我必须将Hive表复制到另一个集群以保持表的架构和层次结构，所以我的问题是:为了获得准确的表(和数据库)副本，最安全和正确的方法是什么Cluster1到Cluster2。我找到了全局说的方法:-hive>exportTABLE1;-distcphdfs:source_Pathhdfs:dest_Path-hive>importTABLE1;#inCluster2-hive>MSCKREPAIRTABLETABLE1;但由于我必须复制大量的数据库和表，有什么快速和安全的方法，比如将Datawarehouse1的状态或快照复制到Datawarehouse1...等？提前致谢。
我们正在使用kerborizedCDH集群。在将用户添加到集群时，我们过去只将用户添加到网关/边缘节点，就像在任何hadoop发行版集群中一样。但是对于新添加的用户ID，我们无法执行map-reduce/yarn作业并抛出“找不到用户”异常。当我研究这个时，我发现了一个链接https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/SecureContainer.html，它表示要在安全集群中执行yarn作业，我们可能需要在所有节点中拥有相应的用户，因为安全容器在作业用户的凭据下执行。因此我们将相应的用户ID添加
我必须将一些HDFS文件从我的生产集群移动到开发集群。在根据文件修改时间移动到开发集群后，我必须测试对HDFS文件的一些操作。需要具有不同日期的文件才能在开发中对其进行测试。我试着用DISTCP做，修改时间正在更新当前时间。我使用在这里找到的许多参数检查了Distcpdistcpversion2guide有没有其他方法可以在不改变修改时间的情况下获取文件？或者我可以在将文件放入hdfs后手动更改修改时间吗？提前致谢 最佳答案 在hadoopdistcp命令中使用-pt标志。这将p保留distcp文件的timestamp(修改时间)。
我已经在HA模式下配置了HDFS。我有一个“事件”节点和一个“备用”节点。我已经开始了ZKFC。如果我停止事件节点的zkfc，备用节点将更改状态并设置为“事件”节点。问题是当我关闭启动了zkfc的事件服务器以及一台“事件”服务器和一台“备用”服务器时，备用服务器不会更改其状态，始终保持备用状态。我的核心站点.xmlfs.default.namehdfs://auto-ha我的hdfs-site.xmldfs.namenode.rpc-bind-host0.0.0.0TheactualaddresstheRPCserverwillbindto.Ifthisoptionaladdressi
我已经使用普通Hadoop设置了一个包含5个虚拟机的Hadoop集群。集群详情如下:192.168.1.100-配置为运行NameNode和SNN守护进程192.168.1.101-配置为运行ResourceManager守护程序。192.168.1.102-配置为运行DataNode和NodeManager守护进程。192.168.1.103-配置为运行DataNode和NodeManager守护进程。192.168.1.104-配置为运行DataNode和NodeManager守护进程。我在每个虚拟服务器中都保留了主从文件。高手:192.168.1.100192.168.1.101
当我删除hadoop集群设置文件夹时，我的spark-shell工作得很好，但是，如果我尝试使用hadoop集群设置文件夹，那么spark-shell会产生各种错误，例如“实例化'org.apache.spark时出错.sql.hive.HiveSessionState'inspark"即使我没有在任何地方配置配置单元。请注意，即使我尝试关闭hadoop和spark的所有集群，但即使是spark-shell也会产生以下错误: 最佳答案 运行:mkdir/user/$whoami/spark-warehouse然后运行:spark-s
我正在尝试了解如何将MR作业提交到基于YARN的Hadoop集群。案例1:对于只有一个ResourceManager(即NOHA)的情况，我们可以像这样提交作业(我实际使用过，我认为是正确的)。hadoopjarword-count.jarcom.example.driver.MainDriver-fshdfs://master.hadoop.cluster:54310-jtmaster.hadoop.cluster:8032/first/dir/IP_from_hdfs.txt/result/dir可以看出，RM在端口8032上运行，NN在54310上运行，我指定了主机名，因为只有一
我有一个具有3个节点的非HAHadoop设置:一个NameNode和2个DataNode。NameNode是一个4GB内存和20GB硬盘的服务器，而每个DataNode有8GB内存和100GB硬盘。现在我需要将其转换为HA集群。我读过有关执行此操作的两种方法:使用QuorumJournalManager和使用共享存储。从以上两个方面来看，最好的方法是什么？每种方法需要多少个额外节点？如何最大限度地减少使用现有节点添加新节点的需要(是否建议使用DataNodes和NameNodes作为JournalNodes)？我使用的是ApacheHadoop版本:2.7.2和ApacheHbase版
当我尝试使用HDFS文件系统以YARN模式运行spark应用程序时，当我提供以下属性时它工作正常。sparkConf.set("spark.hadoop.yarn.resourcemanager.hostname",resourcemanagerHostname);sparkConf.set("spark.hadoop.yarn.resourcemanager.address",resourcemanagerAddress);sparkConf.set("spark.yarn.stagingDir",stagingDirectory);但是这样做的问题是:因为我的HDFS启用了Namd
我无法理解为MapReduce和Spark作业分配资源的内部机制。在同一个集群中，我们可以运行MapReduce和Spark作业，但是为了运行MapReduce作业，内部资源管理器将为作业分配可用资源，例如数据节点和任务跟踪器。在内部工作我需要的“N”个映射器和缩减器。当谈到Spark上下文时，它需要工作节点和执行程序(内部JVM)来计算程序。这是否意味着MapReduce和Spark作业会有不同的节点？如果不是，任务跟踪器和执行器之间将如何区分。集群管理器将如何为Hadoop和Spark作业识别特定节点。这里有人能赐教吗 最佳答案
