http://www.cnblogs.com/hopelee/p/7476145.html https://blog.csdn.net/djy37010/article/details/55051031…

1.通常情况下,SecondaryNameNode 每隔一小时执行一次. 在hdfs-default.xml文件中: <property> <name>dfs.namenode.checkpoint.period</name> <value>3600</value> </property> 2.修改hdfs-site.xml文件 一分钟检查一次操作次数,当操作次数达到 1 百万时,SecondaryNameNode 执行一次. <…

编写hadoop任务经常需要用到partition和排序.这里记录一下几个参数. 1. 概念 Partition:分桶过程,用户输出的key经过partition分发到不同的reduce里,因而partitioner就是分桶器,一般用平台默认的hash分桶也可以自己指定.Key:是需要排序的字段,相同分桶&&相同key的行排序到一起. 2. 参数设置 在streaming模式默认中, hadoop会把map输出的一行中遇到的第一个设定的字段分隔符前面的部分作为key,后面的作为value,…

充分利用hadoop的map输出自动排序功能,能够有效提高计算效率.Hadoop streaming框架默认情况下会以'/t’作为分隔符,将每行第一个'/t’之前的部分作为key,其余内容作为value,如果没有'/t’分隔符,则整行作为key:这个key/tvalue对又作为该map对应的reduce的输入.实际上,通过设置参数,可以根据需要将约定满足要求的数据分布到同一个reducer,又可以通过设置map执行参数将数据内容进行一定的排序,从而提高在reducer中的计算效率. hadoop…

1.1.1         Stream 作业 (1)hadoop streaming Hadoop streaming是hadoop的一个工具,用于运行费java的maper或reducer作业,例如maper和reducer是C++编写的可执行程序或者脚本文件.同时也可以是java类. HADOOP_HOME/bin/hadoop  jar $HADOOP_HOME/hadoop-streaming.jar \ -input myInputDirs \ -output myOutputDir…

问题总结: 程序栈太小,64位机器的栈大小默认比32位的大,将程序从64放到32中执行则报错,需要修改初始堆栈大小 (.so库中提供两个函数接口,一个里面使用的是尺寸较大的图像,另一个处理的图像很小,只有调用前一个函数的时候会溢出) 最后的问题转化为:如何设置JVM的native lib stack size hadoop中节点的JVM配置在mapred.child.java.opts参数中! 之前在hadoop程序中利用jni调用了C语言写的(libxxx.so)本地库,在开始的机器上(64位…

  Streaming简介 link:http://www.cnblogs.com/luchen927/archive/2012/01/16/2323448.html Streaming框架允许任何程序语言实现的程序在Hadoop MapReduce中使用,方便已有程序向Hadoop平台移植.因此可以说对于hadoop的扩展性意义重大,今天简单说一下. Streaming的原理是用Java实现一个包装用户程序的MapReduce程序,该程序负责调用MapReduce Java接口获取key/va…

概况 Hadoop Streaming 是一个工具, 代替编写Java的实现类,而利用可执行程序来完成map-reduce过程.一个最简单的程序 $HADOOP_HOME/bin/hadoop jar $HADOOP_HOME/hadoop-streaming.jar -input myInputDirs -output myOutputDir -mapper /bin/cat -reducer /bin/wc 各个shell变量,请自行配置 一般MAPPER_FILE和REDUCER_FILE…

Hadoop Streaming框架学习(二) 1.常用Streaming命令介绍 使用下面的命令运行Streaming MapReduce程序: 1: $HADOOP_HOME/bin/hadoop/hadoop streaming args 其中args是streaming参数,下面是参数列表: -input <path> 输入数据路径 -output <path> 输出数据路径 -mapper <cmd|JavaClassName> mapper可执行程序或Jav…

大数据团队搞数据质量评测.自动化质检和监控平台是用django,MR也是通过python实现的.(后来发现有orc压缩问题,python不知道怎么解决,正在改成java版本) 这里展示一个python编写MR的例子吧. 抄一句话:Hadoop Streaming是Hadoop提供的一个编程工具,它允许用户使用任何可执行文件或者脚本文件作为Mapper和Reducer. 1.首先,先介绍一下背景,我们的数据是存放在hive里的.hive建表语句如下: 我们将会解析元数据,和HDFS上的数据进行me…

一: Hadoop Streaming详解 1.Streaming的作用 Hadoop Streaming框架,最大的好处是,让任何语言编写的map, reduce程序能够在hadoop集群上运行:map/reduce程序只要遵循从标准输入stdin读,写出到标准输出stdout即可 其次,容易进行单机调试,通过管道前后相接的方式就可以模拟streaming, 在本地完成map/reduce程序的调试 # cat inputfile | mapper | sort | reducer > out…

