遇到的问题: 当点击上面的logs时,会出现下面问题: 这个解决方案为: By default, Hadoop stores the logs of each container in the node where that container was hosted. While this is irrelevant if you're just testing some Hadoop executions in a single-node environment (as all the log…

Hadoop基础-完全分布式模式部署yarn日志聚集功能 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 其实我们不用配置也可以在服务器后台通过命令行的形式查看相应的日志,但为了更方便查看日志,我们可以将其配置成通过webUI的形式访问日志,本篇博客会手把手的教你如何实操.如果你的集群配置比较低的话,并不建议开启日志,但是一般的大数据集群,服务器配置应该都不低,不过最好根据实际情况考虑. 一.查看日志信息 1>.通过web界面查看日志信息 2>.webUI默认是无法查看到日志…

配置历史服务器 1.在mapred-site.xml中写入一下配置 <property> <name>mapreduce.jobhistory.address</name> <value>hadoop101:10020</value> </property> <property> <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name> <value&g…

打开$HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml,增加以下配置(在此配置文件中尽量不要使用中文注释) <!--logs--> <property> <name>yarn.log-aggregation-enable</name> <value>true</value> </property> <!-- logs keep time --> <property> <…

spark监控应用方式: 1)在运行过程中可以通过web Ui:4040端口进行监控 2)任务运行完成想要监控spark,需要启动日志聚集功能 开启日志聚集功能方法: 编辑conf/spark-env.sh文件,在其中加入如下部分: SPARK_HISTORY_OPTS=-Dspark.history.provider=org.apache.spark.deploy.history.FsHistoryProvider SPARK_HISTORY_OPTS=-Dspark.history.fs.l…

需要  hadoop 的安装目录/etc/hadoop/yarn-site.xml 中进行配置 配置内容 <property> <name>yarn.log-aggregation-enable</name> <value>true</value> </property> <property> <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name> <…

1,文件结构 · bin:脚本和命令目录. · etc:配置文件目录. · sbin:命令目录,主要包含HDFS和YARN中各类服务的启动和关闭,依赖于bin中的脚本. · share:各个模块编译后的jar包,和示例代码. · libexec:各个服务的shell配置文件目录,比如配置日志输出目录.启动参数等. · include:对外提供的头文件,由C++定义. · lib:对外的动态库,与include 对应.   2,core-default.xml ··· hadoop的默认配置文件,…

简介     之前我已经写了一个关于SQL Server日志的简单系列文章.本篇文章会进一步挖掘日志背后的一些概念,原理以及作用.如果您没有看过我之前的文章,请参阅:     浅谈SQL Server中的事务日志(一)----事务日志的物理和逻辑构架     浅谈SQL Server中的事务日志(二)----事务日志在修改数据时的角色     浅谈SQL Server中的事务日志(三)----在简单恢复模式下日志的角色     浅谈SQL Server中的事务日志(四)----在完整恢复模式下日…

想把hadoop的进程日志导入hive表进行分析,遂做了以下的尝试. 关于hadoop进程日志的解析 使用正则表达式获取四个字段,一个是日期时间,一个是日志级别,一个是类,最后一个是详细信息, 然后在hive中建一个表,可以用来方便查询. 2015-12-18 22:23:23,357 INFO org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.monitor.ContainersMonitorImpl: Memory usag…

secondarynamenode 图: secondarynamenode根据文件的的大小对namenode的编辑日志和镜像日志 进行合并. 光从字面上来理解,很容易让一些初学者先入为主的认为:SecondaryNameNode(snn)就是NameNode(nn)的热备进程.其 实不是.snn是HDFS架构中的一个组成部分,但是经常由于名字而被人误解它真正的用途,其实它真正的用途,是用来保存namenode中对HDFS metadata的信息的备份,并减少namenode重启的时间.对于ha…

深入剖析HADOOP程序日志 前提 本文来自于 博客园 逖靖寒的世界 http://gpcuster.cnblogs.com 了解log4j的使用. 正文 本文来自于 博客园 逖靖寒的世界 http://gpcuster.cnblogs.com *.log日志文件和*.out日志文件 进入我们的Hadoop_LOG目录,我们可以看到如下文件: 在启动Hadoop集群时,由hadoop-daemon.sh脚本指定一些列环境变量,然后log4j.properties文件读取相应的环境变量产生对应的*…

