[root@hive-dp-7bd6fd4d55-wctjn hive-1.1.0-cdh5.14.0]# hdfs getconf -confKey fs.default.name19/12/04 08:27:40 INFO Configuration.deprecation: fs.default.name is deprecated. Instead, use fs.defaultFShdfs://hadoop-hdfs-master:9000/[root@hive-dp-7bd6fd4d

背景 应用需要对两个集群中的同一目录下的HDFS文件个数和文件总大小进行比对,在测试环境中发现,即使两边HDFS目录下的数据不一样,应用日志显示两边始终比对一致,分下下来发现,应用连的一直是同一个集群.大数据集群:CDH6.2.1 定位分析 应用代码片段 Configuration mainconf = new Configuration(); mainconf.addResource(new Path(main_prefix+"/core-site.xml")); mainconf.

[root@node01 customShells]# hdfs dfs -ls /Warning: fs.defaultFS is not set when running "ls" command. 原因: /usr/bin/ 下存在 hadoop和hdfs可执行文件,usr/bin 是优先查找的路径,所以先找到了 .usr/bin 下面的hdfs,直接执行了. 执行的不是你安装目录下的文件,所以读取不到你hadoop的配置. 可以执行  which hadoop和which hd

对namenode启动时的相关操作及相关类有一个大体了解,后续深入研究时,再对本文进行补充 >实现类 HDFS启动脚本为$HADOOP_HOME/sbin/start-dfs.sh,查看start-dfs.sh可以看出,namenode是通过bin/hdfs命令来启动 $ vi start-dfs.sh # namenodes NAMENODES=$($HADOOP_PREFIX/bin/hdfs getconf -namenodes) echo "Starting namenodes o

背景: 调研过OOZIE和AZKABA,这种都是只是使用spark-submit.sh来提交任务,任务提交上去之后获取不到ApplicationId,更无法跟踪spark application的任务状态,无法kill application,更无法获取application的日志信息.因此,为了实现一个spark的调度平台所以有了以下调研及测试结论. 一个合格的spark调度平台要具有的基本功能:可以submit,kill,监控,获取日志,跟踪历史记录. 本篇文章主要讲解如何使用YarnCli

数据源类型:数组列表 [{field:value}, {field:value}, {field:value}, {field:value}] 1. 定义http数据源链接 package com.etl.datalink; import java.util.Map; public class LinkHttp { private String url; private Map<String,Object> params; public String getUrl() { return url

FileSystem是一个抽象类:获取一个抽象类有两种方式:第一种:看这个抽象类有没有提供什么方法返回他本身第二种:找子类 具体代码如下: /** * 通过url注册的方式访问hdfs,了解,不会用到 * @throws Exception */ @Test public void getHdfsFile() throws Exception{// System.out.println("hello world."); //1.注册hdfs的url,让java代码能识别hdfs的url

/** * 根据配置文件获取HDFS操作对象 * 有两种方法: * 1.使用conf直接从本地获取配置文件创建HDFS对象 * 2.多用于本地没有hadoop系统,但是可以远程访问.使用给定的URI和用户名,访问远程的配置文件,然后创建HDFS对象. * @return FileSystem */ public FileSystem getHadoopFileSystem1() { FileSystem fs = null; Configuration conf = null; // 方法一,本

所需要配置的参数:  Configuration conf = new Configuration();   conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://hadoop2cluster");   conf.set("dfs.nameservices", "hadoop2cluster");   conf.set("dfs.ha.namenodes.hadoop2cluster", &qu

我在使用 Structured Streaming 的 ForeachWriter,写 HDFS 文件时,出现了这个异常 这个异常出现的原因是HDFS作为一个分布式文件系统,支持多线程读,但是不支持多线程写入.所以HDFS引入了一个时间类型的锁机制,也就是HDFS的租约机制(** lease holder**). 这个知识点来源于这篇文章 大数据计算时,多线程与分布式的并行可以很好的加速数据的处理速度.可在大数据存储时,分布式的文件存储系统对并发的写请求支持存在天然的缺陷.这是一对天然的矛盾,暂

1.独立模式(standalone|local) nothing! 本地文件系统. 不需要启用单独进程. 2.pesudo(伪分布模式) 等同于完全分布式,只有一个节点. SSH: //(Socket), //public + private /server : sshd ps -Af | grep sshd //clint : ssh //ssh-keygen:生成公私秘钥. //authorized_keys 需要使用644 //ssh 192.168.231.201 yes [配置文件]

