普通Hadoop集群和配置了Kerberos和SSL的安全Hadoop集群在性能上会有差异吗？考虑到两种类型的集群的机器配置相同，完成一项工作所需的时间是否不同？如果是，我们是否有关于时差的任何已知时间指标？喜欢，普通集群-1.5小时安全集群-2.5小时 最佳答案 是的。由于Kerberos和SSL，所有API调用都会产生开销。作业完成时间会有所不同，但如果不知道API在作业中被调用了多少次，就无法知道这是多少时间。一般来说，影响很小，但由于您正在将另一个网络组件引入您的工作流程(KDC)，您可能会遇到显着的性能下降取决于您的集群有

我们使用cloudera来部署一个zeppelin-spark-yarn-hdfs集群。现在，只有一个zeppelin和spark实例，所有sparknotebook的执行都会影响到每个用户。例如，如果我们停止用户笔记本中的spark上下文，它会影响所有其他用户的笔记本。我已经看到zeppelin中有一个选项可以隔离解释器，但是有没有办法根据需要为每个用户提供自己的“集群”？也许使用Docker并使用zeppelin和spark为每个用户构建一个图像，并将他们的资源限制为用户集群提供的资源？我完全不知道如何实现它，或者它是否可能，但我的理想场景是像数据block那样的方法。在那里你可以

chown:changingownershipof`/usr/local/hadoop/libexec/../logs':Operationnotpermittedstartingnamenode,loggingto/usr/local/hadoop/libexec/../logs/hadoop-hadoop-namenode-ayush-PC.out/usr/local/hadoop/bin/hadoop-daemon.sh:line135:/usr/local/hadoop/libexec/../logs/hadoop-hadoop-namenode-ayush-PC.out:Pe

```使用centos7.9镜像创建4台云主机,设置ansible节点主机名为ansible,另外3台云主机分别为node1,node2,node3,在ansible节点的/root目录下创建ansible工作目录cscc_galera,在该目录下编写install_galera.yaml剧本文件,在node1,node2,node3上部署Mariadb_galera高可用数据库集群,设置数据库密码为123456(软件包使用mariadb.tar中的mariadb-repo安装mariadb服务).```节点规划               主机名        ip地址ansible节点  

1.创建eureka服务1.1创建父级项目，父级项目pom.xml文件中的打包类型为pomprojectxmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">modelVersion>4.0.0modelVersion>groupId>com.diguagroupId>

我有一个Web应用程序，它接收来自不同用户的从linux命令行运行的其他几个应用程序的请求。对于这些请求中的每一个，我都必须从hdfs读取数据以调用只有调用应用程序linux用户才能访问的应用程序文件夹。有没有一种方法可以设置配置，使其可以在运行时被覆盖以模拟调用者应用程序用户进行hadoopkerberos身份验证。我使用下面的代码创建了一个UserGroupInformation以从kerberoskeytab登录。此UGI将充当真实用户并将其传递给UserGroupInformation类以创建代理用户，如下所示。UserGroupInformationrealUgi=UserG

我正在测试“使用UPS关闭服务器”，同时hadoop任务正在运行，我有两个问题。请问运行中的任务是否可以保存，重启后再次继续剩余的工作。(在所有节点)如果不支持“1”，在hadoop任务运行时开始关闭进程是否安全？或者，我需要做些什么来保护hadoop系统？(集群？) 最佳答案 不，您不能在中间状态“保存”任务。如果您在某些作业正在运行时关闭hadoop，您最终可能会从占用空间的废弃作业中获得中间数据。除此之外，您可以在作业运行时关闭系统。 关于hadoop-如何停止正在运行的任务并在h

我最近在AmazonEMR上设置了一个Spark集群，其中有1个主节点和2个从节点。我可以运行pyspark，并使用spark-submit提交作业。但是，当我创建一个独立作业时，例如job.py，我创建了一个SparkContext，如下所示:sc=SparkContext("local","AppName")这看起来不对，但我不确定该放什么。当我提交作业时，我确定它没有使用整个集群。如果我想在我的整个集群上运行一个作业，比如每个从属4个进程，我必须做什么a.)作为参数传递给spark-submitb.)在脚本本身中作为参数传递给SparkContext()。

我不是系统管理员，但我可能需要执行一些管理任务，因此需要一些帮助。我们有一个(远程)Hadoop集群，人们通常在集群上运行map-reduce作业。我打算在集群上安装ApacheSpark，以便集群中的所有机器都可以使用。这应该是可能的，我已经阅读了http://spark.apache.org/docs/latest/spark-standalone.html“只需将Spark作为单独的服务在同一台机器上启动，您就可以将Spark与现有的Hadoop集群一起运行……”如果您以前做过，请给我详细的步骤，以便创建Spark集群。 最佳答案

我有一个文件，每行都包含名称，我想按顺序向每一行添加数字。例如，如果一个文件是这样的abcd我要它实现这个a,1b,2c,3d,4我写了这段代码来实现这个vallines=sc.textFile("data.txt")valpair=lines.zipWithIndex().map{case(i,line)=>i.toString+","+line}pair.collect()但是如您所知，Spark将其任务分布在不同的集群中。所以我不确定这是否有效。所以任何人都可以告诉我如何实现这一目标吗？提前致谢。 最佳答案 如果您将运行此代码