在GoogleCloudDataproc测试版中，Spark和Hadoop的版本是什么？Spark是为哪个版本的Scala编译的？ 最佳答案 根据officialannouncement:Today,wearelaunchingwithclustersthathaveSpark1.5andHadoop2.7.1. 关于hadoop-GoogleCloudDataproc-Spark和Hadoop版本，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： ht
我正在为各种Spark流作业运行多个数据处理集群。所有集群都配置为单节点。最近(大约10天前)我开始在所有集群上遇到作业失败。每个作业运行大约。3天后失败并显示相同的消息:===========CloudDataprocAgentError===========com.google.cloud.hadoop.services.agent.AgentException:Nodewasrestartedwhileexecutingajob.Thiscouldbeuser-initiatedorcausedbyComputeEnginemaintenanceevent.(TASK_FAILE
我有兴趣在HTML解析任务上试用GoogleCloudDataproc。我们目前在谷歌存储中有很多(200M+)小的HTML文件。我们希望能够将所有这些文件提取到Hadoop(MapReduce或Spark)中进行处理。但是，我的理解是Dataproc在列出和读取大量小文件时性能会很差，而且Hadoop通常也是如此。所以我的问题是，我应该如何将大量小文件打包成更大的文件，以便能够高效地列出和读取？我考虑过像TAR/ZIP这样的标准东西，但我的理解是这些东西是不可分割的，因此并发性是有限的。是否有其他推荐的格式用于此类内容？我考虑过使用avro，并且只是将HTML存储为avro记录中的字
我是虚拟机分布式学习的新手。现在我有一个大数据集，想在GoogleCloudDataproc上运行xgboost。我查看了xgboostgit中关于在AWS上运行的教程，但我认为这与GoogleCloud不同。任何建议、相关链接、教程将不胜感激!此致! 最佳答案 我会说GoogleCloudMachineLearningEngine(CloudML)是最适合机器学习算法的产品，因为它是一种托管服务，您可以专注于模型开发，而不必担心基础架构。Here是关于在CloudML上使用XGBoost进行在线预测的教程。正如您提到的，您有一个大
这已经是之前post的讨论对象了，但是，我不相信答案是Googledocs指定可以创建集群设置fs.defaultFS属性。此外，即使可以通过编程方式设置此属性，但有时从命令行设置它会更方便。所以我想知道为什么传递给我的集群创建命令的以下选项不起作用:--propertiescore:fs.defaultFS=gs://my-bucket？请注意，我没有包含所有参数，因为我在没有前面标志的情况下运行命令并且它成功创建了集群。然而，当传递这个时，我得到:“失败:无法启动主控:报告的DataNodes数量不足。”如果有人通过设置fs.defaultFS成功创建了一个dataproc集群，那
我运行标准的hbase类来计算BigTable表中的行数(RowCounter)。使用Google控制台中的DataProcgui。它工作正常，但几周后我尝试运行类似的jar并且由于难以解释的原因，工作失败。这看起来不像连接参数问题，因为如果我使用不存在的Hbase表名它理解这一点。1.1.2和1.0.1.1Hbase客户端的结果相同。1.0.1.1来自示例。我发现1.1.2版本被bdutils设置的集群使用。6/02/0814:35:34INFOmapreduce.Job:map100%reduce0%16/02/0814:35:34INFOmapreduce.Job:TaskId:
当我尝试在谷歌云(dataproc)上的hadoop上运行nutch时，出现以下错误。知道为什么我会面临这个问题user@cluster-1-m:~/apache-nutch-1.7/build$hadoopjar/home/user/apache-nutch-1.7/runtime/deploy/apache-nutch-1.7.joborg.apache.nutch.crawl.Crawl/tmp/testnutch/input/urls.txt-solrhttp://SOLRIP:8080/solr/-depth5-topN216/09/1117:57:38INFOcrawl.C
数据处理documentation表示抢占式虚拟机仅作为处理节点附加。什么是处理节点？ 最佳答案 当在Dataproc中使用可抢占VM时，可抢占VM将不会用作HDFSDataNode。这样做的主要目的是为了在VM被抢占时不会丢失或复制不足的数据。 关于hadoop-Dataproc上的"processingnode"是什么？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/3961
在EMR上，我使用s3-dist-cp--groupBy将文件夹中的随机fileName文件命名为我希望的名称在S3中将其重命名为:s3-dist-cp--groupBy='.*(folder_in_hdfs).*'--src=hdfs:///user/testUser/tmp-location/folder_in_hdfs--dest=s3://testLocation/folder_in_s3示例:hadoopfs-lshdfs:///user/testUser/tmp-location/folder_in_hdfsFound2items-rw-r--r--1hadoophadoo
是BigQueryHadoopconnector使用Dataproc自动部署集群？ 最佳答案 是的，BigQueryHadoopconnector使用Dataproc自动部署集群。Dataprocversiondetail页面列出了每个Dataproc版本中包含的GoogleCloudPlatform连接器版本，包括BigQuery连接器。 关于hadoop-BigQueryHadoop连接器和Dataproc，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