问题: hive我修改了 默认的f <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://...:8020</value> </property> 修改为<property> <name>fs.defaultFS</name> <value>s3://...</value> </property> 修改后执行窗口函数

自从2015年花了2个多月时间把Hadoop1.x的学习教程学习了一遍,对Hadoop这个神奇的小象有了一个初步的了解,还对每次学习的内容进行了总结,也形成了我的一个博文系列<Hadoop学习笔记系列>.其实,早在2014年Hadoop2.x版本就已经开始流行了起来,并且已经成为了现在的主流.当然,还有一些非离线计算的框架如实时计算框架Storm,近实时计算框架Spark等等.相信了解Hadoop2.x的童鞋都应该知道2.x相较于1.x版本的更新应该不是一丁半点,最显著的体现在两点: (1)H

1    安装环境1.1    客户端1.2    服务端1.3    安装准备    2    操作系统安装2.1.1    BIOS打开虚拟化支持2.1.2    关闭防火墙2.1.3    安装VNC3    JAVA安装    3.1    配置目的3.2    配置过程3.3    结果验证4    主机名配置4.1    配置目的4.2    配置过程4.3    结果验证5    增加hadoop用户5.1    配置目的5.2    配置过程5.3    结果验证6    Had

安装配置 系统:Ubuntu14.04 java:1.7.0_75 相关资料 官网 下载地址 官网文档 安装 我们需要关闭掉防火墙,命令如下: sudo ufw disable 下载2.6.5的版本,将下载的Hadooop的压缩包解压到相应的目录,我这里解压到/opt/hadoop-2.6.5文件夹下. 配置 修改/opt/hadoop-2.6.5/etc/hadoop/hadoop-env.sh文件,将JAVA_HOME直接写地址,默认的方式可能取不到 export JAVA_HOME=/us

1.准备Linux环境  1.0 点击VMware快捷方式,右键打开文件所在位置 -> 双击vmnetcfg.exe -> VMnet1 host-only ->修改subnet ip 设置网段:192.168.8.0 子网掩码:255.255.255.0 -> apply -> ok   回到windows --> 打开网络和共享中心 -> 更改适配器设置 -> 右键VMnet1 -> 属性 -> 双击IPv4 -> 设置windows的

转载:ubuntu搭建hadoop-Ver2.6.0完全分布式环境笔记 自己在搭建hadoop平台时,碰到一些困难,按照该博文解决了问题,转载一下,作为记录. 2 先决条件 确保在你集群中的每个节点上都安装了所有必需软件:JDK ,ssh,Hadoop 3 实验环境搭建 3.1 准备工作 操作系统:Ubuntu 部署:Vmvare 在vmvare安装好一台Ubuntu虚拟机后,可以导出或者克隆出另外两台虚拟机. 说明: 保证虚拟机的ip和主机的ip在同一个ip段,这样几个虚拟机和主机之间可以相互

组件   节点 默认端口 配置 用途说明 HDFS DataNode 50010 dfs.datanode.address datanode服务端口,用于数据传输 HDFS DataNode 50075 dfs.datanode.http.address http服务的端口 HDFS DataNode 50475 dfs.datanode.https.address https服务的端口 HDFS DataNode 50020 dfs.datanode.ipc.address ipc服务的端口

一搭建环境列表 操作系统:centos6.5 64位 JDK环境:jdk1.7.0_71 hadoop版本:社区版本2.7.2,hadoop-2.7.2-src.tar.gz 主机名 ip 角色 用户 master1 192.168.204.202 Namenode;secondary namenode;resourcemanager hadoop slave1 192.168.204.203 Datanode; nodemanager hadoop slave2 192.168.204.204

在经过几天折腾,终于将hadoop环境搭建成功,整个过程中遇到各种坑,反复了很多遍,光虚拟机就重新安装了4.5次,接下来就把搭建的过程详细叙述一下 0.相关工具: 1,系统环境说明: 我这边给出我的集群环境是由一台主节点master和2台从节点slave组成: master 192.168.137.122 slave1 192.168.137.123 slave2 192.168.137.124 四个节点上均是CentOS7.0系统 2,虚拟机设置 这里用的是 VMware12.1,虚拟Cent