我正在使用MrJob编写hadoop应用程序。我需要使用分布式缓存来访问一些文件。我知道hadoop流中有一个选项-files但不知道如何在程序中访问它。感谢您的帮助。 最佳答案 我认为你必须使用mrjob.compat.supports_new_distributed_cache_options(版本)然后使用-files和-archives代替-cacheFile和-cacheArchive也许你会得到更多here 关于python-从MrJob访问分布式缓存，我们在StackOve
我想聚类和拆分(使用Hadoop)具有大约6万个特征(维度也称为列)的数据集。这个数据集只有很少的实例——大约100行。我不想水平拆分数据，而是想根据特征集群进行拆分。例如，如果我有3个集群，我希望每个集群有20K列和100行，以在3个不同的节点上运行。如何实现这种拆分？如果做不到这一点，您能否为Hadoop以外的框架提供任何建议来促进这种拆分？ 最佳答案 首先:对于这个微小数据集(60k*100，也就是几兆字节)，MapReduce是一个非常糟糕的选择。您将获得大量开销，而yield为零。如果您的数据适合主内存，请不要使用Hado
我正在使用hadoopmap-reduce作业进行一些文本处理。我的工作已完成99.2%，并停留在上一个map工作上。map输出的最后几行如下所示。上次发生此问题时，我尝试打印出从map发出的键值，并注意到其中一个键具有大量与之关联的值，我认为它在对这些值进行排序时似乎卡住了。然后，我停止从map作业中发出该键，它工作正常。我想，同样的问题又发生了，打印出键值对是一项乏味的工作，因为这项工作很费时间。有更好的选择吗？如果他们在排序上花费太多时间，就像配置hadoop忘记几个键一样。有没有这样的。2010-10-2014:43:32,274INFOorg.apache.hadoop.ma
我开始学习hbase，我不明白它是如何线性扩展的。问题是在安装hbase之前，您必须有一个hdfs集群。HDFS集群有一个master节点，在整个集群中只能是一个，所以是一个瓶颈。当然我们可以多跑1个master节点(有可能只多跑1个master节点)但是会处于standby状态。据我了解，hbase使用HDFS集群来存储数据。因此，对我来说，运行多个Hmaster从逻辑上讲是没有意义的，因为所有请求都将转到hdfs事件主机，如果我们有太多请求，性能会受到影响。我也不太明白我们是否需要在与hdfs相同的节点上或单独安装hbase。如果我们将hbase与HDFS分开运行有什么好处。对于我
区块链涉及多学科及技术，众多期刊接收区块链文章。DistributedLedgerTechnologies:ResearchandPractice是ACM出版集团的一本期刊。DistributedLedgerTechnologies:ResearchandPractice创刊历史很短，始于2022年，出版期数也不多。载文量也不大，每期在10+左右，从已接收的文章来看，篇幅一般在20+页左右。支持传统的订阅模式及OA模式。目前还没有IF，也没有中科院分区。有兴趣的研友，可以关注。
我正在寻找一种分布式解决方案来实时筛选/过滤大量key。我的应用程序每天生成超过1000亿条记录，我需要一种方法来从流中过滤重复项。我正在寻找一个系统来存储滚动10天的key，每个key大约100字节。我想知道在使用Hadoop之前如何解决这种类型的大规模问题。HBase是正确的解决方案吗？有没有人尝试过像Zookeeper这样的部分内存解决方案？ 最佳答案 我可以看到许多解决您问题的方法，但实时要求确实缩小了范围。您所说的实时是指您想要查看key在创建时是否重复？让我们谈谈每秒的查询数。你说100B/天(很多，恭喜!)。那是每秒1
我使用kerberos配置了hadoop，一切正常，我可以浏览hdfs、提交作业等。但是httpweb身份验证失败。我在cdh3u2中使用hadoop-0.20.2，它支持HTTPSPNEGO。core-site.xml中HTTP认证相关配置如下:hadoop.http.filter.initializersorg.apache.hadoop.security.AuthenticationFilterInitializerhadoop.http.authentication.typekerberoshadoop.http.authentication.token.validity360
我的工作是为静态图像/视频文件设计一个分布式系统。数据的大小约为数十TB。它主要用于HTTP访问(因此不对数据进行处理；或仅进行简单的处理，例如调整大小-但这并不重要，因为它可以直接在应用程序中完成)。更清楚一点，这是一个系统:必须是分布式的(水平尺度)，因为数据的总规模非常大。主要通过HTTP提供小型静态文件(例如图像、缩略图、短视频)。一般不需要处理数据(因此不需要MapReduce)设置对数据的HTTP访问可以很容易地完成。(应该)良好的吞吐量。我正在考虑:原生的网络文件系统:但是好像不可行，数据放不下。Hadoop文件系统。我以前使用过Hadoopmapreduce，但我没有使
我在apachespark中遇到了一个奇怪的问题，我将不胜感激。从hdfs读取数据(并进行一些从json到对象的转换)后，下一阶段(处理所述对象)在处理完2个分区(总共512个)后失败。这种情况发生在大型数据集上(我注意到的最小数据集约为700兆，但可能会更低，我还没有缩小范围)。编辑:700megs是tgz文件大小，未压缩是6gigs。编辑2:同样的事情发生在spark1.1.0我在一台32核、60演出的机器上使用本地主机运行spark，设置如下:spark.akka.timeout=200spark.shuffle.consolidateFiles=truespark.kryose
我开始尝试使用hadoop(但还没有访问集群的权限，所以只能独立使用)。我的问题是，一旦进入集群设置，任务如何分配以及代码库能否转移到新节点？理想情况下，我想运行大型批处理作业，如果我需要更多容量，则向集群添加新节点，但我不确定是否必须复制在本地运行的相同代码或做一些特殊的事情批处理作业正在运行我可以添加容量。我以为我可以将我的代码库存储在HDFS上，并在每次需要时将其拉到本地运行，但这仍然意味着我需要在服务器上安装某种初始脚本，并且需要先手动运行它。任何关于这是否可能的建议或建议都会很棒!谢谢。 最佳答案 当您使用hadoopja
