我正在编写一个从(a)HBase表读取的MapReduce作业。除了Configuration类之外，几乎所有的东西都按预期工作。所以我这样做了，Configurationconfig=HBaseConfiguration.create();GenericOptionsParserparser=newGenericOptionsParser(config,args);//Thisshouldworkbutisnotworking.config.addResource(newPath(parser.getCommandLine().getOptionValue("conf",DEFAUL
我的第一个问题，我会尽量不把事情搞砸:)出于学习目的，我正在4节点集群上安装Hadoop2.9.0。我已经按照官方ApacheHadoop2.9.0文档和一些谷歌页面开始安装/配置名称节点。我像这样编辑了位于$HADOOP_HOME/etc/hadoop目录下的hdfs-site.xml:dfs.namenode.name.dirfile:///apps/hdfs/namenode/datadfs.datanode.data.dirfile:///apps/hdfs/datanode/datadfs.namenode.checkpoint.dirfile:///apps/hdfs/na
我是hive的初学者，当我启动spark作业并从hive读取数据时发生了一些事情(找不到表)。我没有在$SPARK_HOME/conf中设置hive-site.xml吗？提交spark作业命令在这里bin/spark-submit--masterlocal[*]--driver-memory8g--executor-memory8g--classcom.ctrip.ml.client.Client/root/GitLab/di-ml-tool/target/di-ml-tool-1.0-SNAPSHOT.jar 最佳答案 在您的Hi
我正在尝试运行spark作业，但在尝试启动驱动程序时出现此错误:16/05/1714:21:42ERRORSparkContext:ErrorinitializingSparkContext.java.io.FileNotFoundException:Addedfilefile:/var/lib/mesos/slave/slaves/0c080f97-9ef5-48a6-9e11-cf556dfab9e3-S1/frameworks/5c37bb33-20a8-4c64-8371-416312d810da-0002/executors/driver-20160517142123-018
我在服务器上运行mapreduce作业，但不断收到此错误:Containerkilledonrequest.Exitcodeis143Containerexitedwithanon-zeroexitcode143Containerisrunningbeyondphysicalmemorylimits.Currentusage:1.0GBof1GBphysicalmemoryused;2.7GBof2.1GBvirtualmemoryused.Killingcontainer.当然我已经阅读了所有可能的资源并且我知道我需要在这些文件中设置配置:mapred-site.xml\\yar
我在一台名为hadoop的机器上安装了NameNode服务。core-site.xml文件的fs.defaultFS(等同于fs.default.name)设置如下:fs.defaultFShdfs://hadoop:8020我有一个名为test_table的非常简单的表，它当前存在于HDFS上的Hive服务器中。即存放在/user/hive/warehouse/test_table下。它是在Hive中使用一个非常简单的命令创建的:CREATETABLEnew_table(record_idINT);如果我尝试将数据加载到本地表中(即使用LOADDATALOCAL)，一切都会按预期进行
我问的是Hadoop2.x系列。互联网上对此有相互矛盾的建议。喜欢这个case他要求在core-site.xml和这个SOanswer中指定它其中提到hadoop.tmp.dir设置在hdfs-site.xml中。应该放在哪个位置？ 最佳答案 hadoop.tmp.dir(Abaseforothertemporarydirectories)属性，需要在core-site.xml中设置，就像exportinLinux例如:dfs.namenode.name.dirfile://${hadoop.tmp.dir}/dfs/name您可以
我在伪分布式模式下使用Hadoop1.0.3。而我的conf/core-site.xml设置如下:fs.default.namehdfs://localhost:9000mapred.child.tmp/home/administrator/hadoop/temp所以我认为我的默认文件系统设置为HDFS。但是，当我运行以下代码时:Configurationconf=newConfiguration();FileSystemfs=FileSystem.get(conf);我认为fs应该是一个DistributedFileSystem实例。然而，结果却是LocalFileSystem实例。
官方对该参数的描述如下:TheruntimeframeworkforexecutingMapReducejobs.Canbeoneoflocal,classicoryarn.我知道值“yarn”用于MRv2，它会将mapreduce作业提交给resourcemanager。但是本地和经典之间有什么区别？哪个对应MRv1？非常感谢! 最佳答案 你是对的，“yarn”代表MRv2。“经典”用于MRv1，“本地”用于MR作业的本地运行。但是为什么需要MRv1？Yarn现在已经结束测试，它比旧的MRv1框架更稳定，而您的MapReduce作
我目前正在尝试让我的HBase代码使用我的hbase-site.xml中指定的设置。它似乎使用默认设置而不是hbase-site.xml配置文件中指定的设置。更新文件后我重新启动了HBase集群，但它仍然没有使用我更新的配置文件。我使用的集群是2个节点，其中一个是master。两个节点上的配置文件都将主节点的IP指定为zookeeperquorum。我认为问题是我在hbase-site.xml中指定的设置没有被使用，因为如果我通过代码将zookeeperquorum设置为与我的hbase-site.xml中相同的值，代码运行正常，但第二个节点不能如果未通过代码指定法定人数，请联系mas
