我是Hadoop新手。在编写我的MapReduce作业后，我决定在共享集群上测试它们。我最初在单个节点上测试了我的工作。但后来我添加了4个节点以在5(1+4)上对其进行测试。容量调度程序显示以下信息:队列配置容量百分比:100.0%用户限制:100%优先支持:否maptask容量:10个插槽已用容量:2(容量的20.0%)正在运行的任务:2活跃用户:用户“juancito”:2(已用容量的100.0%)因为对于1个节点我有2个槽，而现在对于5个节点我有10个槽，我猜每个节点都有两个槽(如果我错了请纠正我)。现在，调度程序说我只使用了20%的容量。这是否意味着我实际上并没有使用我添加的4
我正在从Hadoop1.0迁移到支持YARN的集群。在1.0中运行临时作业时，我们过去常常根据作业跟踪器中报告的可用性指定reducer的数量，以加快处理速度。现在，在YARN的“所有应用程序”Web链接中，我们看不到任何此类有关可用性的列/信息。是否有任何配置文件或在网络链接中我们可以获得此信息？ 最佳答案 Yarn中没有更多的插槽。相反，一切都取决于使用/需求的内存量。您可以配置yarn.nodemanager.resource.memory-mb和yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores来控制任
CapacityScheduler允许沿组织线共享Hadoop集群，从而为每个组织分配整个集群的特定容量。我想知道如果大数据来了，那么分配给某个队列的容量会自动改变吗？ 最佳答案 在容量调度器配置中我们定义了yarn.scheduler.capacity.root..capacity和yarn.scheduler.capacity.root..maximum-capacityyarn.scheduler.capacity.root..capacity是队列的容量，而yarn.scheduler.capacity.root..maxi
水槽的新手...我可以看到channel容量设置对内存channel很有用，但是a)文件channel的真正含义是什么？b)我应该如何使用它？我是否设置它以确保channel不会用完文件系统空间？ 最佳答案 如果我理解ApacheFlume-Hadoop的分布式日志收集一书中的摘录，文件channel容量仅受磁盘大小的限制。 关于hadoop-在Flume中，文件channel的channel容量到底意味着什么？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
我正在阅读GFS论文但无法理解一点，master是否也为文件的每个副本维护64kb的元数据？假设master的内存是8gb，我存储1000个文件，每个文件1kb，它需要多少内存？如果复制因子是3。 最佳答案 GFS为每个64MBblock维护少于64字节的元数据，而不是为单个文件维护。每个副本花费相同的元数据开销。因此，1000个文件占用多少内存取决于这些文件总共有多少block。 关于hadoop-GFS/Hadoopmaster的存储容量，我们在StackOverflow上找到一个类
下面是我的调度程序xml文件，我限制了对根队列的访问，作为dev2，qa2用户应该只提交他们的队列。但是我也可以以dev2用户的身份将作业提交到QA队列，这不应该发生，我还在RANGERYARN策略和禁用的super策略中进行了相应修改，所有用户都可以访问所有队列，请告诉我。yarn.scheduler.capacity.root.default.user-limit-factor=1yarn.scheduler.capacity.root.default.state=RUNNINGyarn.scheduler.capacity.root.default.maximum-capacit
我在Centos上有一个带有ClouderaExpress5.11的11节点集群。最初它仅由7个节点组成；稍后又添加了4个节点。每个节点的磁盘容量都相同:5.4TB。我遇到的问题是hdfsdfsadmin-report命令显示错误的磁盘使用值，尤其是配置容量。我的值在前7个节点中为6.34TB，在后4个节点中为21.39TB。例如，在一个节点中，我有以下报告:DecommissionStatus:NormalConfiguredCapacity:23515321991168(21.39TB)DFSUsed:4362808995840(3.97TB)NonDFSUsed:14117607
我在我们的集群上遇到了同样的问题，然后回到我的电脑上做了一些简单的实验，希望能弄清楚。我在伪分布式模式下配置了hadoop，并使用了默认的capacity-scheduler.xml并配置了mapred-site.xml如下:io.sort.mb5mapred.job.trackerlocalhost:9001mapred.child.java.opts-Xmx10mmapred.jobtracker.taskSchedulerorg.apache.hadoop.mapred.CapacityTaskSchedulermapred.queue.namesdefaultmapred.cl
我的数据看起来像每帧1000万个数值(实数+二进制)(想想数组，即数组的一行中有1000万个元素)并且大约有100帧/秒。一种时间序列。我的挑战是:(1)存储——数据量(2)数据处理速度(3)实时分析Cassandra适合这个吗？任何人都可以指导我一些应用程序架构(想想hadoop、cassandra、kafka、storm等)，这些架构将在上述场景中发挥作用(从非常高的角度来看)。我知道我问了一些大问题。在进行实验之前，我需要一个方向。 最佳答案 作为存储引擎或数据处理速度，Cassandra和Hadoop将大放异彩。现在进入实时
我一直在为YARN容量调度程序使用以下配置:yarn.scheduler.capacity.maximum-am-resource-percent=0.2yarn.scheduler.capacity.maximum-applications=10000yarn.scheduler.capacity.node-locality-delay=40yarn.scheduler.capacity.root.capacity=100yarn.scheduler.capacity.root.queues=tier1,tier2yarn.scheduler.capacity.root.tier1.
