注意)1)使用dstcp将当前Hadoop-hiveCluster中的hive仓库数据复制到新的Hadoop-hiveCluste

这是我第一次在stackoverflow上发帖，所以如果我做错了什么，我深表歉意。我最近建立了一个新的hadoop集群，这是我第一次尝试使用Hadoop2和YARN。我目前在提交作业时遇到以下错误。java.io.IOException:CannotinitializeCluster.Pleasecheckyourconfigurationformapreduce.framework.nameandthecorrespondserveraddresses.atorg.apache.hadoop.mapreduce.Cluster.initialize(Cluster.java:120)

我刚刚在HDInsight中设置了一个Hadoop集群并尝试开始使用Hadoop。我在集群上启用了远程登录并登录到它。我已将要处理的数据从我的桌面复制到这个盒子上。文档将此框称为头节点，并有一个额外的步骤，用于讨论将数据复制到hadoop集群。这让我很困惑。我有以下问题:当我将数据从桌面复制到我登录的盒子时，它实际上不是将数据复制到hadoop吗？第一个复制操作与第二个复制操作有何不同？什么是Hadoop中的头节点？ 最佳答案 HDInsight集群中的头节点是运行构成Hadoop平台的一些服务的机器，包括名称节点和作业跟踪器。从广

我想知道使用MySQL集群和使用Hadoop框架的优点/缺点。什么是更好的解决方案。我想听听您的意见。我认为使用MySQL集群的优点是:高可用性良好的可扩展性高性能/实时数据访问您可以使用商用硬件而且我看不出有什么缺点!有没有Hadoop没有的缺点？Hadoop和Hive的优点是:也有很好的可扩展性您也可以使用商用硬件在异构环境中运行的能力使用MapReduce框架进行并行计算使用HiveQL的Hive缺点是:没有实时数据访问。分析数据可能需要几分钟或几小时。所以在我看来，对于处理大数据，MySQL集群是更好的解决方案。为什么Hadoop是处理大数据的chalice？你怎么看？

我正在使用使用spark1.6的HDP2.4发行版，我正在尝试在yarn-cluster上提交spark作业。当我在yarn-client和本地提交作业时，它正在运行。但是当使用yarn-cluster提交作业时会出现以下错误。java.lang.RuntimeException:Unabletoinstantiateorg.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClientCausedby:java.lang.NoClassDefFoundError:Couldnotinitializeclassorg.apache.d

我想使用Docker在多裸机集群中安装Hadoop2.3.0。我有一个主容器和一个从属容器(在第一个设置中)。当Master和Slave容器位于同一主机(因此位于同一Flannel子网)时，Hadoop可以完美运行。但是，如果主节点和从节点位于不同的裸机节点(因此，不同的法兰绒子网)，它根本不起作用(我收到连接被拒绝的错误)。两个容器都可以相互ping和ssh，因此不存在连接问题。出于某种原因，hadoop似乎需要集群中的所有节点都在同一个子网中。有没有办法规避这个？谢谢 最佳答案 我认为将节点置于单独的法兰绒子网中会引入一些与NA