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這篇文章主要介紹“hdfs的namenode掛了怎么辦”,在日常操作中,相信很多人在hdfs的namenode掛了怎么辦問題上存在疑惑,小編查閱了各式資料,整理出簡單好用的操作方法,希望對大家解答”hdfs的namenode掛了怎么辦”的疑惑有所幫助!接下來,請跟著小編一起來學(xué)習吧!
Q1:新手學(xué)習spark如何入手才好?
先學(xué)習Scala的內(nèi)容,強烈推薦《快學(xué)Scala》;
然后按照我們免費發(fā)布的“云計算分布式大數(shù)據(jù)Spark實戰(zhàn)高手之路(共3本書)”循序漸進的學(xué)習即可,其中“云計算分布式大數(shù)據(jù)Spark實戰(zhàn)高手之路---從零開始”涵蓋了Spark1.0的所有主題:包括Spark集群的構(gòu)建,Spark架構(gòu)設(shè)計、Spark內(nèi)核剖析、Shark、Spark SQL、Spark Streaming、圖計算GraphX、機器學(xué)習、Spark on Yarn、JobServer等,為了方便大家學(xué)習Spark,網(wǎng)絡(luò)發(fā)布版本采用圖文并茂的方式發(fā)布,這樣大家在閱讀的時候就像家林在身邊做演示和講解一樣,不亦樂哉!以Spark集群的搭建為例, 對于90%以上想學(xué)習Spark的人而言,如何構(gòu)建Spark集群是其最大的難點之一,為了解決大家構(gòu)建Spark集群的一切困難,家林在“云計算分布式大數(shù)據(jù)Spark實戰(zhàn)高手之路---從零開始”的第一章節(jié)中把Spark集群的構(gòu)建分為了四個步驟,每個步驟為一個小節(jié),從零起步,不需要任何前置知識,涵蓋操作的每一個細節(jié),構(gòu)建完整的Spark集群。
Q2:我想問,hdfs的namenode掛了,怎么處理?
使用ZooKeeper;
使用Mesos;
使用Yarn;
Q3:用python和scala區(qū)別大嗎?
就代碼的風格而言是不大的;
世界上也有很多人使用python開發(fā)Spark程序;
但是最為推薦的是Scala,因為Spark框架是用Scala編寫的,在API方面對Scala的支持也是最好的;
Q4:對幾百T的數(shù)據(jù),現(xiàn)在SPARK支持得如何?
Spark能夠非常好的處理幾十T或者幾百T的數(shù)據(jù);
正如Spark能夠輕松處理PB級別的數(shù)據(jù);
Q5:可以結(jié)果直接輸出到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫嗎?
目前不可以;
一般都是把結(jié)果直接輸出到HDFS上;
讓后在采用Sqoop等工具把數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Oracle、MySQL等數(shù)據(jù)庫中;
Q6:SPARK環(huán)境需要哪些? 除了HDFS基礎(chǔ),有SPARK集成包么?
Spark的安裝需要Hadoop的HDFS;
Spark有自己的集成包,但是依舊需要HDFS的配合;
同時Spark也可以部署到亞馬遜云上;
Q7:spark的缺點是什么?不適合做什么?
目前主要的缺點是對數(shù)據(jù)細粒度的支持不夠好;
Q8:spark sql可以代替hive和hbase嗎?
Spark SQL可以取代Hive;
Spark SQL可以完成HBase的大部分功能;
Spark Streaming配合Spark SQL可以取代HBase;
Q9:沒有java基礎(chǔ)可否直接看scala語言?
可以直接看Scala語言;
到此,關(guān)于“hdfs的namenode掛了怎么辦”的學(xué)習就結(jié)束了,希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習,快去試試吧!若想繼續(xù)學(xué)習更多相關(guān)知識,請繼續(xù)關(guān)注億速云網(wǎng)站,小編會繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬嵱玫奈恼拢?/p>
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