我在使用MLUtilssaveAsLibSVMFile时遇到了上述错误。尝试了如下各种方法，但没有任何效果。 /* conf.set("spark.io.compression.codec","org.apache.spark.io.LZFCompressionCodec") */ /* conf.set("spark.executor.extraClassPath","/usr/hdp/current/hadoop-client/lib/snappy-java-*.jar") conf.set("spark.driver.extraClassPath","/usr/hdp

我尝试运行一个针对thrift0.9.0构建的thriftJava客户端您可以在此处找到代码:https://github.com/apache/hbase/blob/master/hbase-examples/src/main/java/org/apache/hadoop/hbase/thrift/DemoClient.javaclasspath下有libthrift-0.9.0.jar我得到以下信息:scanningtables...Exceptioninthread"main"java.security.PrivilegedActionException:org.apache.t

HbaseRESTAPI，此接口(interface)get'version/cluster'，当我使用headerAccept:application/json时，响应不是JSON而是纯文本。curl-XGET\-H"Accept:application/json"\"http://localhost:8888/version/cluster"#"1.2.2"但是当我使用Accept:text/xml时，响应是正确的XML。curl-XGET\-H"Accept:text/xml"\"http://localhost:8888/version/cluster"#1.2.2

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

能否在同一个系统上以伪分布式的方式安装不同版本的Hadoop？其实我想探索不同版本的hadoop-1.x和hadoop-2.x的特性，我已经在运行Linux的两个不同系统上配置了hadoop-1.x和hadoop-2.x。有什么方法可以在同一台机器上配置吗？ 最佳答案 是的，可以在同一台主机上并排安装多个版本的Hadoop软件。将不同版本的Hadoop软件提取到单独的子目录中。为不同的版本创建单独的配置文件(core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml等)，并将这些文件集保存在单独的目录中。确保

我正在用java编写一个小的hadoop程序，我的要求是从一个Map方法执行两个Emits，并在一个Reduce方法中处理这两个Emits。这可能吗？如果可能，我如何区分这两个Emits以便我可以在我的Reduce方法中以不同方式处理它们？我对此进行了很多搜索，但无法获得任何具体信息。我不允许使用任何外部库。 最佳答案 map/reduce任务将键/值作为输入。值不必是像WordCount这样的大多数示例中的字符串，它也可以是复杂的结构。你可以有一个结构，其中有两个字段对应于两个发射器，并且该键/值对将自动发送到一个缩减器。

最近我格式化了namenode并且在启动hadoop守护进程时datanode失败并给出如下错误2019-01-1110:39:15,449WARNorg.apache.hadoop.hdfs.server.common.Storage:Failedtoaddstoragedirectory[DISK]file:/app/hadoop/tmp/dfs/data/java.io.IOException:IncompatibleclusterIDsin/app/hadoop/tmp/dfs/data:namenodeclusterID=CID-76c39119-061a-4ecf-9de1

您好，我有一个HashSet，它需要在hadoop中的每个映射任务中使用。我不想多次初始化它。我听说可以通过在配置函数中设置变量来实现。欢迎提出任何建议。 最佳答案 看来你还没有真正了解Hadoop的执行策略。如果你是分布式模式，你不能在多个map任务中共享一个集合(HashSet)。这是因为任务是在它们自己的JVM中执行的，并且它不是确定性的，即使不使用jvm重用，你的集合在jvm被重置后仍然存在。您可以做的是在计算开始时为每个任务设置一个HashSet。因此您可以覆盖setup(Contextctx)方法。这将在调用映射方法之前