Hadoop 中疑问解析 FAQ问题剖析 一.HDFS 文件备份与数据安全性分析1 HDFS 原理分析1.1 Hdfs master/slave模型 hdfs采用的是master/slave模型,一个hdfs cluster包含一个NameNode和一些列的DataNode,其中NameNode充当的是master的角色,主要负责管理hdfs文件系统,接受来自客户端的请求:DataNode主要是用来存储数据文件,hdfs将一个文件分割成一个或多个的block,这些block可能存储在一个Data…

在比较四中压缩方法之前,先来点干的,说一下在MapReduce的job中怎么使用压缩. MapReduce的压缩分为map端输出内容的压缩和reduce端输出的压缩,配置很简单,只要在作业的conf中配置即可 //配置压缩 conf.setBoolean("mapred.out.compress", true);//配置map输出的压缩 conf.setBoolean("mapred.output.compress", true); //配置reduce输出的压缩…

本篇博客是金子在学习hadoop过程中的笔记的整理,不论看别人写的怎么好,还是自己边学边做笔记最好了. 1:shuffle阶段的排序(部分排序) shuffle阶段的排序可以理解成两部分,一个是对spill进行分区时,由于一个 分区包含多个key值,所以要对分区内的<key,value>按照key进行排序,即key值相同的一 串<key,value>存放在一起,这样一个partition内按照key值整体有序了. 第二部分并不是排序,而是进行merge,merge有两次,一次是ma…

再谈SQL Server中日志的的作用 简介 之前我已经写了一个关于SQL Server日志的简单系列文章.本篇文章会进一步挖掘日志背后的一些概念,原理以及作用.如果您没有看过我之前的文章,请参阅: 浅谈SQL Server中的事务日志(一)----事务日志的物理和逻辑构架 浅谈SQL Server中的事务日志(二)----事务日志在修改数据时的角色 浅谈SQL Server中的事务日志(三)----在简单恢复模式下日志的角色 浅谈SQL Server中的事务日志(四)----在完整恢复模式下日…

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软体框架,实现了Google的MapReduce编程模型和框架,能够把应用程式分割成许多的 小的工作单元,并把这些单元放到任何集群节点上执行.在MapReduce中,一个准备提交执行的应用程式称为「作业(job)」,而从一个作业划分出 得.运行于各个计算节点的工作单元称为「任务(task)」.此外,Hadoop提供的分布式文件系统(HDFS)主要负责各个节点的数据存储,并实现了 高吞吐率的数据读写. 在分布式存储和分布式计算方面,Hadoop都是用…

在yarn-site.xml配置文件中添加如下内容: ##开启日志聚集功能        <property>                <name>yarn.log-aggregation-enable</name>                <value>true</value>        </property>##日志保存7天(单位秒)        <property>                &…

hadoop中声明是有机架感知的功能,能够提高hadoop的性能.平时我们使用的hadoop集群,实际上是从来没有使用上这个功能的. hadoop中所说的 机架感知的实现实际上这样的: hadoop启动时会检查hadoop-default.xml和hadoop-site.xml中的一个配置选项:topology.script.file.name,如果这个选项不为空,hadoop就会认 为这是一个可运行脚本,于是在每检测到一个slave连接上jobtracker时就会把这个slave的IP地址作为…

1.日志格式分析首先分析 Hadoop 的日志格式, 日志是一行一条, 日志格式可以依次描述为:日期.时间.级别.相关类和提示信息.如下所示: -03-06 15:23:48,132 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: STARTUP_MSG: -03-06 15:23:48,288 INFO org.apache.hadoop.metrics2.impl.MetricsConfig: loaded properties f…

1. hadoop中HDFS的NameNode原理 1.1. 组成 包括HDFS(分布式文件系统),YARN(分布式资源调度系统),MapReduce(分布式计算系统),等等. 1.2. HDFS架构原理 比如现在要上传一个1T的大文件,提交给HDFS的Active NameNode(用以存放文件目录树,权限设置,副本数设置等),它会在指定目录下创建一个新的文件对象,比如access_20180101.log 至于具体数据,它会将它拆分后进行分布式存储,分散在各个DataNode节点,且默认都会…

简介 之前我已经写了一个关于SQL Server日志的简单系列文章.本篇文章会进一步挖掘日志背后的一些概念,原理以及作用. 数据库的可靠性 在关系数据库系统中,我们需要数据库可靠,所谓的可靠就是当遇见如下两种情况之一时保证数据库的一致性: 在系统崩溃/故障等情况下,保证数据库的一致性 数据不能在多个DML语句同时修改数据的情况下,导致不一致或数据损坏 实际上,上述第二种情况就是并发性所需要解决的问题,传统关系数据库中,我们用锁来解决这个问题,而对于内存数据库或带有乐观并发控制的数据库系统,通过多…

