我正在尝试在我的本地MAC机器上设置hbase。我通过brew安装了hadoop和hbase。hadoop和hbase的版本分别是2.7.1和1.1.2。我正在尝试以伪分布式模式运行并希望禁用身份验证，因此在以下文件中进行了以下更改。我正在使用hbase动物园管理员。以下是启用SIMPLE身份验证的更改/etc/hadoop/core-site.xmlhadoop.security.authenticationsimplehadoop.security.authorizationfalse还对libexec/conf/hbase-site.xml进行了以下更改hbase.rootdir
Sqoop文档将--options-file的示例显示为:##OptionsfileforSqoopimport##Specifiesthetoolbeinginvokedimport#Connectparameterandvalue--connectjdbc:mysql://localhost/db#Usernameparameterandvalue--usernamefoo##Remainingoptionsshouldbespecifiedinthecommandline.#按照上面的说法，如果它只是连接信息，并且按照注释，所有剩余的选项都应该在命令行中指定，为什么它在--opt
我正在尝试在3台centos机器上创建一个hbase集群。Hadoop(v-2.8.0)已启动并在我配置的HBase(v-1.2.5)上运行。Hbase启动正常，它启动了HMaster和区域服务器，但它仍然在区域服务器和HMaster日志中显示以下错误它显示没有区域服务器被checkin。2017-04-2019:30:33,950WARN[regionserver/localhost/127.0.0.1:16020]regionserver.HRegionServer:errortellingmasterweareupcom.google.protobuf.ServiceExcept
您好，我正在尝试配置Hadoop1.0。通过关注此博客以伪分布式模式。http://hadoop-tutorial.blogspot.de/2010/11/running-hadoop-in-pseudo-distributed.html?showComment=1337083501000#c615470573579885293.但是当我运行hadoop发行版中给出的pi示例时，我得到了标题中提到的错误。有人可以帮助我并指导我如何解决这个问题。另外，如果可能的话，请在确定问题的同时提出解决方案。这是我通过运行jps得到的结果8322Jps7611SecondaryNameNode747
在master中，$HADOOP_HOME是/home/a/hadoop，slave的$HADOOP_HOME是/home/b/hadoop在master中，当我尝试使用start-all.sh时，master名称节点成功启动，但无法启动slave的数据节点，并显示以下消息:b@192.068.0.2:bash:line0:cd:/home/b/hadoop/libexec/..:Nosuchfileordirectoryb@192.068.0.2:bash:/home/b/hadoop/bin/hadoop-daemon.sh:Nosuchfileordirectory关于如何在ma
我正在尝试将Python作业提交到2个工作节点的Spark集群，但我一直看到以下问题，最终导致spark-submit失败:15/07/0421:30:40WARNscheduler.TaskSetManager:Losttask0.1instage0.0(TID2,workernode0.rhom-spark.b9.internal.cloudapp.net):org.apache.spark.SparkException:Pythonworkerdidnotconnectbackintimeatorg.apache.spark.api.python.PythonWorkerFact
是否可以配置KafkaConnect的HDFS连接器以将多个单独的主题写入/合并到一个文件中？主题将包含具有相同avro架构的消息，我希望KafkaConnect充当这些Kafka主题和HDFS之间的中介。最坏的情况是主题内容在写入HDFS后可能会合并，但我觉得使用HDFS连接器应该可以实现更简洁、更快速的方法。 最佳答案 现在HDFS连接器会将每个主题写入其自己的目录。你可以在写完之后在HDFS中组合目录，或者在写到HDFS之前在Kafka中组合topic，但是connector本身是不会做的。
我想了解以下术语:hadoop(单节点和多节点)Spark大师星火worker名称节点数据节点到目前为止我的理解是sparkmaster是工作执行者并处理所有sparkworker。而hadoop是hdfs(我们的数据所在的地方)，sparkworker根据给他们的工作从那里读取数据。如果我错了，请纠正我。我也想了解namenode和datanode的作用。虽然我知道namenode的作用(拥有所有数据节点的元数据信息，最好只有一个，但可以是两个)并且数据节点可以是多个并拥有数据。datanodes是同一个hadoop节点吗？ 最佳答案
全部，我正在尝试使用Python的Thrift库在Python脚本中运行配置单元查询。我能够运行不执行M/R的查询，例如createtable和select*fromtable等。但是当我执行执行M/R作业的查询时(如select*fromtablewhere...)，我得到以下异常。startinghiveserver...Hivehistoryfile=/tmp/root/hive_job_log_root_201212171354_275968533.txtTotalMapReducejobs=1LaunchingJob1outof1Numberofreducetasksdete
我在DSE4.5中有5个节点集群正在运行。5个节点中有1个节点已启用hadoop_enabled和spark_enabled，但sparkmaster未运行。ERROR[Thread-709]2014-07-0211:35:48,519ExternalLogger.java(line73)SparkMaster:Exceptioninthread"main"org.jboss.netty.channel.ChannelException:Failedtobindto:/54.xxx.xxx.xxx:7077有人对此有任何想法吗？我也尝试导出SPARK_LOCAL_IP但这也不起作用DS
