我正在尝试在GoogleComputeEngine上设置Hadoop集群，我一直在关注theseinstructions.在我运行之前，一切似乎都运行良好:./compute_cluster_for_hadoop.pysetup使用我创建的项目ID和存储桶名称。该脚本似乎无法访问某些内容并因403而崩溃；这是带有错误消息的输出的尾部:Uploading...kages/ca-certificates-java_20121112+nmu2_all.deb:14.57KB/14.57KBUploading...duce/tmp/deb_packages/libnspr4_4.9.2-1_a
我在本地HDFS安装中有大量数据。我想将其中一些移动到GoogleCloud(云存储)，但我有一些顾虑:我实际上如何移动数据？我担心在公共(public)互联网上移动它将数据从我的HDFS存储安全地移动到CloudStorage的最佳方法是什么？ 最佳答案 要将数据从本地Hadoop集群移动到GoogleCloudStorage，您可能应该使用GoogleCloudStorageconnectorforHadoop.您可以按照installdirections在任何集群中安装连接器.请注意，GoogleCloudDataproc集群
1.当将任务分配给任务跟踪器进行处理时，作业跟踪器首先尝试在具有包含数据的数据节点的同一服务器上找到具有空闲槽的任务跟踪器(以确保数据局部性)2.如果它没有找到这个TaskTracker，它会在跨机架查找TaskTracker之前在同一机架中的另一个节点上寻找TaskTracker。经验法则:处理逻辑只会到达数据进行处理。假设Tasktracker跨机架启动，相应的处理数据不可用，那么在这种情况下，处理逻辑(程序)如何到达数据，而不是数据到达处理逻辑(程序)？ 最佳答案 当本地没有数据时，需要通过网络传输。数据局部性不是一个规则(远
可以同时将我的Hadoop集群连接到多个GoogleCloud项目吗？我可以通过GoogleCloudStorageConnector在单个GoogleProject中轻松使用任何GoogleStorage存储桶，如本线程中所述Migrating50TBdatafromlocalHadoopclustertoGoogleCloudStorage.但是我找不到任何文档或示例如何从单个map-reduce作业连接到两个或多个GoogleCloud项目。你有什么建议/技巧吗？非常感谢。 最佳答案 确实，可以同时将您的集群连接到来自多个不同
NathanMarz在他的书“BigData”中描述了如何维护HDFS中的数据文件。以及如何使用他的Pail优化文件大小以尽可能接近原生HDFSblock大小在MapReduce之上运行的库.是否有可能在GoogleCloudStorage中获得相同的结果？？我可以使用GoogleCloudDataflow吗？而不是MapReduce用于此目的？ 最佳答案 GoogleCloudStorage允许组合对象，让您可以将一个对象存储在多个部分中，然后将它们组合起来，一次最多可组合32个部分，总共1024个组成部分。API中提供了此功能。
我想使用GoogleCloudStorage使用StreamingFileSink从我的流作业写入(sink)DataStream元素.为此，我使用了GoogleCloudStorageconnector用于Hadoop作为org.apache.hadoop.fs.FileSystem的实现，并使用HadoopFileSystemasanimplementationoforg.apache.flink.core.fs.FileSystem为Flink包装了hadoopFileSystem类。我在我的gradle文件中包含了以下依赖项:编译("com.google.cloud.bigda
在我的hadoop安装中，我没有找到mapred-site.xml文件，但它有mapred-site.xml.template。我已将以下属性添加到mapred.xml.templatemapred.job.trackerlocalhost:9001我错过了什么吗？核心站点.xmlfs.default.namehdfs://localhost:9000hdfs-site.xmldfs.replication1使用这些配置:http://localhost:50070/:Runninghttp://localhost:50060/:NotRunninghttp://localhost:5
我们正在开发一个spark应用程序。它将托管在azureHDInsightSpark集群上。我们的用例是这样的，我们必须从azureblob存储中提取数据并使用spark处理数据，最后创建或将数据追加回azureblob存储。所以我们用了azure-storage-4.3.0.jar我们在eclipse项目中使用了Maven并添加了以下依赖com.microsoft.azureazure-storage4.3.0编译成功。甚至应用程序在本地机器上也能正常运行并且执行时没有任何问题。因此我们从eclipse创建了一个uber/fatjar并移植到我们的AzureHDInsight-Spa
谷歌云提供了与Hadoop一起工作的连接器。(https://cloud.google.com/hadoop/google-cloud-storage-connector)使用连接器，我从hdfs接收数据到谷歌云存储例)hadoopdiscphdfs://${path}gs://${path}但是数据太大(16TB)，接收速度只有2mb/s因此，我尝试更改设置distcp(map属性、带宽属性...)但是速度是一样的。如何在将数据从HDFS传输到GoogleCloudStorage时加快distcp 最佳答案 officialdoc
我所知道的是引入了YARN，它取代了JobTracker和TaskTracker。我看过一些Hadoop2.6.0/2.7.0安装教程，他们将mapreduce.framework.name配置为yarn和mapred.job.tracker属性作为本地或主机:端口。mapred.job.tracker属性的描述是"ThehostandportthattheMapReducejobtrackerrunsat.If"local",thenjobsarerunin-processasasinglemapandreducetask."我的疑问是如果我们使用YARN为什么要配置它，我的意思是J
