事实证明，在引导操作中将大文件(~6GB)从S3复制到ElasticMapReduce集群中的每个节点并不能很好地扩展；管道只有这么大，随着#个节点变大，到节点的下载会受到限制。我正在运行一个包含22个步骤的作业流程，其中可能有8个步骤需要此文件。当然，我可以从S3复制到HDFS并在每一步之前缓存文件，但这是一个主要的速度killer(并且会影响可伸缩性)。理想情况下，作业流将从每个节点上的文件开始。至少有一些StackOverflow问题间接地解决了通过作业流程持久化缓存文件的问题:Re-usefilesinHadoopDistributedcache,Lifeofdistribut
我是R用户。我对Linux命令、PuTTY或Hadoop/Hive知之甚少。如果我错了，请纠正我。我现在和一个团队一起工作。他们在集群上运行着Ubuntu系统。我可以使用PuTTY访问这个Ubuntu系统并使用代码访问数据文件:user$hadoopfs-ls/datafolder/或者使用配置单元:user$hivehive>usedatafolder;hive>showtables;相反，与我合作的团队对R知之甚少，所以他们希望我做R部分。我已经在集群上安装了R，还在R中安装了rJavaHRive和其他包。(我不确定我是否正确地执行了此操作，但R似乎运行正常)。现在我可以做一些测试
提供推荐配置以将数据从单数据中心cassandra集群迁移到多数据中心cassandra集群。Currenlty我有具有以下配置的单数据中心集群环境，i)节点数:3ii)复制因子:2iii)策略:SimpleStrategyiv)endpoint_snitch:SimpleSnitch现在我计划再添加2个位于不同位置的节点。所以我想通过以下确认转移到多数据中心集群。i)节点数:5ii)RF:dc1=2,dc2=2iii)策略:NetworkTopolofyStrategyiv).endpoint_snitch:PropertyFileSnitch(我有cassandra.topolof
我正在寻找适用于以下问题的算法:有多台电脑(具体数目未知)。每台计算机从某个中央队列中提取作业，完成作业，然后提取下一个。工作是由一些用户组产生的。有些用户提交了很多工作，有些则提交了一点。作业消耗相等的CPU时间(不是真的，只是近似值)。中央队列在调度作业时应该是公平的。此外，提交大量作业的用户应该拥有一些最小的资源份额。我正在为这个调度寻找一个好的算法。考虑了两个候选人:类似Hadoop的公平调度程序。这里的问题是:当我的集群大小未知时，我在哪里可以获得最小份额？将一些惩罚与每个用户相关联。安排用户的工作时增加惩罚。使用将作业调度给用户的概率作为1-(归一化惩罚)。这有点像步幅调度
我在AmazonEC2(3个数据节点+1个名称节点+1个辅助名称节点)中设置的hadoop集群(HDP2.2)中遇到了一个非常奇怪的问题。Hue服务器在主名称节点上运行，Hive服务器在辅助名称节点上运行。我使用HueWeb界面在HCatalog中使用加载到HDFS中的CSV文件创建表“mytable”。建表成功返回，没有报错。该表已创建并显示在HueWeb界面中。但是，当我尝试查询该表时，它返回了0条记录。我去了/app/hive/warehouse文件夹，我可以看到创建了表文件夹“mytable”，但从未将CSV文件复制到该文件夹中。我使用配置单元shell重现了相同的行为。如
我想将数据从AWSS3复制到我的hadoop集群。在研究复制数据时，我发现了S3DistCp.在阅读它时，我遇到了集群ID术语。我从here中了解到集群ID，但无法确定如何获取我的hadoop集群的集群ID。在哪里可以找到我的hadoop集群的集群ID？注意:我使用的是HortonWorks2.2集群设置 最佳答案 假设，您的dfs.namenode.name.dir位置指向/hadoop/hdfs/namenode。您的hadoop集群ID将在此文件/hadoop/hdfs/namenode/current/VERSION中。在文
我正在尝试部署一个集群并在其上运行一些示例Spark/scala代码，虽然当我在独立模式下使用默认参数使用zeppelin时一切正常，但我无法让它在集群模式下工作。我尝试在spark中使用spark-class和start-master标准shell文件手动创建spark集群，然后通过spark://..Zeppelin的URL，但是在运行代码后，我不断收到不同的异常错误(例如缺少javasys.process._库)，一段时间后，sparkworker的状态在SparkMasterUI中变为DEAD我还尝试将yarn-client而不是spark-URL放入zeppelinspark
您好，我正在使用Sparkjavaapi从配置单元获取数据。此代码在hadoop单节点集群中工作。但是当我尝试在hadoop多节点集群中使用它时，它会抛出错误org.apache.spark.SparkException:Detectedyarn-clustermode,butisn'trunningonacluster.DeploymenttoYARNisnotsupporteddirectlybySparkContext.Pleaseusespark-submit.注意:对于单节点，我使用master作为本地，对于多节点，我使用yarn-cluster。这是我的java代码Spar
我的问题在这里听起来可能有些多余，但之前问题的解决方案都是临时的。我尝试过的很少，但还没有成功。实际上，我正在研究hadoop-1.2.1(在ubuntu14上)，最初我有singlenodeset-up然后我运行了WordCount编程成功。然后我根据this给它加了一个节点。教程。它成功启动，没有任何错误，但现在当我运行相同的WordCount程序时，它卡在减少阶段。我查看了任务跟踪器日志，它们如下所示:-INFOorg.apache.hadoop.mapred.TaskTracker:LaunchTaskAction(registerTask):attempt_201509110
我已在多节点集群(1个名称节点和4个数据节点)上成功运行Hadoop2.7.1。但是，当我运行MapReduce作业(来自Hadoop网站的WordCount示例)时，它总是停留在这一点上。[~@~hadoop-2.7.1]$bin/hadoopjarWordCount.jarWordCount/user/inputdata//user/outputdata15/09/3017:54:56WARNutil.NativeCodeLoader:Unabletoloadnative-hadooplibraryforyourplatform...usingbuiltin-javaclasses
