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(xí)吧！

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Q1：新手學(xué)習(xí)spark如何入手才好？

• 先學(xué)習(xí)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(jìn)的學(xué)習(xí)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(xí)、Spark on Yarn、JobServer等，為了方便大家學(xué)習(xí)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(xí)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(xì)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(fēng)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(xì)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(xí)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(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識，請繼續(xù)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)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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