我正在设置一个Hadoop2.6.0单节点集群。我关注hadoop-common/SingleClusterdocumentation.我在Ubuntu14.04上工作。到目前为止，我已经成功地运行了独立操作。我在尝试执行伪分布式操作时遇到错误。我设法启动了NameNode守护进程和DataNode守护进程。jps输出:martakarass@marta-komputer:/usr/local/hadoop$jps4963SecondaryNameNode4785DataNode8400Jpsmartakarass@marta-komputer:/usr/local/hadoop$但是

我有一个大型数据集(大约40G)，我想在实验室的几台计算机上用于某些NLP(主要是令人尴尬的并行)，我没有拥有root访问权限，而且只有1G的用户空间。我用hadoop进行了试验，但当然这是死在水中——数据存储在外部usb硬盘驱动器上，由于1G用户空间上限，我无法将其加载到dfs上。我一直在研究几个基于python的选项(如果可以的话，我宁愿使用NLTK而不是Java的lingpipe)，分布式计算选项看起来像:Ipython迪斯科在我的hadoop经验之后，我正在努力确保我尝试做出明智的选择——任何关于什么可能更合适的帮助将不胜感激。Amazon的EC2等不是真正的选择，因为我几乎没

我想在我的四核机器上用hadoop和mahout做一些计算，所以我在伪分布式模式下使用hadoop。问题是我的根驱动器上的空间有限，所以我如何配置它以使用其他外部硬盘驱动器上的可用空间。 最佳答案 您可以配置hdfs存储数据的位置。将以下内容添加到您的conf/hdfs-site.xml中:dfs.data.dir__path_to_where_you_want_to_store_your_data/hdfs/data/dfs.name.dir__path_to_where_you_want_to_store_your_data/h

这个问题在这里已经有了答案:HadoopDistributedCachefunctionalityinSpark(2个答案)关闭3年前。在Hadoop中，您可以使用分布式缓存来复制每个节点上的只读文件。在Spark中这样做的等效方法是什么？我知道广播变量，但这只适用于变量，不适用于文件。

在HadoopStreaming作业中使用分布式缓存机制将文件传输到节点时，系统会在作业完成后删除这些文件吗？如果它们被删除，我认为它们是，有没有办法让缓存保留多个作业？这在Amazon的ElasticMapreduce上的工作方式是否相同？ 最佳答案 我仔细研究了源代码，看起来文件被TrackerDistributedCacheManager删除大约每分钟一次，当它们的引用计数下降到零时。TaskRunner在任务结束时显式释放其所有文件。也许你应该编辑TaskRunner不这样做，并通过更明确的方式自己控制缓存？

是否可以在一台机器上使用HDFS客户端实现从HDSF集群的分布式读取？我用一个由3个数据节点(DN1、DN2、DN3)组成的集群进行了实验。然后我从位于DN1上的客户端程序运行10个同时读取10个独立文件，它似乎只从DN1读取数据。其他数据节点(DN2、DN3)显示为零事件(从调试日志判断)。我检查了所有文件的block是否在所有3个数据节点上都被复制了，所以如果我关闭DN1，那么数据将从DN2读取(仅DN2)。增加读取的数据量没有帮助(尝试从2GB到30GB)。由于我需要读取多个大文件并仅从中提取少量数据(几Kb)，因此我想避免使用map/reduce，因为它需要设置更多服务并且还需

如果我将数据从本地系统复制到HDFS，我能否确保它在节点之间均匀分布？PSHDFS保证每个block将存储在3个不同的节点上。但这是否意味着我文件的所有block都将在相同的3个节点上排序？或者HDFS会为每个新block随机选择它们吗？ 最佳答案 如果您的复制设置为3，它将被放置在3个独立的节点上。它所在的节点数由您的复制因子控制。如果您想要更大的分布，那么您可以通过编辑$HADOOP_HOME/conf/hadoop-site.xml并更改dfs.replication值来增加复制数。我相信新block几乎是随机放置的。需要考虑

大家好，我是Java陈序员。我们在工作开发中，离不开任务调度。通过指定的间隔时间执行各类操作，来完成无需用户操作的任务。目前市场上，有一些编程语言本身自带的定时任务工具，如Java中Timer。也有一些比较成熟的定时任务框架，如Quartz。现在大部分系统都是使用分布式，分布式的任务调度工具也是十分流行，如xxl-job。今天，给大家介绍一个全新一代分布式调度与计算框架！关注微信公众号：【Java陈序员】，回复AI，获取AI副业赚钱资讯。项目介绍PowerJob（原OhMyScheduler）——全新一代分布式调度与计算框架，能让您轻松完成作业的调度与繁杂任务的分布式计算。主要特性使用简单：提

我对学习分布式计算技术很感兴趣。作为Java开发人员，我可能愿意从Hadoop开始。.您能否推荐一些书籍/教程/文章作为开始？ 最佳答案 也许你可以先阅读一些与MapReduce和分布式计算相关的论文，以更好地理解它。以下是一些我想推荐的:MapReduce:大型集群上的简化数据处理，http://www.usenix.org/events/osdi04/tech/full_papers/dean/dean_html/Bigtable:结构化数据的分布式存储系统，http://www.usenix.org/events/osdi06

我想知道从配置的角度和理论的角度有什么区别？这两种模式使用不同的端口号吗？或任何其他区别？ 最佳答案 我的2美分。单节点设置(独立设置)默认情况下，Hadoop配置为以非分布式或独立模式运行，作为单个Java进程。没有守护进程在运行，一切都在单个JVM实例中运行。不使用HDFS。就配置而言，除了JAVA_HOME之外，您无需执行任何操作。只需下载tarball，解压，就可以开始了。伪分布式模式Hadoop守护进程在本地机器上运行，因此模拟了一个小规模的集群。不同的Hadoop守护进程运行在不同的JVM实例中，但在一台机器上。使用HD