42
4
Tôi cần di chuyển (không sao chép) một số lượng lớn tệp từ thư mục hdfs này sang thư mục hdfs khác trong cùng một cụm.
Tôi có thể sử dụng distcp nhưng có vẻ hơi quá mức cần thiết vì nó đang sao chép tệp (sao chép nó) Tôi chỉ muốn移动Nó. Hai câu hỏi:
A) Có gì ở đó không:
Tôi muốn sử dụng mapreduce để thực hiện việc này vì có hàng triệu tệp cần được di chuyển (hoặc đổi tên thành đường dẫn mới). Tôi cũng muốn tích hợp nó với oozie. Tôi có thể tự mình viết một công việc mapreduce, nhưng tôi muốn biết liệu có thứ gì đó có thể thực hiện được công việc đó hay không.
B) Tôi có thực sự cần phải làm những gì mapred không?
Thật không may, tôi không biết đủ về các đặc tính hiệu suất của việc đổi tên HDFS; bạn có nghĩ rằng tôi có thể đổi tên tệp thông qua phương pháp đơn luồng không?
câu trả lời hay nhất
Bản thân việc di chuyển này là hiệu quả vì nó chỉ ở cấp độ siêu dữ liệu (tức là inode), chứ không phải ở cấp độ dữ liệu. Nói cách khác, thực hiện một nước đi (được gọi trong mã nội bộ của Hadoop đổi tên，而不是 di chuyển) nhanh hơn nhiều so với việc sao chép dữ liệu. bạn có thể xem quasource code , trong trường hợp bạn quan tâm đến chi tiết.
Vì vậy, bạndistcp không nên được thực thi, vì đó sẽ là bản sao thực sự của dữ liệu. Nếu bạn muốn song song hóa nó (vì bạn đang nói về hàng triệu tệp), sẽ không quá khó khăn khi sử dụng tính năng phát trực tuyến hadoop:
Trung tâm cá nhân
Điều phát hành
từ bỏmv).Có cái gì ngoài đó à?
Tôi không biết, nhưng có thể có.
Tôi có thực sự cần phải làm điều này như được ánh xạ không?
Nếu bạn có hàng triệu tệp, ngay cả khi việc đổi tên HDFS có hiệu quả, độ trễ liên hệ với nút tên sẽ tăng lên. Nhưng, nếu đây là việc xảy ra một lần, tôi muốn đăng một phương thức đơn luồng và chờ đợi, vì việc viết và gỡ lỗi (ngay cả mã đơn giản) cũng mất một lúc. Nếu bạn dự định thực hiện việc này thường xuyên (tại sao?), thì tôi sẽ cân nhắc triển khai phương pháp mà tôi đã mô tả ở trên.
Về hadoop - di chuyển số lượng lớn tệp từ hdfs sang hdfs, chúng tôi đã tìm thấy một câu hỏi tương tự trên Stack Overflow: https://stackoverflow.com/questions/20978428/
42
4
0
我们有数据(此时未分配)要转换/聚合/透视到 wazoo。 我在 www 上看了看，我问的所有答案都指向 hadoop 可扩展、运行便宜(没有 SQL 服务器机器和许可证)、快速(如果你有足够的数据)
这很明显，我们都同意我们可以将 HDFS + YARN + MapReduce 称为 Hadoop。但是，Hadoop 生态系统中的其他不同组合和其他产品会怎样？ 例如，HDFS + YARN + S
如果 es-hadoop 只是连接到 HDFS 的 Hadoop 连接器，它如何支持 Hadoop 分析？ 最佳答案 我假设您指的是 this project .在这种情况下，ES Hadoop 项目
看完this和 this论文，我决定我想在 MapReduce 上为大型数据集实现分布式体积渲染设置作为我的本科论文工作。 Hadoop 是一个合理的选择吗？ Java 不会扼杀一些性能提升或使与 C
我一直在尝试查找有关如何通过命令行提交 hadoop 作业的信息。 我知道命令 - hadoop jar jar-file 主类输入输出 还有另一个命令，我正在尝试查找有关它的信息，但未能找到 - h
Hadoop 服务器在 Kubernetes 中。而Hadoop客户端位于外网。所以我尝试使用 kubernetes-service 来使用 Hadoop 服务器。但是 hadoop fs -put
有没有人遇到奇怪的环境问题，在调用 hadoop 命令时被迫使用 SU 而不是 SUDO？ sudo su -c 'hadoop fs -ls /' hdfs Found 4 itemsdrwxr-x
在更改 mapred-site.xml 中的属性后，我给出了一个 tar.bz2 文件、.gz 和 tar.gz 文件作为输入。以上似乎都没有奏效。我假设这里发生的是 hadoop 作为输入读取的记录
如何在 Hadoop Pipes 中获取正在 hadoop 映射器 中执行的输入文件 名称？ 我可以很容易地在基于 java 的 map reducer 中获取文件名，比如 FileSplit fil
我想使用 MapReduce 方法分析连续的数据流(通过 HTTP 访问)，因此我一直在研究 Apache Hadoop。不幸的是，Hadoop 似乎期望以固定大小的输入文件开始作业，而不是能够在新数
名称节点可以执行任务吗？默认情况下，任务在集群的数据节点上执行。 最佳答案 假设您正在询问MapReduce ... 使用YARN，MapReduce任务在应用程序主数据库中执行，而不是在nameno
我有一个关系A包含 (zip-code). 我还有另一个关系B包含 (name:gender:zip-code) (x:m:1234) (y:f:1234) (z:m:1245) (s:f:1235)
我是hadoop地区的新手。您能帮我负责(k2,list[v2,v2,v2...])形式的输出(意味着将键及其所有关联值组合在一起)的责任是吗？ 谢谢。 最佳答案 这是Hadoop的MapReduce
因此，我一直在尝试编写一个hadoop程序，该程序将输入作为一个包含许多文件的文件，并且我希望hadoop程序的输出仅是输入文件的一行。但是我还没有做到这一点。我也不想去 reducer 课。如果有人
我使用的输入文本文件的内容是 1 "Come 1 "Defects," 1 "I 1 "Information 1 "J" 2 "Plain 5 "Project 1
谁能告诉我以下grep命令的作用: $ bin/hadoop jar hadoop-*-examples.jar grep input output 'dfs[a-z.]+' 最佳答案 http:/
我不了解mapreducer的基本功能，mapreducer是否有助于将文件放入HDFS 或mapreducer仅有助于分析HDFS中现有文件中的内容 我对hadoop非常陌生，任何人都可以指导我理解
CopyFromLocal将从本地文件系统上载数据。 不要放会从任何文件上传数据，例如。本地FS，亚马逊S3 或仅来自本地fs ??? 最佳答案 请找到两个命令的用法。 put ======= Usa
我开始研究hadoop mapreduce。 我是Java和hadoop的初学者，并且了解hadoop mapreduce的编码，但是有兴趣了解它在云中的内部工作方式。 您能否分享一些很好的链接来说明
我一直在寻找Hadoop mapreduce类的类路径。我正在使用Hortonworks 2.2.4版沙箱。我需要这样的类路径来运行我的javac编译器: javac -cp (CLASS_PATH)
Tôi là một lập trình viên xuất sắc, rất giỏi!