我刚刚从Spark本地设置迁移到Spark独立集群。显然，加载和保存文件不再有效。我了解我需要使用Hadoop来保存和加载文件。我的Spark安装是spark-2.2.1-bin-hadoop2.7问题1:我仍然需要单独下载、安装和配置Hadoop以与我的独立Spark集群一起工作，我是否正确？问题2:使用Hadoop运行和使用Yarn运行有什么区别？...哪个更容易安装和配置(假设数据负载相当轻)？ 最佳答案 A1。正确的。你提到的包只是打包了指定版本的hadoop客户端，如果你想使用hdfs，你仍然需要安装hadoop。A2。使
我的以下代码没有产生预期的输出:publicstaticvoidmain(String[]args)throwsMalformedURLException{Configuration.addDefaultResource("/home/some_user/conf.xml");Configurationconf=newConfiguration();System.out.println(conf);System.out.println(conf.get("color"));assertThat(conf.get("color"),is("yellow"));}属性color在conf.
我有一个目录结构:/DIRfilesDIRusr我的HDFS在hdfs://db:123可用，所以我创建配置:configuration.set("fs.default.name","hdfs://db:123");那么所有的目录/路径都是相对于根的(/)。我创建了一个目录files，这是我想要保存所有文件的地方。我是否必须手动将/files/附加到代码中每个路径的开头，或者我是否可以创建配置:configuration.set("fs.default.name","hdfs://db:123/files");无需更改代码？ 最佳答案
我一直在尝试编写一个UDAF来计算加权平均值。我用类似于现有UDAF的方式编写它来计算平均值，但它似乎只适用于我的本地机器。我不确定出了什么问题....有人遇到过类似的问题吗以下是生成的错误:java.lang.RuntimeException:Errorinconfiguringobjectatorg.apache.hadoop.util.ReflectionUtils.setJobConf(ReflectionUtils.java:93)atorg.apache.hadoop.util.ReflectionUtils.setConf(ReflectionUtils.java:64)
如何转换hadoop的Configurationconf至Map？我有一个将Map作为参数的方法，我想将Configurationconf传递给它，那么如何在两者之间转换？ 最佳答案 您可以使用Configuration提供的迭代器并构建map。Configurationconfiguration=newConfiguration();Mapmap=newHashMap();Iterator>iterator=configuration.iterator();while(iterator.hasNext()){Map.Entryen
launch文件的编写及ROS配置文件的详细介绍1launch文件介绍及简单应用1.1launch文件介绍1.2launch文件简单应用2package.xml文件介绍及配置3CMakeLists.txt文件介绍及配置1launch文件介绍及简单应用1.1launch文件介绍根据ROS的架构和通信机制来看，ROS的各个功能的实现离不开节点(node)和话题(topic)、参数(parameter)、服务(service)等构成的网络拓扑(rosgraph)，其中每个j节点都可以完成对应的功能。而一个机器人完整功能的实现，通常需要启动多个节点，如果一个节点一个节点的启动，比较麻烦。官方给出的优化
我正在尝试从java中与我的HDFS进行交互。当我尝试创建一个新的Configuration对象时配置conf=newConfiguration();我的应用程序抛出这个错误Exceptioninthread"main"java.lang.NoClassDefFoundError:com/google/common/base/Preconditionsatorg.apache.hadoop.conf.Configuration$DeprecationDelta.(Configuration.java:306)atorg.apache.hadoop.conf.Configuration$
我正在尝试运行Mrjobexample来self笔记本电脑上的HadoopwithPython一书，采用伪分布式模式。(文件salaries.csv可以找到here)所以我可以启动名称节点和数据节点:start-dfs.sh返回:Startingnamenodeson[localhost]localhost:startingnamenode,loggingto/home/me/hadoop-2.7.3/logs/hadoop-me-namenode-me-Notebook-PC.outlocalhost:startingdatanode,loggingto/home/me/hadoop
我正在开发一个Java程序来与已经运行的hadoop集群交互。该程序已将HADOOP_HOME作为环境变量传递给它。基于这个值，我需要在开始与HDFS/MapReduce交互之前加载所有必要的配置资源。我认为我需要的文件基于apachedocumentation.我当前的解决方案如下所示:finalStringHADOOP_HOME=System.getEnv("HADOOP_HOME");Configurationconf=newConfiguration();conf.addResource(newPath(HADOOP_HOME,"src/core/core-default.xm
我使用的是AmazonEMR，我能够很好地运行大多数作业。当我开始在EMR集群中加载和生成更多数据时，我遇到了问题。集群存储空间不足。每个数据节点都是一个c1.medium实例。根据链接here和here每个数据节点应配备350GB的实例存储。通过ElasticMapReduceSlave安全组，我已经能够在我的AWS控制台中验证c1.medium数据节点正在运行并且是实例存储。当我在名称节点上运行hadoopdfsadmin-report时，每个数据节点都有大约10GB的存储空间。这通过运行df-h进一步验证hadoop@domU-xx-xx-xx-xx-xx:~$df-hFiles
