我在HDFS上工作，并在hfs-site.xml中将复制因子设置为1，如下所示:dfs.replication1dfs.namenode.name.dir/Users/***/Documnent/hDir/hdfs/namenodedfs.datanode.data.dir/Users/***/Documnent/hDir/hdfs/datanodedfs.permissionsfalse但是当我尝试将文件从本地系统复制到hdfs文件系统时，我发现该文件的复制因子是3。这是在hdfs上复制文件的代码:publicclassFileCopyWithWrite{publicstaticvo
为了练习/学习，我正在尝试在Ubuntu系统上安装Hive。我正在遵循一组预先编写的说明。它说通过转到$HIVE_HOME并运行bin/hive来测试Hive安装。当我这样做时，我得到了相当大的文本转储，但我认为最重要的一点如下:**[FatalError]hive-site.xml:2787:3:Theelementtype"configuration"mustbeterminatedbythematchingend-tag"".17/05/0610:46:12FATALconf.Configuration:errorparsingconffile:/usr/local/hive/c
我是新手。我正在尝试运行将数据加载到elasticsearch的spark作业。我用我的代码构建了一个fatjar，并在spark-submit期间使用了它。spark-submit\--classCLASS_NAME\--masteryarn\--deploy-modecluster\--num-executors20\--executor-cores5\--executor-memory32G\--jarsEXTERNAL_JAR_FILES\PATH_TO_FAT_JARelasticsearch-hadoop依赖的maven依赖为:org.elasticsearchelasti
我正在使用独立的HBase，因此需要按照-get"ERROR:Can'tgetmasteraddressfromZooKeeper;znodedata==null"whenusingHbaseshell中提供的建议从hbase-site.xml中删除一些属性文件。但是当我尝试编辑“hbase-site.xml”文件时，它说只有读取级别的权限。如何解决？ 最佳答案 默认情况下，hbase-site.xml只允许hbase/root用户有写权限，所有其他用户只有读权限。以下是具有权限的示例文件。-rw-r--r--1hbasehadoo
使用Flink1.7.1为kubernetes上的单个作业集群构建它flink无法加载核心站点xml尽管在类路径上，导致忽略配置，但是，如果我将ENV变量AWS_SECRET_ACCESS_KEYAWS_ACCESS_KEY_ID工作找到它，但如果我依赖于core-site.xml，那么没有环境变量它就永远无法工作。我目前正在复制core-site.xml，因为它显示在Dockerfile中，并且正如文档所说，将HADOOP_CONF_DIR作为指向它的环境变量。它仍然不加载它，导致NoCredentialsProvider。异常(exception)是:Causedby:org.ap
我正在尝试在本地设置配置单元。我启动了所有Hadoop进程并设置了{hive}/bin路径。在命令提示符下，我可以运行配置单元命令、创建和读取表。我的问题是-1)hive-site.xml是可选文件吗？2)在没有hive-site.xml文件的情况下，hive如何获取regradingmetastore等配置的信息？ 最佳答案 如果您从安装了Hadoop的本地计算机运行Hive查询，则不需要hive-site.xml，因为您直接与hive/bin对话在Hive安装目录中。您无需告诉Hive在哪里可以找到Hive。如果您想从另一台机器
我们将spark与java结合使用，并创建了JavaRESTapi来调用我们的spark代码。在调用RESTurl时，我的java方法将创建SparkSession和Context以继续计算。这对于单个请求工作正常，但同时对于多个请求，我们收到与SparkContexts相关的问题:同一驱动程序JVM中的多个SparkContexts还尝试使用:conf.set("spark.driver.allowMultipleContexts","true");请建议如何管理同步spark请求的Spark上下文。或者任何其他处理这种情况的方法？ 最佳答案
根据HdfsFederation上的Apache文档,系统可通过多个名称节点的联合进行隔离扩展。多个名称节点/namespace为了横向扩展名称服务，联邦使用多个独立的名称节点/namespace。名称节点是联合的；Namenodes是独立的，不需要相互协调。Datanodes被所有Namenodes用作block的公共(public)存储。我唯一的疑问:我没有看到名称节点之间有任何中央协调器，因为所有节点都在运行隔离。对如何提交和处理作业感到困惑。1)如果我提交一个map-reduce作业，哪个名称节点将处理它？或者2)客户端是否应该知道必须为其提交作业的名称节点？如果客户端不知道哪
我已经在伪分布式模式下安装了hadoop2.7.2(machine-1)。我想向它添加一个新的数据节点以使其成为一个集群。作为，但问题是两台机器都有不同的磁盘分区。我在新的数据节点(machine-2)中安装了相同版本的hadoop2.7.2，也可以与machine-1ssh。在谷歌搜索了很多网站之后，都有共同的教程提到，我们必须在里面有相同的配置文件/etc/hadoop/文件夹。综上所述，我在machine-1中的现有配置是:核心站点.xmlhadoop.tmp.dir/home1/tmpAbaseforothertemporarydirectoriesfs.default.nam
有没有办法在执行sparksubmit时覆盖core-site属性值？我可以在spark-env.sh中使用HADOOP_CONF_DIR变量来指向一个新的核心站点文件，但我只想覆盖几个值以便为每个spark作业使用不同的存储帐户。 最佳答案 找到了我自己问题的答案。hadoop相关的配置可以通过预先固定“spark.hadoop”到属性键来覆盖，然后提交给sparkconf。即Spark提交--sparkconfspark.hadoop.io.file.buffer.size12952查看源代码:https://github.co
