1.配置分布式hadoop 1.1 准备三台测试机(虚拟机就可以) 1.1.1 将life-hadoop虚拟机克隆2个分别为life-hadoop02和life-hadoop03 1.1.2 查看ip地址,并进行主机名映射为life-hadoop02.life.com和life-hadoop03.life.com…

1.伪分布式hdfs文件系统的搭建(单节点文件系统) 1.1.根据上节的讲解,配置主机映射.jdk和解压hadoop压缩包 1.2.配置namenode 在/opt/modules/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/core-site.xml中配置一下内容 <!--配置namenode所在主机和端口-->     <property>        <name>fs.defaultFS</name>        <value>hd…

1.给普通用户设置sudo权限 编辑:[root@life-hadoop /]# nano /etc/sudoers 在文件头部加入:yanglin ALL=(root)NOPASSWD:ALL 保存退出接口…

1 hadoop启动方式(三种) 1.1 各个服务组件逐一启动 *dfs hadoop-daemon.sh start|stop namenode|datanode|secondarynamenode *yarn yarn-daemon.sh start|stop resourcemanager|nodemanager *mapreduce mr-historyserver-daemon.sh start|stop historyserver 1.2 各个模块分开启动 *dfs start-df…

一.hadoop2.0安装部署流程         1.自动安装部署:Ambari.Minos(小米).Cloudera Manager(收费)         2.使用RPM包安装部署:Apache hadoop不支持.HDP与CDH提供         3.使用jar包安装部署:各版本均提供.(初期为了理解hadoop,建议使用这种方式)         部署流程:                 准备硬件(Linux操作系统)                 准备软件安装包,并安装基础软件…

YARN总体上仍然是Master/Slave结构,在整个资源管理框架中,ResourceManager为Master,NodeManager为Slave,ResouceManager负责对各个NodeManager上的资源进行统一管理和调度.当用户提交一个应用程序时,需要提供一个用以跟踪和管理这个程序的ApplicationMaster,它负责向ResourceManger申请资源,并要求NodeManager启动可以占用一定资源的任务. Hadoop2.0 YARN包含以下实体,可以看图: R…

1. Hadoop 1.0中的资源管理方案Hadoop 1.0指的是版本为Apache Hadoop 0.20.x.1.x或者CDH3系列的Hadoop,内核主要由HDFS和MapReduce两个系统组成,其中,MapReduce是一个离线处理框架,由编程模型(新旧API).运行时环境(JobTracker和TaskTracker)和数据处理引擎(MapTask和ReduceTask)三部分组成.Hadoop 1.0资源管理由两部分组成:资源表示模型和资源分配模型,其中,资源表示模型用于描述资源…

Hadoop2.0重启脚本 方便重启带ha的集群,写了这个脚本 #/bin/bash sh /opt/zookeeper-3.4.5-cdh4.4.0/bin/zkServer.sh restart sh /opt/hadoop-2.0.0-cdh4.5.0/sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode sh /opt/hadoop-2.0.0-cdh4.5.0/sbin/stop-dfs.sh sh /opt/hadoop-2.0.0-cdh4.5.0/bin…

ganglia监控hadoop2.0配置方法前提:hadoop2.0集群已安装ganglia监控工具第一步:Hadoop用户登录集群每一个节点,修改文件:vi /opt/hadoop-2.0.0-cdh4.5.0/etc/hadoop/hadoop-metrics2.properties将文件内容修改为如下内容:(注释或者删除默认配置)*.sink.ganglia.class=org.apache.hadoop.metrics2.sink.ganglia.GangliaSink31 *.sink…

准备编译hadoop-2.0.0-mr1-cdh4.2.0的同学们要谨慎了.首先看一下这篇文章: Hadoop作业提交多种方案 http://www.blogjava.net/dragonHadoop/archive/2012/10/22/389993.html 关于mapreduce远程将任务提交至云端,也就是打完jar包要往项目的哪个地方,实际上就是把jar包扔到你的项目中的任位置,然后加入项目的classpath中就可以了, 再次run in java application...  ok…