在网络环境方面,作为分布式系统,Hadoop基于TCP/IP进行节点间的通信和传输. 在数据传输方面,广泛应用HTTP实现. 在监控.通知方面,Hadoop等分布式大数据软件则广泛使用异步消息队列等机制. 1. hadoop的概念及其发展历程 Hadoop是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架,用java语言实现开源软件框架,实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算. Hadoop框架中最核心设计:HDFS和MapReduce,HDFS实现存储,MapReduce实现原理分析…

Hadoop 中利用 mapreduce 读写 mysql 数据   有时候我们在项目中会遇到输入结果集很大,但是输出结果很小,比如一些 pv.uv 数据,然后为了实时查询的需求,或者一些 OLAP 的需求,我们需要 mapreduce 与 mysql 进行数据的交互,而这些特性正是 hbase 或者 hive 目前亟待改进的地方. 好了言归正传,简单的说说背景.原理以及需要注意的地方: 1.为了方便 MapReduce 直接访问关系型数据库(Mysql,Oracle),Hadoop提供了DBI…

背景     在分布式系统当中,我们有各种各样的WebService,这些服务可能分别部署在不同的服务器上,并且有各自的日志输出.为了方便对这些日志进行统一管理和分析.我们可以将日志统一输出到指定的数据库系统中,而再由日志分析系统去管理.而这个储存日志的数据库目前最适合的还是mongodb,一是因为它轻便.简单,与log4j整合方便,对系统的侵入性低.二是因为它与大型的关系型数据库相比有不少优势,比如查询快速.储存结构(json)利于扩展.免费等. log4j与mongodb整合 1.首先安装m…

1.Java动态代理实例 Java 动态代理一个简单的demo:(用以对比Hadoop中的动态代理) Hello接口: public interface Hello { void sayHello(String to); void print(String p); } Hello接口的实现类: public class HelloImpl implements Hello {           public void sayHello(String to) {          System.…

在hadoop中使用lzo的压缩算法可以减小数据的大小和数据的磁盘读写时间,不仅如此,lzo是基于block分块的,这样他就允许数据被分解成chunk,并行的被hadoop处理.这样的特点,就可以让lzo在hadoop上成为一种非常好用的压缩格式. lzo本身不是splitable的,所以当数据为text格式时,用lzo压缩出来的数据当做job的输入是一个文件作为一个map.但是sequencefile本身是分块的,所以sequencefile格式的文件,再配上lzo的压缩格式,就可实现lzo文…

1.WritableComparable 查看HadoopAPI,如图所示: WritableComparable继承自Writable和java.lang.Comparable接口,是一个Writable也是一个Comparable,也就是说,既可以序列化,也可以比较! 再看看它的实现类,发现BooleanWritable, BytesWritable, ByteWritable, DoubleWritable, FloatWritable, IntWritable, LongWritable…

LR中日志参数的设置与使用 1.Run-Time Setting日志参数的设置 在loadrunner的vuser菜单下的Run-Time Setting的General的LOG选项中可以对在执行脚本时Loadrunner对日志的操作行为进行定义,下面逐一介绍: 1) Enable logging 启用日志记录.如果选中该选项Loadrunner在执行脚本时,进行日志的记录,否则不记录日志 2) Send messages only when an error occurs 仅在出错时发送消息.…

Hadoop中的Map Reduce框架依赖InputFormat提供数据,依赖OutputFormat输出数据,每一个Map Reduce程序都离不开它们.Hadoop提供了一系列InputFormat和OutputFormat方便开发,本文介绍几种常用的: TextInputFormat 作为默认的文件输入格式,用于读取纯文本文件,文件被分为一系列以LF或者CR结束的行,key是每一行的位置偏移量,是LongWritable类型的,value是每一行的内容,为Text类型. KeyValue…

hadoop 中 的Text类与java中的String类感觉上用法是相似的,但两者在编码格式和访问方式上还是有些差别的,要说明这个问题,首先得了解几个概念: 字符集: 是一个系统支持的所有抽象字符的集合.字符是各种文字和符号的总称,包括各国家文字.标点符号.图形符号.数字等.例如 unicode就是一个字符集,它的目标是涵盖世界上所有国家的文字和符号: 字符编码:是一套法则,使用该法则能够对自然语言的字符的一个集合(如字母表或音节表),与其他东西的一个集合(如号码或电脉冲)进行配对.即在符号集…