这是我的错误日志:
$ /spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster pi.py
...
2021-12-23 01:31:04,330 INFO retry.RetryInvocationHandler: org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(org.apache.hadoop.ipc.StandbyException): Operation category WRITE is not supported in state standby. Visit https://s.apache.org/sbn
我对Hadoop集群datanode故障转移有一些疑问:
1: What happen the link is down between the namenode and a datanode
(or between 2 datanodes) when the hadoop cluster is processing some data?
Does Hadoop cluster have any OOTB to recover this problem?
2: What happen one datanode is down when the hadoop cluster is
只需将文件从一个HDFS dir自动移动到另一个HDFS dir即可。在Apache中使用moveHDFS处理器执行此操作,但是启动处理器时似乎不会发生任何事情。
经过长时间的处理后,处理器度量保持在零。
查看公告板没有显示错误(日志级别设置为INFO),公告板中唯一的日志输出是:
14:50:04 HSTINFO1e637d0d-0163-1000-7bde-a7993ae403e8
MoveHDFS[id=1e637d0d-0163-1000-7bde-a7993ae403e8] Initialized a new HDFS File System with working dir: f
我正在设置一个$HADOOP_HOME/bin/hdfs节点,但是在运行Hadoop时,它会打印出找不到Hadoop。不过,该位置的文件是存在的,我可以很好地读取它。
从start-dfs.sh脚本进行日志记录:
root@hadoop:/opt/hadoop-2.7.3# sbin/start-dfs.sh
Error: Could not find or load main class org.apache.hadoop.hdfs.tools.GetConf
Starting namenodes on []
localhost: starting namenode, logging to
我有很多运行网络测试的文本报告和日志文件。我想将这些报告和日志存储在一个数据存储中,在那里我可以解析它们并根据解析的数据运行报告。我还希望这个系统是可扩展的,无论是它接受的报告和日志的类型,还是它可以用于的数据和查询/报告的数量。
一位同事建议Hadoop可以满足这一需求,我所在组织的另一个团队表示,他们将Cassandra用于类似的项目(但有更多的数据,其中大部分是机器生成的)。我一直在阅读关于Hadoop and Cassandra的文章,我真的不确定使用这样的东西是不是有点过分,也不确定为每种日志/报告类型使用自定义解析器的关系数据库是否更合理。
根据我对Hadoop的理解,无论如何我都
我在Amazon上有mapreduce作业失败,因为如果第一次尝试未能将结果复制到S3,那么文件(可能是部分)将被创建,随后的减缩尝试将拒绝对已经存在的文件进行写入。
第一次尝试日志:
014-11-30 06:56:19,774 INFO [main] com.amazonaws.latency: StatusCode=[404], Exception=[com.amazonaws.services.s3.model.AmazonS3Exception: Not Found (Service: Amazon S3; Status Code: 404; Error Code: null; Re
我的datanode日志文件:
*2013-01-28 22:12:05,084 WARN org.apache.hadoop.ipc.Client: Exception encountered while connecting to the server : javax.security.sasl.SaslException: GSS initiate failed [Caused by GSSException: No valid credentials provided (Mechanism level: Failed to find any Kerberos tgt)] 2013-01
Exception in thread "main" java.lang.RuntimeException: class org.apache.hadoop.mapreduce.lib.partition.KeyFieldBasedPartitioner not org.apache.hadoop.mapred.Partitioner
at org.apache.hadoop.conf.Configuration.setClass(Configuration.java:2273)
at org.apache.hadoop.mapred.JobConf.setPartit
我运行hadoop作业不止一次,每次都要花费太多的时间,比如*15分钟*总共。
我检查了syslog,发现org.apache.hadoop.streaming.PipeMapRed为10分钟的做了些什么,在PipeMapRed完成之后,MapTask在不到1分钟的时间里就完成了,这到底是什么?
PipeMapRed实际上是做什么的?为什么这么费时?
下面是一些由PipeMapRed打印的日志
17:00:57,307 INFO org.apache.hadoop.streaming.PipeMapRed: Records R/W=1633/1
17:00:59,782 INFO org.ap