使用hadoopfs-put命令，数据按顺序进入集群。但是如何从客户端并行上传数据到HDFS集群呢？ 最佳答案 由于命令hadoop是一个Hadoop客户端，因此有必要让其中的几个并行运行。但是您将必须实现一种拆分策略和错误处理，以便所有文件都能上传。它不会解决磁盘I/O、IOps、网络利用率等其他瓶颈。您会在DataLoadingintoHDFS-Part1-Parallelloading下找到一些背景信息. 关于hadoop-如何从客户端并行上传文件到Hadoop集群，我们在Stac
我们的组织有数百个通宵运行的批处理作业。其中许多工作需要2、3、4小时才能完成；有些甚至需要长达7个小时。目前，这些作业以单线程模式运行，因此我们提高性能的尝试受到具有额外CPU和内存的机器垂直扩展的限制。我们正在探索利用并行处理技术(例如MapReduce)来缩短完成这些作业所需时间的想法。我们的大多数批处理过程通常会从数据库中提取大型数据集，逐行处理数据，然后将结果作为文件转储到另一个数据库中。在大多数情况下，单个行的处理独立于其他行。现在我们正在研究MapReduce框架，以将这些作业分解成更小的部分以进行并行处理。我们的组织拥有超过400名员工的台式PC，我们希望在下类时间利用
从NFS装载实现到hadoop的并行复制的最佳和快速方法是什么？我们有一个包含大量文件的挂载，我们需要将其复制到hdfs中。一些选项:以多线程方式运行copyFromLocal以独立的方式使用distcp。我可以写一个只有map的作业来做复制吗？问候，京东 最佳答案 我认为关键问题是NFS链接的源端是什么？如果它是一个NAS，你可能会更好地处理你有多台客户端机器同时运行copyFromLocal(每台一台)的情况。当您从同一个客户端同时读取超过5-10个磁盘时，即使是高性能NAS也会感到不快。我将对以下内容进行建模(全部使用copy
在我工作的公司，我们每天要处理几千个文件，这需要几个小时。这些操作基本上是CPU密集型的，比如将PDF转换为高分辨率图像，然后创建许多不同尺寸的此类图像。这些任务中的每一项都占用大量CPU，因此我们不能简单地在同一台机器上启动多个实例，因为没有任何处理能力可用于所有任务。因此，完成所有事情需要几个小时。在我看来，最明显的做法是对文件集进行分区，并让更多机器同时处理它们(5、10、15台机器，我还不知道需要多少台机器).我不想重新发明轮子并为任务创建一个管理器(我也不想麻烦)，但我不确定应该使用哪个工具。虽然我们没有大数据，但我已经开始研究Hadoop(我们在Amazon运行)，它处理节
我正在使用hadoop2.0。当我使用job.setNumMapTasks更改maptask的数量时，数量符合预期(输出文件夹中的序列文件数量和容器数量)，但它们不会并行运行,但一次只有2个。例如，当我将map任务的数量设置为5时，它会先执行其中的2个，然后再执行2个，然后再执行1个。我有一个8核系统，想充分利用它。一些在线搜索(包括StackOverflow)似乎提出了一些建议，我尝试了以下方法:调整了mapred-site.xml中的参数“mapred.tasktracker.map.tasks.maximum”来设置并行运行的任务数。我将其设置为8。减少了参数“mapred.ma
我完全不是Hadoop专家，但我的理解是Hadoop非常适合并行算法，其中并行性表现为map-reduce形式或任何其他类型的分而治之。还有其他类型的算法技术也很适合吗？ 最佳答案 Hadoop适用于令人尴尬的并行工作负载(并行任务之间没有依赖性)。进程之间没有消息传递机制。Map和Reduce进程遵循基于IO的通信模式，这本身就是一个很大的开销。MapReduce不适合编写迭代算法(例如KMeans、PageRank)，因为每次迭代都是一个单独的mapreduce应用程序，并且由于巨大的IO开销，算法的性能会下降。对于迭代算法，您
spark如何处理并发查询？我已经阅读了一些关于spark和底层RDD的内容，但我无法理解如何处理并发查询？例如，如果我运行一个将数据加载到内存中的查询，并且消耗了整个可用内存，同时其他人运行一个涉及另一组数据的查询，那么spark将如何为两个查询分配内存？如果考虑优先级，还会产生什么影响。运行大量并行查询也会导致机器挂起吗？ 最佳答案 首先，Spark占用的内存(RAM)不会超过阈值限制。Spark尝试将默认内存分配给每个作业。如果新作业的内存不足，它会尝试将LeastRecentlyUsed(LRU)RDD的内存内容溢出到磁盘，
我们知道hadoop中的客户端并行读取数据，但数据是在管道结构中写入的，其中一个数据节点将数据写入另一个数据节点。我知道并行读取使系统具有更高的容错能力和更快的读取速度。但是管道写入的好处是什么？为什么HDFS客户端不自己将数据写入每个节点？ 最佳答案 1。客户端带宽消耗效率更高在管道写入中，客户端只需要向第一个数据节点传输一个副本，每个节点只通过网络获取和发送一个副本(除了最后一个数据节点只接收数据)，从而拥有更多与客户端将三个副本写入三个不同的数据节点相比，平衡了网络带宽消耗。2。更小的发送/确认窗口以维护客户端维护一个小得多的
我想了解SAS和Hadoop之间的集成。据我了解，像procsql这样的SAS进程只能对SAS数据集起作用，我不能对hadoop节点上的文本文件发出procsql。这是正确的吗？如果是，那么我需要使用一些ETL作业首先将数据从HDFS中取出并将其转换为SAS表。但如果我这样做，我将失去Hadoop的并行处理能力，对吗？那么集成SAS和Hadoop并仍然使用Hadoop的并行处理能力的理想方式是什么？我知道您可以从SAS内部调用mapreduce作业，但是mapreduce作业可以用SAS编写吗？我认为不是。 最佳答案 SAS全局论坛
我想在Hadoop上实现决策树ID3/C4.5。任何人都可以知道如何继续。我很清楚这些算法，但我需要知道如何并行化它们。 最佳答案 我会考虑将属性选择的一次迭代作为一项MapReduce作业的方法。按照这个想法，您可以将属性分配给每个映射器以检查信息增益，并且在减少阶段(使用单个减少器)您可以选择最佳属性。如果在一台机器上(在所有属性上)计算单次迭代的时间比作业开始的开销稍长——大约20-40秒，我会认为这种方法是可行的。 关于hadoop-在Hadoop上并行化执行决策树ID3/C4.