又是期末又是实训TA的事耽搁了好久……先把写好的放上博客吧 相关随笔: Hadoop-1.0.4集群搭建笔记 用python + hadoop streaming 编写分布式程序(一) -- 原理介绍,样例程序与本地调试 用python + hadoop streaming 编写分布式程序(二) -- 在集群上运行与监控 使用额外的文件 假如你跑的job除了输入以外还需要一些额外的文件(side data),有两种选择: 大文件 所谓的大文件就是大小大于设置的local.cache.size的文…

上一篇文章介绍了Streaming的各种参数,本文具体介绍使用方法. 提交hadoop任务示例: $HADOOP_HOME/bin/hadoop streaming \ -input /user/test/input -output /user/test/output \ -mapper “mymapper.sh” -reducer “myreducer.sh” \ -file/home/work/mymapper.sh \ -file /home/work/myreducer.sh \ -jo…

原文地址:http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/streaming.html Hadoop Streaming Streaming工作原理 将文件打包到提交的作业中 Streaming选项与用法 只使用Mapper的作业 为作业指定其他插件 Hadoop Streaming中的大文件和档案 为作业指定附加配置参数 其他选项 其他例子 使用自定义的方法切分行来形成Key/Value对 一个实用的Partitioner类 (二次排序,-partitioner…

原始Liunx 的python版本不带numpy ,安装了anaconda 之后,使用hadoop streaming 时无法调用anaconda python  , 后来发现是参数没设置好... 进入正题: 环境: 4台服务器:master slave1  slave2  slave3. 全部安装anaconda2与anaconda3, 主环境py2 .anaconda2与anaconda3共存见:Ubuntu16.04 Liunx下同时安装Anaconda2与Anaconda3 安装目录:/…

Hadoop Streaming框架使用(一) Streaming简介 Streaming框架允许任何程序语言实现的程序在Hadoop MapReduce中使用,方便已有程序向Hadoop平台移植.因此可以说对于hadoop的扩展性意义重大,今天简单说一下. Streaming的原理是用Java实现一个包装用户程序的MapReduce程序,该程序负责调用MapReduce Java接口获取key/value对输入,创建一个新的进程启动包装的用户程序,将数据通过管道传递给包装的用户程序处理,然后调…

1.常用Streaming命令介绍 使用下面的命令运行Streaming MapReduce程序: 1: $HADOOP_HOME/bin/hadoop/hadoop streaming args 其中args是streaming参数,下面是参数列表: -input <path> 输入数据路径 -output <path> 输出数据路径 -mapper <cmd|JavaClassName> mapper可执行程序或Java类 -reducer <cmd|Java…

在YARN中,资源管理由ResourceManager和NodeManager共同完成,其中,ResourceManager中的调度器负责资源的分配,而NodeManager则负责资源的供给和隔离.ResourceManager将某个NodeManager上资源分配给任务(这就是所谓的“资源调度”)后,NodeManager需按照要求为任务提供相应的资源,甚至保证这些资源应具有独占性,为任务运行提供基础的保证,这就是所谓的资源隔离. 基于以上考虑,YARN允许用户配置每个节点上可用的物理内存资源…

以前总是用java写一些MapReduce程序现举一个例子使用Python通过Hadoop Streaming来实现Mapreduce. 任务描述: HDFS上有两个目录/a和/b,里面数据均有3列,第一列都是id,第二列是各自的业务类型(这里假设/a对应a,/b对应b),第三列是一个json串.各举一例: /a的一行:1234567 a {"name":"jiufeng","age":"27","sex"…

1 Map side tuning参数 1.1 MapTask运行内部原理 当map task开始运算,并产生中间数据时,其产生的中间结果并非直接就简单的写入磁盘.这中间的过程比较复杂,并且利用到了内存buffer来进行已经产生的部分结果的缓存,并在内存buffer中进行一些预排序来优化整个map的性能.如上图所示,每一个map都会对应存在一个内存buffer(MapOutputBuffer,即上图的buffer in memory),map会将已经产生的部分结果先写入到该buffer中,这个b…

darwin转发时,摄像机在3G和4G模式下的参数设置 我们转发的是摄像机的子码流,因为在不同的网络环境下,为了达到当前网络环境下最清晰,最流畅的目标,在转发前要根据使用的是3G还是4G及信号强度来自动设置摄像机的参数. [网络布局] ffmpeg推送     3G或4G 摄像机<------>NVR<------------------>darwin<------>播放器 [ffmpeg推送命令]  ffmpeg -i "rtsp://admin:huiyu…

