我的pyspark应用程序在106,36MB数据集(817.270条记录)上运行UDF，使用常规pythonlambda函数需要大约100小时。我生成了一个GoogleDataproc集群，其中包含20个工作节点，每个节点有8个vCPU。但是，执行时总共只使用了3个节点和3个vCPU。显然，我希望集群使用我提供的所有资源。我生成的数据帧的默认分区数是8。我尝试将其重新分区为100，但集群仍然只使用3个节点和3个vCPU。另外，当我运行一个命令来检查spark看到的执行者数量时，它只有3个。这是执行的pyspark代码:frompyspark.sql.typesimportStringT
我正在运行hadoop提供的字数统计示例。以下是我收到的错误:-bash-4.1$./hadoopjar/home/chanders/Hadoop/bin/hadoop-examples-0.20.203.0.jarwordcount/usr/temp_hadoop/usr/outputWarning:Maximumheapsizeroundedupto1024MBWarning:Maximumheapsizeroundedupto1024MBExceptioninthread"main"java.io.IOException:Erroropeningjobjar:/home/chan
我现在已经为以下问题苦苦挣扎了2天多。我用Scala编写了一个基本的“HelloWorld”脚本:objectHelloextendsApp{println("WELCOMETOAFIRSTTESTWITHSCALACOMPILEDWITHSBTcountingfr.1:15withsleep1")valdata=1to15for(a然后我用SBT编译以获得JAR编译版本。然后我使用HDP2.2.4.2将所有内容传输到集群(这是在虚拟Linux机器上运行的Horthonworks沙箱)。我实际上能够使用yarn-client在集群上使用以下命令运行该作业:spark-submit--v
当我在3节点集群hadoop中运行简单的wordcount示例时，出现以下错误。我检查了必要文件夹的所有写/读权限。此错误不会停止mapreduce作业，但所有工作负载都转到集群中的一台机器上，其他两台机器在任务到达时给出与上述相同的错误。12/09/1309:38:37INFOmapred.JobClient:TaskId:attempt_201209121718_0006_m_000008_0,Status:FAILEDjava.lang.Throwable:ChildErroratorg.apache.hadoop.mapred.TaskRunner.run(TaskRunner
我们有一个在HDFS2.7.3上运行的Spark流应用程序，使用Yarn作为资源管理器。运行应用程序时，这两个文件夹:/tmp/hadoop/data/nm-local-dir/filecache/tmp/hadoop/data/nm-local-dir/filecache正在填满磁盘。因此，根据我的研究发现，在yarn-site.xml中配置这两个属性会有所帮助。yarn.nodemanager.localizer.cache.cleanup.interval-ms2000yarn.nodemanager.localizer.cache.target-size-mb2048我已经在每
我们有一个30节点的生产集群。我们想添加5个数据节点用于额外的存储，以处理临时的数据峰值(大约2TB)。此数据将被临时存储，我们希望在15天后删除它。是否可以确保传入的临时数据(2TB)仅存储在新添加的数据节点上？我正在寻找类似于YARN节点标签的东西。提前致谢。 最佳答案 不幸的是，我不知道在同一HDFS集群中实现此目的的简单方法。但我认为您可以通过实现自定义“block放置策略”来实现此行为。但是，执行此任务可能有些风险和复杂。这是定义/添加此功能的HDFSjira票证，允许您自定义此策略(JIRATICKET)。如果你想自定义
我的应用程序连接到HBase并进行大量通信(每秒数百或数千次读/写)。这会严重影响性能，可能是由于HBase对每个请求执行的I/O操作。Doo.dle是对我的代码的调用-蓝色和红色之间的区别是HBase消耗的时间。目前，我只在独立模式下进行了测试，其中HBase使用本地文件系统存储数据。我想知道，在分布式模式下使用一个实际的HDFS是否可以显着提高性能，或者只是产生相同的结果。我试图在浪费太多时间启动和运行集群之前获得线索。我问自己的第二个问题是，是否可以将独立的HBase配置为仅将数据持久保存到内存(RAM)，而不是将其写入文件系统以进行性能测量。 最佳答
我在一个集群中有>10个节点。我已经使用Cloudera(YARN、HBase、Hue、HadoopFS、Spark、Flink)在集群上安装了Hadoop堆栈。有没有一种简单的方法来收集所有节点的全局统计信息(在CPU使用率、内存使用率和网络使用率方面)并用Python读出？使用Python的目的是让我可以完全自由地指定绘图并确保报告中的绘图样式统一。我可以使用哪个软件来完成此操作？它不必分发，只需一个简单的库就足够了。 最佳答案 为此，我建议考虑使用ansible。这是一个简单的playbook在inventoryfile中指定
我尝试使用“createSymlink”函数在hadoop2.6.0上创建符号链接(symboliclink)，但它显示“不支持符号链接(symboliclink)”!hadoophdfs不支持这个功能吗？ 最佳答案 根据这个jira任务，它被禁用了https://issues.apache.org/jira/browse/HADOOP-10019 关于hadoop-如何在hdfs集群上创建符号链接(symboliclink)？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
我正在使用Rlpsolve包来优化我的运输模型。我的代码运行良好，但由于我有大量的节点和路径，因此运行需要花费大量时间。我打算在hadoop集群上运行我的代码。请指导我需要对我的代码进行的更改。我认为在hadoop集群上运行优化可能是不可能的，因为我们最终可能会得到局部最小值而不是全局最小值。我在互联网上搜索“lpsolvehadoop”之类的术语，但没有得到任何有用的信息。请指导我查看我应该查看的Material或示例。=====================================更新1======================================我最初遇到
