我在Virtualbox上有一个带有3个从节点的Spark独立集群。我的代码在Java上，它可以很好地处理我的小输入数据集，它们的输入总共大约100MB。我将我的虚拟机RAM设置为16GB，但是当我在大输入文件(大约2GB)上运行我的代码时，在我的reduce部分处理数小时后出现此错误:Jobabortedduetostagefailure:Totalsizeofserializedresultsof4tasks(4.3GB)isbiggerthanspark.driver.maxResultSize`我编辑了spark-defaults.conf并为spark.driver.maxR
所以我正在阅读Hadoop:权威指南。这里面的一句话page是什么让我感到困惑。所以我创建了一个描述每个句子的图像。这句话说，在联合下，每个名称节点管理一个命名空间卷(黑色方block表示命名空间卷)，它由命名空间的元数据和一个block池组成>(由深灰色矩形表示)包含命名空间中文件的所有block。命名空间卷彼此独立(在图像中它们对于每个名称节点都是独立的，不共享)，这意味着名称节点不会相互通信，而且一个名称节点的故障不会影响其他名称节点管理的namespace的可用性。block池存储未分区(因此在图像中的所有节点之间共享)，但是，数据节点向集群中的每个名称节点注册(再次与所有名称
一、前言安装完成XAMPP后，浏览器输入localhost或127.0.0.1，若远程服务器，替换对应IP地址即可。因浏览网页服务默认的port都是80，因此只需输入网址即可，不用输入“:80”了,XAMPP默认指向的文件地址是安装目录下的htdocs文件夹##找到C:\xmapp\apache\conf目录（默认安装路径，若自定义安装路径，应该将C:\xmapp\替换为你的自定义路径）下的httpd.conf文件，打开httpd.conf文件,将L252 的DocumentRoot"C:/xampp/htdocs"做对应修改##二、步骤1.C:\xampp\apache\conf\ext
我知道复制不足的block和错误复制的block都是由于相对于复制因子集的数据节点数较少而发生的。但是它们有什么区别呢？在可用数据节点为1的情况下将复制因子重新设置为1，复制不足的block和丢失的副本错误都被清除。通过执行命令hdfsfsck/确保这一点 最佳答案 摘自TomWhite的“Hadoop:权威指南”:Over-replicatedblocksTheseareblocksthatexceedtheirtargetreplicationforthefiletheybelongto.Normally,over-replic
我们正在做的是:根据网站上的文档安装Spark0.9.1，以及hadoop/hdfs的CDH4(和另一个带有CDH5的集群)发行版。使用sbt构建带有Spark应用程序的fatjar，然后尝试在集群上运行它我还在底部包含了代码片段和sbtdeps。当我用谷歌搜索这个时，似乎有两个有点含糊的回答:a)节点/用户代码上的spark版本不匹配b)需要向SparkConf添加更多的jar现在我知道(b)不是在其他集群上成功运行相同代码但只包含一个jar(它是一个胖jar)的问题。但我不知道如何检查(a)-似乎Spark没有任何版本检查或任何东西-如果它检查版本并抛出“不匹配的版本异常:你有用户
我需要将大文件(至少14MB)从FIWARE实验室的Cosmos实例传输到我的后端。我使用SpringRestTemplate作为HadoopWebHDFSRESTAPI的客户端接口(interface)here但是我遇到了IO异常:Exceptioninthread"main"org.springframework.web.client.ResourceAccessException:I/OerroronGETrequestfor"http://cosmos.lab.fiware.org:14000/webhdfs/v1/user//?op=open&user.name=":Trun
此错误的来源是什么以及如何修复？2015-11-2919:40:04,670FATALorg.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode:InitializationfailedforBlockpool(DatanodeUuidunassigned)servicetoanmol-vm1-new/10.0.1.190:8020.Exiting.java.io.IOException:Allspecifieddirectoriesarenotaccessibleordonotexist.atorg.apache.hadoop.hdfs.serve
Hadoop中分割大小和block大小之间的关系是什么？正如我在this中读到的那样，拆分大小必须是block大小的n倍(n是一个整数且n>0)，这是正确的吗？splitsize和blocksize之间有什么必然的关系吗？ 最佳答案 HDFS架构中有block的概念。HDFS使用的典型block大小为64MB。当我们将一个大文件放入HDFS时，它被分成64MB的block(基于block的默认配置)，假设你有一个1GB的文件并且你想将该文件放入HDFS，那么将有1GB/64MB=16个拆分/block，这些block将分布在Data
有人可以解释这个计算并给出清晰的解释吗？Aquickcalculationshowsthatiftheseektimeisaround10msandthetransferrateis100MB/s,tomaketheseektime1%ofthetransfertime,weneedtomaketheblocksizearound100MB.Thedefaultisactually64MB,althoughmanyHDFSinstallationsuse128MBblocks.Thisfigurewillcontinuetoberevisedupwardastransferspeeds
在Hadoop文件系统中，如何查看一个文件被分成了多少block？ 最佳答案 我们可以使用hadoop文件系统检查命令来了解特定文件的block。命令如下:hadoopfsck[path][options]查看特定文件的block:hadoopfsck/path/to/file-files-blocks 关于hadoop-查看hadoop中文件的block数，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.c
