我只想澄清这句话“代码移动到数据附近进行计算”，这是否意味着开发人员编写的所有javaMR都部署到集群中的所有服务器？如果1为真，如果有人更改了MR程序，它如何分发到所有服务器？谢谢 最佳答案 Hadoop将MR作业的jar放入HDFS-它的分布式文件系统。需要它的任务跟踪器将从那里获取它。所以它分发到一些节点，然后由实际需要它们的节点按需加载。通常这需要意味着节点将要处理本地数据。Hadoop集群在作业方面是“无状态的”。每次工作都被视为新事物，并且不使用前一个工作的“副作用”。确实，当要在大型集群上处理少量文件(或准确地说是拆分

我有一个mapreduce映射器。这个Mapper应该使用一些只读参数集。假设我想计算输入行中某些子字符串(某物的标题)的出现次数。我确实有一个成对列表:“一些标题”=>“从输入行中提取此标题的正则表达式”。这些对存储在通常的文本文件中。将此文件传递给Mapper的最佳方式是什么？我只有这个想法:将成对的文件上传到hdfs。使用-Dpath.to.file.with.properties将路径传递给文件在映射器的静态{}部分读取文件并填充映射对“sometitle”=>“标题的常规表达式”。这是好事还是坏事？请告知 最佳答案 您已经

我想使用lzo来压缩map输出，但我无法运行它!我使用的Hadoop版本是0.20.2。我设置:conf.set("mapred.compress.map.output","true")conf.set("mapred.map.output.compression.codec","org.apache.hadoop.io.compress.LzoCodec");当我在Hadoop中运行jar文件时，它显示无法写入映射输出的异常。我必须安装lzo吗？我必须做什么才能使用lzo？ 最佳答案 LZO的许可证(GPL)与Hadoop(Apa

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？

我需要在ApacheHive中挂接自定义执行Hook。如果有人知道该怎么做，请告诉我。我目前使用的环境如下:Hadoop:Cloudera版本4.1.2操作系统:Centos谢谢，阿伦 最佳答案 根据您要在哪个阶段注入(inject)自定义代码，有几种类型的Hook:驱动程序运行Hook(前/后)语义分析器Hook(前/后)执行Hook(前/失败/后)客户统计发布者如果您运行脚本，处理流程如下所示:Driver.run()接受命令HiveDriverRunHook.preDriverRun()(HiveConf.ConfVars.H

团队，我正在使用HUE-BEEWAX(HiveUI)执行Hive查询。到目前为止，我一直能够访问同一天执行的查询的查询结果，但今天我看到很多查询结果显示为过期，尽管它们只在一小时前运行。我的问题是？查询结果集什么时候过期？什么设置控制这个？是否可以将此结果集保留在HDFS中的某处？(怎么样？)问候 最佳答案 我的理解是它是由Hive控制的，而不是Hue(蜂蜡)。当HiveServer重新启动时，它会清理临时目录。这是由这个设置控制的:hive.start.cleanup.scratchdir。您要重新启动HiveServers吗？查

我有以下场景:测量数据以文件形式通过网络服务上传这些文件随后被复制到HDFS每个测量包含一个或多个参数的许多特征(值)测量值的数量可能不同使用Hadoop上的机器学习算法处理测量值并非所有测量都进行了，而是针对特定用户在特定时间段进行的(例如，对用户X在Y-Z期间上传的文件进行处理)中间结果存储在HDFS，最终结果也是如此我的问题与第二点有关-这些文件后来被复制到HDFS-我担心存在大量小文件(例如1MB)可能是个问题。我的想法是将该文件存储在数据库中，这样我就可以避免小文件的问题，并且还能够查询数据(为用户选择一段时间的数据)。这是更好的方法吗？如果答案是肯定的，我可以使用哪些数据库

HadooponKubernetes和标准Hadoop有什么区别？在Kubernetes上部署Hadoop有什么好处？ 最佳答案 正如人们所说，“唯一的区别是你在kubernetes/container中”。事实上，就实际操作而言，这意味着一些巨大的事情:上面链接的Helmchart是一个玩具。它构建vanillahadoop(即不是HDP或CDH)它不做HAnamenodes它不执行kerberos您必须管理自己的卷如果您在公共(public)云上运行，这不是什么大问题，因为您可以动态获取存储空间因此，除非您只想要一个超轻量级的h

之前在技术分享会上跟一个华为P9聊，我问他怎么看架构能力，他说，架构能力不是你到P8、P9才需要掌握的，其实每个阶段都有需要掌握的架构能力。也就是说，等你想成为架构师的那一刻才开始准备往往已经晚了，工作中进行积累至关重要，其次就是抓住一切资源为我所用。面试就是个很好地检验自身架构能力并查漏补缺的良好机会，其实有心人肯定会发现，不同公司/不同轮次的面试题目有很大概率会重复，但难度系数会稍有差别。综合我自己的经历和一些读者的反馈，给各大厂的面试难度大致评个级：阿里、字节：5颗星腾讯、百度、快手、拼多多：4颗星美团、小米：3颗星当然，这个不作为标准，毕竟不同业务线不同岗位差别会比较大，总体评级基本上

我正在Hadoop(旧API)上实现K-Means算法，但我陷入了无法弄清楚如何进一步进行的地步。到目前为止我的逻辑是:维护两个文件质心和数据。第1步:读取质心文件并将此数据存储在一些list(ArrayList)中。第2步:然后通过映射器读取数据文件，因为它会逐行扫描，然后将此值与列表中已存储的质心进行比较。第三步:输出相应的centroid&data给reducer。第4步:Reducer将处理新质心并将其与数据一起发出。我的问题我的流程是否正确？先将质心文件存储在某个集合中然后再继续处理是否正确？如果我采用方法(2)，那么我的问题是如何将这个质心文件存储在某个集合中，因为映射函数