在执行“hadoopnamenode-format”时，出现以下消息。Re-formatfilesysteminStorageDirectory/opt/data/temp/dfs/name?(YorN)这里应该给什么？"is"或“否”。如果给定Y，它会丢失HDFS中的数据吗？ 最佳答案 仅当dfs.namenode.name.dir已经存在时才会提示此问题，即目录已经格式化或现有目录映射到dfs.namenode.name.dir.如果您希望再次重新格式化，请输入YelseN。在给出Y时，目录将被格式化，删除所有现有的元数据(fs

完整的错误陈述:Nocommand'hdfs'found,didyoumean:Command'hfs'frompackage'hfsutils-tcltk'(universe)Command'hdfls'frompackage'hdf4-tools'(universe)hdfs:commandnotfound 最佳答案 您的HDFS安装可能有问题，请尝试在命令中提供hdfs的完整路径。/path/to/dir/hdfsnamenode-format路径取决于您的操作系统和您使用的hadoop发行版等。使用locate或find。如

我有一个包含数十GB数据的文本文件，我需要从HDFS加载它并将其并行化为RDD。此文本文件使用以下格式描述项目。请注意，字母字符串不存在(每行的含义是隐含的)并且每行可以包含空格以分隔不同的值:0001(id)100010002000(dimensions)0100(weight)0030(amount)0002(id)111010005000(dimensions)0220(weight)3030(amount)我认为并行化此文件的最直接方法是将其从本地文件系统上传到HDFS，然后通过执行sc.textFile(filepath)创建一个RDD。但是，在这种情况下，分区将取决于与文件

如果我不指定映射器的数量，如何确定该数量？是否有从配置文件(例如mapred-site.xml)中读取的默认设置？ 最佳答案 在Chris上面添加的内容上添加更多内容:映射的数量通常由输入文件中的DFSblock数量决定。虽然这会导致人们调整他们的DFSblock大小来调整map的数量。map的正确并行级别似乎是大约10-100个map/节点，尽管对于非常cpu-lightmaptask，这可以达到300左右。任务设置需要一段时间，因此最好至少花一分钟时间执行map。您可以通过修改JobConf的conf.setNumMapTask

我可以通过在生成缩减器的语句中使用PARALLEL子句来控制缩减器的数量。我想控制映射器的数量。数据源已经创建，我无法减少数据源中的部件数。是否可以控制我的pig语句生成的map数量？我可以对生成的map数量设置上下限吗？控制这个是个好主意吗？我尝试使用pig.maxCombinedSplitSize、mapred.min.split.size、mapred.tasktracker.map.tasks.maximum等，但它们似乎没有帮助。有人可以帮助我了解如何控制map的数量并可能分享一个工作示例吗？ 最佳答案 映射器的数量有一个

我是Hadoop的新手，我已经设法运行了wordCount示例:http://hadoop.apache.org/common/docs/r0.18.2/mapred_tutorial.html假设我们有一个包含3个文件的文件夹。我希望每个文件都有一个映射器，这个映射器将只计算行数并将其返回给缩减器。然后，reducer会将每个映射器的行数作为输入，并将所有3个文件中存在的总行数作为输出。所以如果我们有以下3个文件input1.txtinput2.txtinput3.txt映射器返回:mapper1->[input1.txt,3]mapper2->[input2.txt,4]mappe

我正在使用排序基准对Spark进行简单的扩展测试——从1个核心到8个核心。我注意到8核比1核慢。//runsparkusing1corespark-submit--masterlocal[1]--classjohn.sortsort.jardata_800MB.txtdata_800MB_output//runsparkusing8coresspark-submit--masterlocal[8]--classjohn.sortsort.jardata_800MB.txtdata_800MB_output每种情况下的输入和输出目录都在HDFS中。1core:80secs8cores:1

当我执行describeformattedtable_name时，我得到了表table_name的详细描述。我对表格的两个属性感兴趣，如下所示:field.delimserialization.formatfield.delim是表中两列字段之间文件中的字段分隔符。但是表属性的serialization.format字段是什么意思呢？ 最佳答案 hive表的两个属性:field.delim是文件中表格两列字段之间的字段分隔符。其中serialization.format是当文件被序列化时表的两个列字段之间的文件中的字段分隔符。

在MapReduce框架中，一个reducer用于映射器生成的每个键。因此您会认为在HadoopMapReduce中指定Reducers的数量没有任何意义，因为它取决于程序。但是，Hadoop允许您指定要使用的reducer的数量(-Dmapred.reduce.tasks=#ofreducers)。这是什么意思？reducer数量的参数值是否指定有多少机器资源进入reducer，而不是实际使用的reducer的数量？ 最佳答案 onereducerisusedforeachkeygeneratedbythemapper此评论不正确

我运行了namenode-format。这是我的输出。我尝试更改文件权限chmod777hadoop。我相信这一行是错误的错误namenode.NameNode:java.io.IOException:无法创建目录/your/path/to/hadoop/tmp/dir/hadoop-hadoop/dfs/name/currentadoop@alexander-desktop:/usr/local/hadoop/bin$./hadoopnamenode-format12/07/0317:03:56INFOnamenode.NameNode:STARTUP_MSG:/**********