我已经使用Cygwin终端从Apache安装了Hadoop2.1beta版在Windows上。运行命令hadoopversion得到这个错误:Error:Couldnotfindorloadmainclassorg.apache.hadoop.util.VersionInfo 最佳答案 您还可以将以下内容添加到您的~/.bashrcexportHADOOP_CLASSPATH=$(cygpath-pw$(hadoopclasspath)):$HADOOP_CLASSPATH这帮我解决了
我正在使用hadoop1.2.1、hbase0.94.14和hive1.0.0。我的集群中有三个数据节点，还有三个区域服务器。我必须将一些数据从hbase导入到配置单元。我已经成功配置了配置单元，但是当我运行一个命令来计数时。hive表中的行，它给出以下内容ERROR[main]:exec.Task(SessionState.java:printError(833))-JobSubmissionfailedwithexception'java.lang.RuntimeException(java.io.IOException:Mergingofcredentialsnotsupport
我试图让pig开始但失败了:$pig2013-05-1018:03:22,972[main]INFOorg.apache.pig.Main-ApachePigversion0.11.1(r1459641)compiledMar222013,02:13:532013-05-1018:03:22,972[main]INFOorg.apache.pig.Main-Loggingerrormessagesto:/Users/barclaydunn/Environment/pig-0.11.1/pig_1368223402970.log2013-05-1018:03:23,151[main]IN
请告诉我HBase如何跨区域服务器分区表。例如，假设我的行键是0到10M之间的整数，并且我有10个区域服务器。这是否意味着第一个区域服务器将存储键值为0-10M、第二个1M-2M、第三个2M-3M、...第十个9M-10M的所有行？我希望我的行键是时间戳，但我认为大多数查询将适用于最新日期，所有查询将仅由一个区域服务器处理，是这样吗？或者这些数据可能会以不同的方式传播？或者也许我可以以某种方式创建比我拥有的区域服务器更多的区域，所以(根据给定的示例)服务器1将具有key0-0,5M和3M-3,5M，这样我的数据会更平均地分布，是吗可能的？更新我刚刚发现有选项hbase.hregion.
阅读后http://gbif.blogspot.com/2011/01/setting-up-hadoop-cluster-part-1-manual.html我们想尝试使用mapred.reduce.parallel.copies。该博客提到“非常仔细地查看日志”。我们怎么知道我们已经到达最佳点？我们应该寻找什么？我们如何检测到过度并行化？ 最佳答案 为了做到这一点，您基本上应该寻找4个东西:CPU、RAM、磁盘和网络。如果您的设置超过了这些指标的阈值，您可以推断出您正在突破极限。例如，如果您将“mapred.reduce.par
我正在尝试使用scala将文件写入hdfs，但我不断收到以下错误Causedby:org.apache.hadoop.ipc.RemoteException:ServerIPCversion9cannotcommunicatewithclientversion4atorg.apache.hadoop.ipc.Client.call(Client.java:1113)atorg.apache.hadoop.ipc.RPC$Invoker.invoke(RPC.java:229)atcom.sun.proxy.$Proxy1.getProtocolVersion(UnknownSource
我们正在从Kafka的sparkstreaming中接收数据。一旦在SparkStreaming中开始执行，它只执行一个批处理，其余批处理开始在Kafka中排队。OurdataisindependentandcanbeprocessesinParallel.我们尝试了具有多个执行器、内核、背压和其他配置的多种配置，但到目前为止没有任何效果。有很多消息在排队，一次只处理了一个微批处理，其余的都留在队列中。我们希望最大程度地实现并行性，以便没有任何微批处理排队，因为我们有足够的可用资源。那么我们如何通过最大限度地利用资源来减少时间。//StartreadingmessagesfromKaf
我有一个关于ApacheSpark的一般性问题:我们有一些使用Kafka消息的spark流脚本。问题:它们在没有特定错误的情况下随机失败...有些脚本在我手动运行时什么都不做，其中一个失败并显示此消息:ERRORSparkUI:FailedtobindSparkUIjava.net.BindException:Addressalreadyinuse:Service'SparkUI'failedafter16retries!所以我想知道是否有一种特定的方法可以并行运行脚本？它们都在同一个jar里，我用Supervisor运行它们。Spark安装在ClouderaManager5.4onY
spark.sql.shuffle.partitions和spark.default.parallelism有什么区别？我在SparkSQL中都尝试过设置，但是第二阶段的任务数一直是200。 最佳答案 来自答案here,spark.sql.shuffle.partitions配置在为连接或聚合改组数据时使用的分区数。spark.default.parallelism是RDD中的默认分区数s由join等转换返回,reduceByKey,和parallelize当用户未明确设置时。注意spark.default.parallelism似
有什么区别和为什么在XML标签里看起来像速记PHP？我确定它就是这样，但为什么它在那里？我有一个XML文件抛出错误，但我找不到错误，现在我假设它是XML标记中的?? 最佳答案 XML声明是一个XMLdeclaration.它是XML版本、字符编码和独立文档声明的可选指示。它可以onlyappearastheverytopofanXMLfile,ifanywhere,andmaynotberepeated.是XML元素的开始标记(需要结束标记)。虽然它格式正确(如果正确关闭)，但不要使用它——它看起来太像一个乱七八糟的XML声明。此外