1 Map side tuning参数 1.1 MapTask运行内部原理 当map task开始运算,并产生中间数据时,其产生的中间结果并非直接就简单的写入磁盘.这中间的过程比较复杂,并且利用到了内存buffer来进行已经产生的部分结果的缓存,并在内存buffer中进行一些预排序来优化整个map的性能.如上图所示,每一个map都会对应存在一个内存buffer(MapOutputBuffer,即上图的buffer in memory),map会将已经产生的部分结果先写入到该buffer中,这个b…

1.Hadoop Streaming,您可以在任务获得hadoop设置环境变量, 例如,使用awk书面map从而能获得:filename = ENVIRON["mapreduce_map_input_file"] 2.是在不同的Hadoop集群提交作业的时候却遇到了版本号的问题, 在0.21.0中.使用mapreduce_map_input_file能够取到作业输入文件名称 在1.0.3中,必须使用map_input_file才干够取到作业输入文件名称 3.查询网络资源,说是hadoo…

我们在使用hadoop streaming的时候默认streaming的map和reduce的separator不指定的话,map和reduce会根据它们默认的分隔符来进行排序 map.reduce:默认的分隔符是\t(读入数据) 得到的结果都是按第一个分隔符排序去重后的结果 假设我们的有这么一列数据:USER IP DIR 我们想得到某一个用户的某一个ip的一系列dir,那我们应该怎么办呢? 这里我们就会用到streaming map和reduce的separator来指定key来进行排序和去…

相关随笔: Hadoop-1.0.4集群搭建笔记 用python + hadoop streaming 编写分布式程序(二) -- 在集群上运行与监控 用python + hadoop streaming 编写分布式程序(三) -- 自定义功能 MapReduce与HDFS简介 什么是Hadoop? Google为自己的业务需要提出了编程模型MapReduce和分布式文件系统Google File System,并发布了相关论文(可在Google Research的网站上获得: GFS . Ma…

写在前面 相关随笔: Hadoop-1.0.4集群搭建笔记 用python + hadoop streaming 编写分布式程序(一) -- 原理介绍,样例程序与本地调试 用python + hadoop streaming 编写分布式程序(三) -- 自定义功能 为了方便,这篇文章里的例子均为伪分布式运行,一般来说只要集群配置得当,在伪分布式下能够运行的程序,在真实集群上也不会有什么问题. 为了更好地模拟集群环境,我们可以在mapred-site.xml中增设reducer和mapper的最大…

我们在对音频格式的转换中,打交道最多的就是MP3了.如果你能彻底玩转MP3,那么对你的音频创作和对其他音频格式的掌握会有很大的帮助.下面我们给大家介绍MP3制作软件:LAME 要制作出高音质的MP3靠以前广为流传的MP3编码器是不行的.LAME与一般MP3编码器与众不同,它支持几乎所有能够采用到MP3编码中的技术,LAME支持CBR(固定码率)和VBR(动态码率,还有一个效果不是很出众的ABR),LAME是MP3史上具有里程碑意义的软件,LAME是一个Command line程序,象Dos程序一…

hadoop datanode节点超时时间设置 datanode进程死亡或者网络故障造成datanode无法与namenode通信,namenode不会立即把该节点判定为死亡,要经过一段时间,这段时间暂称作超时时长.HDFS默认的超时时长为10分钟+30秒.如果定义超时时间为timeout,则超时时长的计算公式为: timeout = 2 * heartbeat.recheck.interval + 10 * dfs.heartbeat.interval. 而默认的heartbeat.reche…

hadoop作业调优参数整理及原理 10/22. 2013 1 Map side tuning参数 1.1 MapTask运行内部原理 当map task开始运算,并产生中间数据时,其产生的中间结果并非直接就简单的写入磁盘.这中间的过程比较复杂,并且利用到了内存buffer来进行已经产生的部分结果的缓存,并在内存buffer中进行一些预排序来优化整个map的性能.如上图所示,每一个map都会对应存在一个内存buffer(MapOutputBuffer,即上图的buffer in memory),…

不多说,直接上干货! 在决策树二元或决策树多元分类参数设置中: 使用DecisionTree.trainClassifier   见 Spark Mllib里如何对决策树二元分类和决策树多元分类的分类数目numClasses控制(图文详解) val model = DecisionTree.trainClassifier(trainData, , Map[Int, Int](), impurity, maxDepth, maxBins) 在决策树回归分析参数设置中: 使用DecisionTree…