我试图让hadoop和hive在我的linux系统上本地运行，但是当我运行jps时，我注意到数据节点服务丢失了:vaughn@vaughn-notebook:/usr/local/hadoop$jps2209NameNode2682ResourceManager3084Jps2510SecondaryNameNode如果我运行bin/hadoopdatanode，会出现以下错误:17/07/1319:40:14INFOdatanode.DataNode:registeredUNIXsignalhandlersfor[TERM,HUP,INT]17/07/1319:40:14WARNut
我在Mesos0.14上运行Hadoop1.2.1。我的目标是记录输入数据大小、运行时间、cpu使用情况、内存使用情况等，以便稍后进行优化。除了数据大小之外，所有这些都是使用Sigar获得的。有什么方法可以获取正在运行的任何作业的输入数据大小？例如，当我运行hadoop示例的terasort时，我需要在作业实际运行之前获取teragen生成的数据大小。如果我正在运行Wordcountexample，我需要获取wordcount输入文件大小。我需要自动获取数据大小，因为我无法知道稍后将在该框架内运行什么作业。我正在使用Java编写一些mesos库代码。最好，我想在MesosExecuto
我正在编写一个Play2JavaWeb应用程序以使用HiveStreamingAPI(https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Streaming+Data+Ingest)将数据提取到HDInsight交互式查询。Hive数据存储在AzureDataLakeStore中。我松散地基于https://github.com/mradamlacey/hive-streaming-azure-hdinsight/blob/master/src/main/java/com/cbre/eim/HiveStreamingExample.java
我是hadoop框架的新手，目前我正在处理大数据项目，在Windows7中使用cygwin、hadoop-0.19.1、eclipse-3.3.1(Europa)。现在我正在尝试从hadoop-0.19进行更改.1到hadoop-1.2.1version.i如下配置hadoop-1.2.1核心站点.xml:fs.default.namehdfs://localhost:9100hdfs.xmldfs.replication1mapred-site.xmlmapred.job.trackerlocalhost:9101但是我在启动数据节点时出错，如下所示$bin/hadoopdatano
我正在使用AmazonElasticMapReduce运行一个相对较大的MR作业。我在小数据集上运行了很多次作业，没有问题。但是当尝试在大型数据集上运行它时，出现以下异常:Error:com.amazonaws.AmazonClientException:Unabletoverifyintegrityofdatadownload.Clientcalculatedcontentlengthdidn'tmatchcontentlengthreceivedfromAmazonS3.Thedatamaybecorrupt.我用谷歌搜索了一下，得到的唯一建议是设置以下内容:System.setP
在为关系运行dump命令时不返回任何记录，它给出:测试文件:学生vineet1hisham2raj3ajeet4sujit5ramesh6priya7priyanka8suresh9ritesh10计数器:Totalrecordswritten:0Totalbyteswritten:0SpillableMemoryManagerspillcount:0Totalbagsproactivelyspilled:0Totalrecordsproactivelyspilled:0但它包含一个数据，请帮我解决这个错误grunt>a=load'/pigdata/student';2016-08-0
我想知道如果在HadoopMapReduce中使用如此大的数据集，那么hadoop使用的数据结构是什么。如果可能，请有人向我提供hadoop中底层数据结构的详细View。 最佳答案 HDFS是Hadoop默认的底层存储平台。从某种意义上说，它与任何其他文件系统一样——它不关心文件的结构。它仅确保文件将以冗余方式保存并可快速检索。因此，作为用户，您可以完全根据自己的喜好来存储文件。MapReduce程序只是将文件数据作为输入提供给它。不一定是整个文件，而是它的一部分取决于InputFormats等。然后Map程序可以使以任何想要的方式
我使用ambari来设置hadoop集群。但是当我配置hdfs的配置时。我发现如果我修改dfs.datanode.data.dir，configure会在所有datanodes上生效...如何为每个数据节点配置不同的配置？比如机器A有两block磁盘，分别挂载到/data1、/data2但是机器B只有一个盘，挂载到/data1所以我想将机器A的dfs.datanode.data.dir配置为“/data1,/data2”。但只有机器B的“/data1” 最佳答案 不存在的HDFS目录将被忽略。都放进去，没关系。
我在一个txt文件中有这个smaple数据集(格式:名字，姓氏，年龄，性别)(Eric,Ack,27,M),(Jeremy,Ross,29,F)(Jenny,Dicken,27,F),(Vijay,Sampath,40,M)(Angs,Dicken,28,M),(Venu,Rao,28,M)(Mahima,Mohanty,29,F),(Kenny,Oath,28,M)我正在尝试像这样加载此数据:tuple_record=LOAD'~/Documents/Pig_Tuple.txt'USINGPigStorage(',')AS(details:tuple(firstname:charar
在Azure中创建HDInsightsHadoop集群时，有两个存储选项。AzureDataLakeStore(ADLS)或AzureBlob存储。这两个选项之间的真正区别是什么？它们如何影响性能？我找到了这个页面https://learn.microsoft.com/en-us/azure/data-lake-store/data-lake-store-comparison-with-blob-storage但它不是很具体，只使用了非常笼统的术语，比如“ADLSisoptimizedforanalytics”。这是否意味着它更适合存储HDInsights文件系统？如果ADLS确实更快
