我通过GUI屏幕启动了一个EMR集群。集群启动后，我可以看到ID。如何获取表示具有该ID的集群的类Cluster的对象？我正在使用Java与EMR交互。 最佳答案 您不能只运行一条命令来获取集群的身份。以下是读取所有故障集群ID的算法的工作示例。AWSCredentialscredentials;credentials=newBasicAWSCredentials("myAccessKey","mySecretKey");AmazonElasticMapReduceClientemrClient;emrClient=newAmazo
我正在尝试部署Google在https://github.com/GoogleCloudPlatform/solutions-google-compute-engine-cluster-for-hadoop提供的示例Hadoop应用程序在谷歌云平台上。我逐步按照那里给出的所有设置说明进行操作。我能够设置环境并成功启动集群。但是我无法运行MapReduce部分。我正在我的终端上执行这个命令:./compute_cluster_for_hadoop.pymapreduce[--prefix]--inputgs://\--outputgs://\--mappersample/shortest
我正在使用AmazonEMR(Hadoop2/AMI版本:3.3.1)并且我想更改默认配置(例如复制因子)。为了使更改生效，我需要重新启动集群，这就是我的问题开始的地方。怎么做？我在./.versions/2.4.0/sbin/stop-dfs.sh找到的脚本不起作用。从文件./.versions/2.4.0/etc/hadoop/slaves无论如何都是空的。init.d中有一些脚本:$ls-l/etc/init.d/hadoop-*-rwxr-xr-x1rootroot477Nov802:19/etc/init.d/hadoop-datanode-rwxr-xr-x1rootroo
首先，我使用的是Hadoop-2.6.0。我想在YARN集群中的特定节点上启动我自己的appmaster，以便在预定的IP地址和端口上打开服务器。为此，我编写了一个驱动程序，在其中创建了一个ResourceRequest对象并调用了setResourceName方法来设置主机名，并将其附加到ApplicationSubmissionContext对象通过调用setAMContainerResourceRequest方法。我尝试了几次，但无法在特定节点上启动AppMaster。搜索代码后，我发现RMAppAttemptImpl使我在ResourceRequest中设置的内容无效，如下所示
抱歉这个愚蠢的问题。我在CentOSlinux中有一个5节点的hadoop集群。名称节点/职位追踪器/二级名称节点/数据节点-2我写了一个mapreduce并编译了JAR。我需要将JAR部署到哪个节点？提前致谢。 最佳答案 在一个典型的hadoop集群中，应该有客户端节点。客户端节点用于在hadoop集群上运行客户端应用程序和集群管理工具。客户端机器执行以下任务:在HDFS集群中加载数据提交MapReduce作业(描述如何处理数据)在作业完成后检索或查看作业结果提交Pig或Hive查询Hadoop管理员通常在安装和配置hadoop集
有没有人在使用phoenix连接到安全hbase集群时看到以下消息:15/08/2523:04:49DEBUGipc.AbstractRpcClient:UseSIMPLEauthenticationforserviceMasterService,sasl=false15/08/2523:04:49DEBUGipc.AbstractRpcClient:Connectingtonnn-hdp-sa-********/10.99.40.213:6000015/08/2523:04:49DEBUGipc.AbstractRpcClient:UseSIMPLEauthenticationfor
我曾在寻找一种在多台物理机器上启动docker并将它们连接到hadoop集群的方法，到目前为止，我只找到了在一台机器上本地启动集群的方法。有办法做到这一点吗？ 最佳答案 您可以使用docker很好地配置多节点hadoop集群。请查看下面的一些帖子，它们会给您一些见解:http://blog.sequenceiq.com/blog/2014/06/19/multinode-hadoop-cluster-on-docker/Runahadoopclusterondockercontainers
我们有一个运行Spark的小型集群，用于从面向公众的Web应用程序执行作业。此处使用Spark的目的是为Web应用程序提供高效的延迟，因此当提交作业时，它需要集群尽快做出响应。不管它有多少时间是空闲的。因此，在需要时，Spark需要快速，但在不需要时，我们希望以其他方式使用这些计算资源。例如，我们要运行一些模拟，使用OpenMP进行本地线程处理，使用OpenMPI在集群中分配处理。这些需要一些时间来运行，我们希望仅在Spark不需要时才使用集群。是否可以将Spark配置为具有非常高的优先级并淘汰或饿死其他程序？来自Spark的configuration我看到了几个关于限制内存和内核使用
我在启动具有主服务器和工作服务器的Spark集群时遇到一些问题。我在Ubuntu16.04LTS上下载并安装了Hadoop2.7.3和Spark2.0.0。我用我的奴隶的IP创建了一个conf/slaves文件，这是我的spark-env.sh#!/usr/bin/env#bashexportSPARK_DIST_CLASSPATH=$(hadoopclasspath)exportSPARK_WORKER_CORES=2exportSPARK_MASTER_IP=192.168.1.6exportSPARK_LOCAL_IP=192.168.1.6exportSPARK_YARN_US
我正在尝试测试为我工作的团队构建的大数据平台。它在YARN上运行spark。是否可以创建PySpark应用程序并在YARN集群上提交它们？我能够成功提交示例SparkPijar文件，它在YARNstdout日志中返回输出。这是我要测试的PySpark代码；frompysparkimportSparkConffrompysparkimportSparkContextHDFS_MASTER='hadoop-master'conf=SparkConf()conf.setMaster('yarn')conf.setAppName('spark-test')sc=SparkContext(con
