尝试从使用GoogleCloudDataproc启动的Spark集群读取Snappy压缩序列文件时，我收到以下警告:java.lang.RuntimeException:nativesnappylibrarynotavailable:thisversionoflibhadoopwasbuiltwithoutsnappysupport.在此上下文中启用Snappy编解码器支持的最佳方法是什么？ 最佳答案 遗憾的是，Dataproc的启动图像是在没有Snappy支持的情况下构建的。我已经打开了一个错误来为下一张图片修复这个问题。解决方法
这就是让我感到困惑的地方，当我使用wordcount示例时，我将代码保留在master并让他与slave一起做事并且它运行良好但是当我运行我的代码时，它开始在奴隶上失败，给出奇怪的错误，如Traceback(mostrecentcalllast):File"/app/hadoop/tmp/mapred/local/taskTracker/hduser/jobcache/job_201110250901_0005/attempt_201110250901_0005_m_000001_1/work/./mapper.py",line55,infromsrc.utilitiesimportu
总结:我无法让我的python-spark作业在我的hadoop集群的所有节点上运行。我已经为hadoop'spark-1.5.2-bin-hadoop2.6'安装了spark。启动javaspark作业时，负载得到分布在所有节点上，当启动pythonspark作业时，只有一个节点承担负载。设置:为4个节点配置的hdfs和yarn:nk01(名称节点)、nk02、nk03、nk04，在xen虚拟服务器上运行版本:jdk1.8.0_66、hadoop-2.7.1、spark-1.5.2-bin-hadoop2.6hadoop安装了所有4个节点spark只安装在nk01上我将一堆Guten
我正在将hadoop部署为多节点集群(分布式模式)。但是每个数据节点都有不同的集群ID。在slave1上，java.io.IOException:IncompatibleclusterIDsin/home/pushuser1/hadoop/tmp/dfs/data:namenodeclusterID=CID-c72a7d30-ec64-4e4f-9a80-e6f9b6b1d78c;datanodeclusterID=CID-2ecca585-6672-476e-9931-4cfef9946c3b在slave2上，java.io.IOException:Incompatibleclust
我们有这个HBase集群:30多个节点、48个表、40TB以上的HDFS级别、复制因子2。由于两个节点上的磁盘故障，我们在HDFS上有一个损坏的文件。当前HDFS状态hdfsfsck/输出的摘录，显示损坏的HBase区域文件:/user/hbase/table_foo_bar/295cff9c67379c1204a6ddd15808af0b/n/ae0fdf7d0fa24ad1914ca934d3493e56:CORRUPTblockpoolBP-323062689-192.168.12.45-1357244568924blockblk_9209554458788732793/user
我想添加/更新以下参数mapred.map.tasks.speculative.executionfalse在hadoop的mapred-site.xml中。如何在不重启集群的情况下执行此操作？ 最佳答案 您可以在您的作业配置中设置每个作业。如果您想全局更改此行为，则必须重新启动集群。如果不重新启动，则无法更改它。 关于hadoop-如何在不重启集群的情况下更新hadoopmapred-site.xml的配置参数，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
我正在尝试运行相同的代码(org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export)导出类，方法是将所有必需的jar从java命令行路径(./java-cp“。:/npachava/*"Exporttest/test)，我收到以下错误。Exceptioninthread"main"java.io.IOException:CannotinitializeCluster.Pleasecheckyourconfigurationformapreduce.framework.nameandthecorrespondserveraddresses.atorg.apache
我有8台从属计算机和1台运行Hadoop(ver0.21)的主控计算机当我在10GB数据上运行MapReduce代码时，集群的一些数据节点突然断开连接在所有映射器完成并处理了大约80%的缩减器后，随机将一个或多个数据节点从网络中断开。然后其他数据节点开始从网络中消失，即使我在发现某些数据节点断开连接时终止了MapReduce作业也是如此。我尝试将dfs.datanode.max.xcievers更改为4096，关闭所有计算节点的防火墙，禁用selinux并将文件打开数限制增加到20000但它们根本不起作用......有人有解决这个问题的想法吗？以下是mapreduce的错误日志12/0
当我尝试在Hadoop集群上运行map/reduce作业而不指定任何输入文件时，出现以下异常:java.io.IOException:Noinputpathsspecifiedinjob好吧，我可以想象在没有输入文件的情况下运行作业确实有意义的情况。生成测试文件就会这样。有可能用Hadoop做到这一点吗？如果没有，您是否有生成文件的经验？有没有更好的方法然后将虚拟文件与集群上的一条记录一起用作生成作业的输入文件？ 最佳答案 文件路径与基于FileInputFormat的输入相关，如SequenceInputFormat等。但是从hb
我有一些由OracleJDK7编译的map-reduce程序。我正在尝试使用whirr0.8.1来设置EC2集群来运行它们。不过whirr0.8.1默认安装的JDK好像是OpenJDK6，我在运行它们时遇到了以下错误:不支持的major.minor版本51.0因此我尝试通过设置指定whirr的JDK版本:whirr.java.install-function=install_oracle_jdk7但这会导致安装过程失败，尝试修改以下脚本似乎没有用:whirr-0.8.1\core\src\main\resources\functions\install_oracle_jdk7.sh有谁
