我正在按照著名的MichaelNollTutorial实现Hadoop单节点集群.集群正常运行，使用jps检查显示所有组件在执行start-all.sh后都在运行。我在使用一些下载的文本重现wordcount-example时遇到问题。我在/tmp/gutenberg中下载了文件并检查了它们是否在那里，情况似乎是这样:hduser@ubuntu:~$ls-l/tmp/gutenberg/insgesamt3604-rw-r-----1hduserhadoop674570Mai701:03pg20417.txt-rw-r-----1hduserhadoop1573151Mai701:03
任务是独立处理大量(大约10,000,000)个小文件(每个大约1MB)(即处理文件F1的结果独立于处理F2的结果)。有人为我的任务建议使用Map-Reduce(在Amazon-EMRHadoop上)。但是，我对MR有严重的怀疑。原因是在我的案例中，处理文件是独立的。据我了解MR，当输出依赖于许多单独的文件(forexamplecountingthefrequencyofeachword,givenmanydocuments，因为一个词可能包含在输入文件的任何文档中)时，它的效果最好。但就我而言，我只需要很多独立的CPU/核心。我想知道您对此有何建议。旁注:还有一个问题是MR最适合“大
所以我正在处理的集群存在一种情况。什么都不能从集群中取出到linuxbox。建表文件为序列文件格式或文本格式。我需要将这些文件更改为CSV格式而不将它们输出到linuxbox，而且我可以从现有表创建表，如果可能的话可以将其存储为CSV文件。(我不确定我是否能做到)。我已经尝试了很多东西..但是除非我把它输出到linuxbox，否则做不到。感谢您的帮助。 最佳答案 您可以像这样创建另一个配置单元表:CREATETABLEhivetable_csvROWFORMATDELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY','LINEST
我需要根据UDF的评估来填充字段。UDF的输入将是输入中的一些其他字段以及csv表。目前，我采用的方法是加载CSV文件，将其全部分组，然后将其作为一个包与其他所需参数一起传递给UDF。但是，完成170k条记录的源数据和大约150k条csv记录的过程需要很长时间(大约3小时)。我确信一定有更有效的方法来处理这个问题，因此需要您的意见。source_alias=LOAD'src.csv'USINGPigStorage(',')AS(f1:chararray,f2:chararray,f3:chararray);csv_alias=LOAD'csv_file.csv'USINGPigStor
我在具有混合文件编码的hdfs上有一堆100GB的文件(不幸的是在Azureblob存储中)。如何确定每个文件的文件编码？一些dfs命令行命令将是理想的。谢谢。 最佳答案 我最终通过将blob存储中的每个文件的开头传送到本地缓冲区，然后应用fileunix实用程序，获得了我需要的结果。以下是针对单个文件的命令:hdfsdfs-catwasb://container@account.blob.core.windows.net/path/to/file|head-n10>buffer;file-ibuffer这会让你得到类似的东西:bu
这是引用问题:SmallfilesandHDFSblocks答案引用了Hadoop:权威指南:Unlikeafilesystemforasingledisk,afileinHDFSthatissmallerthanasingleblockdoesnotoccupyafullblock’sworthofunderlyingstorage.我完全同意这一点，因为根据我的理解，block只是名称节点映射整个集群中哪个文件所在位置的一种方式。由于HDFS是我们常规文件系统的抽象，如果block大小为128MB，140MB不可能占用HDFS上的256MB空间，或者换句话说，block中的剩余空间
我读到很多小文件存储在HDFS中可能是个问题，因为很多小文件意味着很多对象HadoopNameNode内存。然而，由于每个block都作为对象存储在命名节点中，对于大文件有何不同？无论您在内存中存储单个文件的1000个block还是1000个文件的1000个block，NameNode内存使用量是否相同？map作业的类似问题。由于它们对block进行操作，因此block是小文件还是大文件有什么关系？ 最佳答案 在高层次上，您可以将HadoopNameNode视为跟踪器，用于跟踪组成存储在HDFS中的"file"的block所在的位置
我了解到我必须在hdfs-site.xml中配置NameNode和DataNode目录。这就是我在NameNode上的hdfs-site.xml配置:dfs.replication3dfs.namenode.name.dirfile://usr/local/hadoop-2.6.0/hadoop_data/hdfs/namenodedfs.block.size134217728我在我的DataNode上做了几乎相同的事情，并将dfs.namenode更改为dfs.datanode。然后我通过格式化文件系统hadoopnamenode-format一切似乎都没有错误地完成了。然后我想使用
我有多个文本文件。它们的总大小超过了我可用的最大磁盘大小(~1.5TB)Spark程序从HDFS读取单个输入文本文件。所以我需要将这些文件合二为一。(无法重写程序代码，只给了*.jar文件执行)HDFS有这样的能力吗？我怎样才能做到这一点？ 最佳答案 我从你的问题中了解到你想将多个文件连接成一个文件。这是一个解决方案，可能不是最有效的方法，但它确实有效。假设您有两个文件:file1和file2并且您希望获得一个组合文件作为ConcatenatedFile.这是脚本。hadoopfs-cat/hadoop/path/to/file/f
我在集群中工作。我需要为HDFS中包含的每个文本文件运行相同的spark操作。但是我想在不从shell命令行为每个文件提交sparkjobshell-command的情况下这样做，因为文件数是90。我该怎么做？我的一个文件的代码结构如下:objectSparkGraphGen{defmain(args:Array[String]){valconf=newSparkConf().setMaster("yarn").setAppName("dataset")valsc=newSparkContext(conf)valsqlContext=neworg.apache.spark.sql.SQ
