我有几台机器有TB的自定义格式的日志数据，可以用c++库读取。我想将所有数据上传到hadoop集群(HDFS)，同时将其转换为parquet文件。这是一个持续的过程(意味着我每天都会获得更多数据)而不是一次性的努力。什么是性能明智(高效地执行)的最佳替代方案？parquetC++库和Java库一样好吗？(更新、错误等)该解决方案应该每天处理数十TB，将来甚至更多。日志数据持续到达并且应该立即在HDFS集群上可用。 最佳答案 性能方面，您最好的方法是分批收集数据，然后每批写出一个新的Parquet文件。如果你的数据是单行接收的，并且你
我想为Hadoop创建多主机集群。我想在具有多主机的服务器上安装ApacheAmbari，但我对主机有一个困惑。我是否需要在所有主机(如RAM、处理器、硬盘)上使用相同的配置？我有一台主机有64GB内存，另外两台主机有4GB内存。我可以移动配置或这有什么问题吗？ 最佳答案 您的问题听起来像是hostconfiggroups的完美用例在安巴里。只需创建2个具有不同内存设置的主机组通常的做法是为AmbariServer使用几个更强大的节点，像Namenode、HbaseMaster、DB这样的主节点，以及数百个不那么强大的从节点
在Hadoop集群中，数据是自动跨数据节点复制还是必须编程？如果必须编程，那我该怎么做呢？ 最佳答案 dfs.replication的默认值为3。这存在于您的hdfs.site.xml中。配置文件。这意味着当您设置hadoop集群时，它会自动配置为将每个block复制三次。可以通过以下方式修改:您可以在hdfs-site.xml中更改dfs.replication的值并将其设置为您想要的整数(1表示没有副本)您可以使用命令setrep将复制因子作为每个文件的值传递:hadoopfs-setrep-w3/user/hadoop/fil
说明:数据在SQLServer数据库中，需要借助大数据对这些数据进行分析在这方面的任何帮助将不胜感激 最佳答案 你的问题很宽泛，所以我会给出一个非常通用的解决方案:一次性分析如果您只需要进行一次分析，这是我的建议:在云中设置一个集群，这可以让您在很短的时间内获得巨大的容量(因此成本非常低)。您基本上可以设置一个小型主节点和3个每个大约5TB的从节点。如果中途发现您缺少一点磁盘空间，请不要费心去寻找更大的节点，只需向集群添加一个或几个数据节点即可。结构/日常分析如果在云中设置集群不可行或不可取，您可以在自己的硬件上进行设置。为此，考虑
我是大数据系统的新手，已经完成了一些Coursera认证。我计划使用4台商品级PC拥有自己的个人Hadoop集群。目前都运行Windows，但我可以在它们上安装Linux。我在互联网上搜索了很多设置过程，但没有找到(发现很多可以在AWS上旋转)。此时，我不局限于任何平台，而是希望所有技术都是免费的\开源的。使用4台PC，我可以拥有1个主节点和其他3个数据节点。希望了解有关如何旋转此裸机Hadoop集群的详细步骤(至少是粗略的轮廓)。 最佳答案 所以你想在4节点集群上安装hadoop设置!要求:1主3从(多节点集群安装hadoopse
我有一个与Hadoop相关的项目，我已经按照此处所述安装了Hadoop:https://www.codeproject.com/Articles/757934/Apache-Hadoop-for-Windows-Platform我正在尝试在数据集recipeitems-latest.json上运行相同的map-reduce作业Recipe.java我已经从这个Recipe.java代码创建了一个.jar文件，并且我已经启动了YARN和DFS。我还创建了目录/in并将recipeitems-latest.json复制到其中。现在，我通过调用开始工作:hadoopjarc:\Hwork\R
我正在使用具有以下主机名的ubuntu本地计算机并尝试设置clouderaHadoopDistributionCDH5。chaithu@localhost:~$hostnamelocalhostchaithu@localhost:~$hostname-flocalhostchaithu@localhost:~$sshchaithu@localhostWelcometoUbuntu16.04.2LTS(GNU/Linux4.8.0-36-genericx86_64)*Documentation:https://help.ubuntu.com*Management:https://land
设置场景我正在努力使Spark流应用程序(Spark2.2.1withScala)在Yarn集群(Hadoop2.7.4)上运行。到目前为止，我已经成功地使用spark-submit将应用程序提交到Yarn集群。我可以看到接收器任务正确启动并从数据库(CouchbaseServer5.0)中获取大量记录，我还可以看到记录被分成批处理。问题当我查看SparkWebUI上的流统计信息时，我可以看到我的批处理从未被处理过。我看到有0条记录的批处理处理并完成，但是当有记录的批处理开始处理时，它永远不会完成。有一次它甚至卡在了0条记录的批处理上。我什至尝试尽可能简化SteamingContext
我正在尝试为我的4节点集群配置Yarn和Spark。每个节点都有以下规范:24核23.5GB内存换掉到目前为止，我配置了Yarn和Spark，Spark可以执行SparkPi示例计算，但这仅在yarn-site.xml的以下配置下有效:yarn.acl.enable0yarn.resourcemanager.hostnameds11yarn.nodemanager.resource.memory-mb20480yarn.scheduler.maximum-allocation-mb20480yarn.scheduler.minimum-allocation-mb1536yarn.nod
关于运行命令yarnapplication-list在我的hadoop集群上，它返回正在运行的应用程序列表。我想使用Java获取此列表。目前我正在使用yarnClientAPIorg.apache.hadoophadoop-common2.7.3org.apache.hadoophadoop-yarn-client2.7.0我的代码如下:YarnConfigurationconf=newYarnConfiguration();YarnClientyarnClient=YarnClient.createYarnClient();yarnClient.init(conf);yarnClie
