我刚刚在HDInsight中设置了一个Hadoop集群并尝试开始使用Hadoop。我在集群上启用了远程登录并登录到它。我已将要处理的数据从我的桌面复制到这个盒子上。文档将此框称为头节点，并有一个额外的步骤，用于讨论将数据复制到hadoop集群。这让我很困惑。我有以下问题:当我将数据从桌面复制到我登录的盒子时，它实际上不是将数据复制到hadoop吗？第一个复制操作与第二个复制操作有何不同？什么是Hadoop中的头节点？ 最佳答案 HDInsight集群中的头节点是运行构成Hadoop平台的一些服务的机器，包括名称节点和作业跟踪器。从广

我想知道使用MySQL集群和使用Hadoop框架的优点/缺点。什么是更好的解决方案。我想听听您的意见。我认为使用MySQL集群的优点是:高可用性良好的可扩展性高性能/实时数据访问您可以使用商用硬件而且我看不出有什么缺点!有没有Hadoop没有的缺点？Hadoop和Hive的优点是:也有很好的可扩展性您也可以使用商用硬件在异构环境中运行的能力使用MapReduce框架进行并行计算使用HiveQL的Hive缺点是:没有实时数据访问。分析数据可能需要几分钟或几小时。所以在我看来，对于处理大数据，MySQL集群是更好的解决方案。为什么Hadoop是处理大数据的chalice？你怎么看？

我正在使用使用spark1.6的HDP2.4发行版，我正在尝试在yarn-cluster上提交spark作业。当我在yarn-client和本地提交作业时，它正在运行。但是当使用yarn-cluster提交作业时会出现以下错误。java.lang.RuntimeException:Unabletoinstantiateorg.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClientCausedby:java.lang.NoClassDefFoundError:Couldnotinitializeclassorg.apache.d

我有两个具有相同列和数据类型等的配置单元表，我想将数据从一个表复制到不同集群中的另一个表。hive或sqoop是否提供了执行此操作的简单方法？场景:TableAinCluster1TableBinCluster2AppendtableAintoTableBonCluster2 最佳答案 实现此目的的一种便捷方法是使用Hive的Import/Export功能。Export命令将表或分区的数据连同元数据一起导出到指定的输出位置。然后可以将此输出位置移动到不同的Hadoop或Hive实例，并使用Import命令从那里导入。

我想使用Docker在多裸机集群中安装Hadoop2.3.0。我有一个主容器和一个从属容器(在第一个设置中)。当Master和Slave容器位于同一主机(因此位于同一Flannel子网)时，Hadoop可以完美运行。但是，如果主节点和从节点位于不同的裸机节点(因此，不同的法兰绒子网)，它根本不起作用(我收到连接被拒绝的错误)。两个容器都可以相互ping和ssh，因此不存在连接问题。出于某种原因，hadoop似乎需要集群中的所有节点都在同一个子网中。有没有办法规避这个？谢谢 最佳答案 我认为将节点置于单独的法兰绒子网中会引入一些与NA

我正在尝试运行HiveFromSpark我的EMRSpark/Hive集群上的示例。问题使用yarn-client:~/spark/bin/spark-submit--masteryarn-client--num-executors=19--classorg.apache.spark.examples.sql.hive.HiveFromSpark~/spark/lib/spark-examples-1.3.0-hadoop2.4.0.jar就像一个魅力。但是，使用yarn-cluster:~/spark/bin/spark-submit--masteryarn-cluster--num

上周左右我一直在使用Hadoop(试图掌握它)，尽管我已经能够设置多节点集群(2台机器:1台笔记本电脑和一台小型台式机)并检索结果，当我运行hadoop作业时，我似乎总是遇到“太多的获取失败”。一个示例输出(在一个简单的wordcount示例中)是:hadoop@ap200:/usr/local/hadoop$bin/hadoopjarhadoop-examples-0.20.203.0.jarwordcountsitasita-output3X11/05/2015:02:05INFOinput.FileInputFormat:Totalinputpathstoprocess:711/

我在Virtualbox上有一个带有3个从节点的Spark独立集群。我的代码在Java上，它可以很好地处理我的小输入数据集，它们的输入总共大约100MB。我将我的虚拟机RAM设置为16GB，但是当我在大输入文件(大约2GB)上运行我的代码时，在我的reduce部分处理数小时后出现此错误:Jobabortedduetostagefailure:Totalsizeofserializedresultsof4tasks(4.3GB)isbiggerthanspark.driver.maxResultSize`我编辑了spark-defaults.conf并为spark.driver.maxR

我正在运行一个节点cassandra2.0.3和ApacheSpark2.0.3我创建了一个scala程序来使用SparkhadoopAPI创建RDD以访问CassandraDB。还应该在bashrc中为spaark设置哪些环境变量，因为我在spark-env.sh中使用以下配置exportSPARK_MASTER_IP="10.0.3.15"exportSPARK_MASTER_PORT="7077"exportSCALA_HOME="/home/Desktop/CD/scala-2.9.3"exportSPARK_WORKER_MEMORY=1gexportSPARK_WORKER

所以我有一个带有7个工作节点的cloudera集群。30GB内存4个vCPU以下是我发现的一些配置(来自Google)对于调整我的集群性能很重要。我正在运行:yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores=>4yarn.nodemanager.resource.memory-mb=>17GB(为操作系统和其他进程预留)mapreduce.map.memory.mb=>2GBmapreduce.reduce.memory.mb=>2GB运行nproc=>4(可用处理单元数)现在我担心的是，当我查看我的ResourceManager时，我看到可用内存为119GB，