HadoopHighAvailability需要使用QJM或NFS时有什么规定吗？ 最佳答案 QJM明显优于NFS来自Apache文档页面:InorderfortheStandbynodetokeepitsstatesynchronizedwiththeActivenode,thecurrentimplementationrequiresthatthetwonodesbothhaveaccesstoadirectoryonasharedstoragedevice(eganNFSmountfromaNAS).Thisrestricti
我正在尝试将大量文件(超过100k，总大小为2TB)从NFS复制到HDFS。什么是有效的方法。将其安装到边缘节点后，我尝试了以下选项hdfsdfs-put:它因内存错误而失败，传输也很慢distcp:获取由以下原因引起的错误:org.apache.hadoop.tools.mapred.RetriableFileCopyCommand$CopyReadException:java.io.FileNotFoundException:但是文件存在。我在不使用NFS安装位置的情况下对本地文件进行了相同的尝试。我知道distcp的警告之一是必须分发目的地。它也适用于来源吗？或者它是一个错误并且
我正在开发在Cassandra上运行的Hadoop。一切都运行良好，但我现在遇到了一个我找不到解决方案的问题。我的一个专栏包含一个集合，定义类似于:createtableproductUsage(....productsmap,productcategoriesmap)...等等在我的map/reduce映射函数中，我需要从这些列中读取值，但不知道如何将列数据(字节缓冲区)转换为可用的HashMap变量-ByteBufferUtil函数似乎没有帮助。我现在提取列值的map/reduce映射代码如下所示...stringproductid;HashMapproducts;for(Entr
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
我正在使用MacOSXEl-Capitan，并且是hadoop的新手。安装后我收到此警告:WARNutil.NativeCodeLoader:Unabletoloadnative-hadooplibraryforyourplatform...usingbuiltin-javaclasseswhereapplicableWARNutil.NativeCodeLoader:Unabletoloadnative-hadooplibraryforyourplatform...usingbuiltin-javaclasseswhereapplicableStartingnamenodeson[l
我正在尝试使用NFS在同一局域网上的5台机器上设置一个hadoop集群。我面临的问题是一台机器上的hadoop副本被复制到所有机器上，所以我无法为每个从机提供独有的属性。因此，我收到“无法创建锁”类的错误。常见问题解答建议不应使用NFS，但我别无选择。有没有一种方法可以指定属性，比如Master应该从location1选择它的conf文件，slave1应该从location2选择它的conf文件...... 最佳答案 需要说明的是，计算节点和HDFS存储的配置之间存在差异。您的问题似乎只是配置存储。这可以而且应该在本地完成，或者至少
我无法在Cloudera中启动NFS网关。它给我错误SupervisorreturnedFATAL。请检查角色日志文件、stderr或stdout但是我能在标准输出中观察到的唯一奇怪的事情是socket.error:[Errno111]Connectionrefused+'['1-ne0']'+echo'Cannotconnecttoport111.'+return1+'['1-eq1']'+echo'Noportmaporrpcbindserviceisrunningonthishost.Pleasestartportmaporrpcbindservicebeforeattempti
看Facebook使用的AvatarNode方案为HDFSNamenode提供HA，不明白为什么要用NFS。让我感到困惑的是，NFS无论如何都必须复制才能实现HA。主节点必须写入NFS并刷新才能获得HA。为什么不简单地在主节点和辅助节点之间打开一个套接字channel，然后对辅助Namenode执行相同的写入。这将是(大约)相同数量的网络流量，并且似乎具有相同的复制语义。那么问题来了，为什么不这样做呢？我想原因之一可能是NFS存在，因此问题可能更容易实现。但是考虑到在主要和次要之间使用原始套接字channel将写入流接口(interface)(即文件)的相同信息写入NFS的(明显的)简
我正在尝试使用yarn运行spark作业，但出现以下错误java.lang.NoSuchMethodError:com.google.common.util.concurrent.Futures.withFallback(Lcom/google/common/util/concurrent/ListenableFuture;Lcom/google/common/util/concurrent/FutureFallback;Ljava/util/concurrent/Executor;)Lcom/google/common/util/concurrent/ListenableFuture
我是Pyspark的新手，我正在尝试做一个简单的计数。但是它给了我这个错误。文本文件在hdfs中。代码:>>>mydata=sc.textFile("hdfs://user/poem.txt")>>>mydata.count()错误:Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inFile"/usr/local/lib/spark-2.0.1-bin-hadoop2.7/python/pyspark/rdd.py",line1008,incountreturnself.mapPartitions(lambdai:[sum(1for_ini)])
