我正在尝试将分区Hive表的数据从一个集群复制到另一个集群。我正在使用distcp复制数据，但底层数据是分区的配置单元表。我使用了以下命令。hadoopdistcp-i{src}{tgt}但是由于表是分区的，目录结构是根据分区表创建的。所以它显示错误创建重复和中止作业。org.apache.hadoop.toolsCopyListing$DulicateFileException:Filewouldcauseduplicates.Aborting我还使用了-skipcrccheck-update-overwrite但都没有用。如何将表的数据从分区文件路径复制到目标位置？
当我启动hadoop集群时，它以安全模式运行。为什么系统进入安全模式。谁能解释一下？ 最佳答案 安全模式有两种方式。一个是我们可以强制将namenode切换到安全模式另一个是namenode因为一些问题自动进入安全模式。我们强制将namenode置于安全模式以执行维护事件。这样人们就不会向文件系统写入任何内容。在您的情况下，发生了第二件事。namenode进入安全模式的可能原因是。未报告的数据节点将导致丢失block，如果丢失的block大于限制，namenode将进入安全模式如果一些数据节点的存储被意外清除，如果没有block在集
我在hadoop上的10节点集群上运行h20(h20开始使用h20driver.jar)在R中使用以下命令连接到集群h20.init(ip="ip-address",startH20=FALSE)失败并出现以下错误CannotconnecttoH20server.Pleasecheckthath20runningathttps://ip-address:54321有什么建议吗？ 最佳答案 发现这是一个代理问题。检查并删除了R中的代理环境变量。检查是否有代理，我有一套Sys.getenv("http_proxy)Sys.getenv(
我正在尝试使用HadoopAPI通过DistCp类执行分布式复制，但在尝试连接到集群时会抛出错误。我试过更改hadoop和hdfs的配置文件，但似乎没有用。我正在最新的ClouderaQuickstart上测试该应用程序我运行这个命令来执行类。java-cpmyjarcom.keedio.hadoop.Mover包com.keedio.hadoop;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.*;importorg.apache.hadoop.tools.DistCp;importorg.a
我正在尝试运行我的pyspark代码。我的目标目录是本地目录。我提交spark-submit命令的用户是super用户，拥有从hdfs读取文件并将文件写入本地的所有权限。作业正在运行，没有任何错误，但没有创建输出目录或文件。我在我的spark代码中将HADOOP_USER_NAME设置为super用户以避免权限问题。谁能帮忙 最佳答案 如果您在YARN集群模式下运行，那么YARNApplicationMaster实际上是在一个节点上运行，因此将在节点本地写出。如果你找到它是哪个节点，那么你应该在那里找到你的输出目录和文件。
我正在尝试使用NFS在同一局域网上的5台机器上设置一个hadoop集群。我面临的问题是一台机器上的hadoop副本被复制到所有机器上，所以我无法为每个从机提供独有的属性。因此，我收到“无法创建锁”类的错误。常见问题解答建议不应使用NFS，但我别无选择。有没有一种方法可以指定属性，比如Master应该从location1选择它的conf文件，slave1应该从location2选择它的conf文件...... 最佳答案 需要说明的是，计算节点和HDFS存储的配置之间存在差异。您的问题似乎只是配置存储。这可以而且应该在本地完成，或者至少
这是我第一次尝试ZooKeeper，虽然我可以轻松地将它设置为在单台机器上运行，但让它在两台机器的集群中运行根本行不通。我认为我的配置可能有问题，但看起来我找不到它。Herearethelogsforserver1Herearethelogsforserver2我的两台服务器的配置如下:#ThenumberofmillisecondsofeachticktickTime=2000#Thenumberofticksthattheinitial#synchronizationphasecantakeinitLimit=10#Thenumberofticksthatcanpassbetwee
我正在使用以下命令行启动弹性mapreduce集群:$elastic-mapreduce\--create\--num-instances"${INSTANCES}"\--instance-typem1.medium\--ami-version3.0.4\--name"${CLUSTER_NAME}"\--log-uri"s3://my-bucket/elasticmapreduce/logs"\--step-name"${STEP_NAME}"\--step-actionTERMINATE_JOB_FLOW\--jars3://elasticmapreduce/libs/script
我在CDH5Beta2上使用hadoopjar命令提交了一个MR作业hadoopjar./hadoop-examples-0.0.1-SNAPSHOT.jarcom.aravind.learning.hadoop.mapred.join.ReduceSideJoinDrivertech_talks/users.csvtech_talks/ratings.csvtech_talks/output/ReduceSideJoinDriver/我也试过如下显式提供fs名称和工作跟踪器url但没有成功hadoopjar./hadoop-examples-0.0.1-SNAPSHOT.jarcom
我最近看到了hadoop的mapred.job.reuse.jvm.num.tasks属性。默认情况下，它设置为+1，这意味着每个map/reduce任务都会启动一个新的JVM。相反，如果它设置为-1，那么一个jvm可以被无限数量的任务使用。在这种情况下，任务依次执行以使用相同的JVM。因此，当该属性设置为+1时，每个节点启动的JVM数量等于任务数量。没有混淆....但是，我的具体问题是，如果我将mapred.job.reuse.jvm.num.tasks设置为-1，每个节点将启动多少个JVM。每个节点只有一个JVM吗？还是别的？ 最佳答案
