hadoop下载太慢

首先，你可以尝试从http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/下载Hadoop，这个镜像站点可以提供更快的下载速度。你可以选择下载任何版本，稳定版本即可。下载完成后，解压缩Hadoop，并找到etc/hadoop/core-site.xml文件，在其中添加以下配置：
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://localhost:9000</value>
</property>
</configuration>
另外，你还可以尝试修改$HADOOP_HOME/etc/hadoop/hadoop-env.sh文件，在最末添加一行配置 HADOOP_SHELL_EXECNAME=root。这样可以提高Hadoop的下载速度。

相关问题

liunxhadoop下载太慢怎么办

如果您在Linux系统下下载Hadoop速度过慢，可以尝试以下几种方法：

1. 更换下载源：可以尝试使用不同的下载源来下载Hadoop，比如使用国内的镜像源。可以在Hadoop官网或者其他可信网站获取不同下载源的链接。

2. 使用下载工具：可以使用下载工具，如wget或curl等，进行下载。这些工具可以通过多线程下载来提高下载速度。

3. 使用BT下载：可以使用BT下载工具进行下载。在下载过程中，BT下载工具可以通过P2P协议，利用其他用户的上传带宽来提高下载速度。

4. 暂停其他下载和流媒体：如果您同时进行其他下载或观看流媒体，这可能会降低您的下载速度。暂停其他下载和流媒体，然后再次尝试下载。

5. 调整网络设置：可以尝试调整您的网络设置，如更改DNS服务器、调整TCP协议参数等。这些设置可能会对下载速度产生影响。

希望以上方法可以帮助您提高Hadoop的下载速度。

pyspark写回hive太慢

根据提供的引用内容，可以得出以下结论：
1. `spark.executor.memoryOverhead`和`spark.memory.offHeap.size`是用于资源管理和内存管理的两个不同的配置参数。具体的关系取决于Spark的版本。
2. 当SQL查询非常复杂且涉及到多个分区时，数据存储的灵活性会降低，数据可能会变得碎片化。为了解决这个问题，可以考虑使用Sqoop将数据从Hadoop采集出来，然后存入关系数据库中，以便更直接地进行报告或可视化。

关于pyspark写回hive太慢的问题，可以尝试以下方法来提高性能：
1. 调整Spark的配置参数，例如增加`spark.executor.memory`和`spark.executor.cores`的值，以提高执行器的内存和核心数。
2. 使用分区和桶排序来优化数据写入Hive表的性能。通过将数据分成更小的分区和使用桶排序，可以减少写入操作的开销。
3. 考虑使用`INSERT INTO`语句而不是`INSERT OVERWRITE`语句来写入数据。`INSERT INTO`语句只会追加新的数据，而不会覆盖已有的数据，这样可以减少写入操作的时间。
4. 使用并行写入来提高写入性能。可以将数据分成多个分区，并使用多个并行任务同时写入数据。

这些方法可以帮助提高pyspark写回hive的性能。根据具体情况，可能需要尝试不同的方法来找到最适合的优化策略。