[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

[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

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.

hadoop fs 更多用法,请参考官网:http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/hdfs_shell.html 以下是我的使用统计文件时使用的记录: [t@dv00938 ~]$ hadoop fs -ls /jc_rc/rc_hive_db/llcfpd_s_join_n_over0innerdoor_lishui // :: INFO hdfs.PeerCache: SocketCache disabled. Found items -rwxrwx-

1.环境配置: -1.core-site.xml文件 <configuration> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://bigdata-study-104:8020</value> </property> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/opt/m

Hadoop集群-HDFS集群中大数据运维常用的命令总结 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. 本篇博客会简单涉及到滚动编辑,融合镜像文件,目录的空间配额等运维操作简介.话不多少,直接上命令便于以后查看.   一.查看hadf的帮助信息 [yinzhengjie@s101 ~]$ hdfs Usage: hdfs [--config confdir] [--loglevel loglevel] COMMAND where COMMAND is one of: dfs

HDFS高可用性Hadoop HDFS 的两大问题:NameNode单点:虽然有StandbyNameNode,但是冷备方案,达不到高可用--阶段性的合并edits和fsimage,以缩短集群启动的时间--当NameNode失效的时候,Secondary NN并无法立刻提供服务,Secondary NN甚至无法保证数据完整性--如果NN数据丢失的话,在上一次合并后的文件系统的改动会丢失NameNode扩展性问题:单NameNode元数据不可扩展,是整个HDFS集群的瓶颈 Hadoop HDFS高

1.分布式文件系统 计算机集群结构 分布式文件系统把文件分布存储到多个节点(计算机)上,成千上万的计算机节点构成计算机集群. 分布式文件系统使用的计算机集群,其配置都是由普通硬件构成的,与用多个处理器和专用高级硬件的并行化处理装置相比,前者大大降低了硬件上的开销. 分布式文件系统的结构 分布式文件系统在物理结构上是由众多阶段及节点构成的,而这些节点中分为两类.一类是主节点(Master Node),又被称为名称节点(NameNode),另一类是从节点(Slave Node),又被称为数据节点(D

摘要:Hadoop的安装目录了解.etc的核心配置项.hadoop的启动.HDFS文件的block块级副本的存放策略.checkpoint触发设置. 1.hadoop目录了解 bin:可执行文件,命令启动的脚本等 sbin:系统级可执行文件,服务的启动和停止相关 etc:配置文件 lib:native本地平台相关依赖库(windows用win编译的库,linux用linux编译的库) share:doc即文档可删除,hadoop目录即jar包分工程的存放目录 2.etc配置文件核心配置项 (1)

集群架构 Hadoop的安装其实就是HDFS和YARN集群的配置,从下面的架构图可以看出,HDFS的每一个DataNode都需要配置NameNode的位置.同理YARN中的每一个NodeManager都需要配置ResourceManager的位置. NameNode和ResourceManager的作用如此重要,在集群环境下,他们存在单点问题吗?在Hadoop1.0中确实存在,不过在2.0中已经得到解决,具体参考: https://hadoop.apache.org/docs/stable/ha

在网上找的hadoop for eclipse 插件都不能用,决定自己去编译一个.Hadoop 提供了一个 Eclipse 插件以方便用户在 Eclipse 集成开发环境中使用 Hadoop,如管理 HDFS 上的文件.提交作业.调试 MapReduce 程序等. Hadoop版本:hadoop 2.x.x Eclipse版本:Mars Release (4.5.0) 1.JDK配置 1) 安装jdk 2) 配置环境变量 JAVA_HOME.CLASSPATH.PATH等设置 2. Eclips

NameNode和SecondaryNameNode工作原理剖析 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. 一.NameNode中的元数据是存储在那里的? 1>.首先,我们做个假设,如果存储在NameNode节点的磁盘中,因为经常需要进行随机访问,还有响应客户请求,必然是效率过低.因此,元数据需要存放在内存中.但如果只存在内存中,一旦断电,元数据丢失,整个集群就无法工作了.因此产生在磁盘中备份元数据的FsImage. 2>.这样又会带来新的问题,当在内存中的元数据更新时

HDFS前言: 1) 设计思想 分而治之:将大文件.大批量文件,分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析: 2)在大数据系统中作用: 为各类分布式运算框架(如:mapreduce,spark,tez,……)提供数据存储服务 3)重点概念:文件切块,副本存放,元数据 4).NameNode节点:由core-site.xml配置指定(name=fs.defaultFS,value=hdfs://slaver1:8020).   DataNode/NodeManager

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk8 hadoop-3.1.1 hbase-2.1.3 一.单机模式搭建 不依赖HDFS 使用本地文件系统. 1.解压HBase,配置HBase环境变量[root@PCS102 local]# tar -zxvf hbase-2.1.3-bin.tar.gz -C /usr/local/[root@PCS102 local]# vi /etc/profile[ro

使用Eclipse编译运行MapReduce程序 Hadoop2.6.0_Ubuntu/CentOS  2014-10-10 (updated: 2016-05-22) 64246 153 本教程介绍的是如何在 Ubuntu/CentOS 中使用 Eclipse 来开发 MapReduce 程序,在 Hadoop 2.6.0 下验证通过.虽然我们可以使用命令行编译打包运行自己的MapReduce程序,但毕竟编写代码不方便.使用 Eclipse,我们可以直接对 HDFS 中的文件进行操作,可以直接

64位windows安装hadoop没必要倒腾Cygwin,直接解压官网下载hadoop安装包到本地->最小化配置4个基本文件->执行1条启动命令->完事.一个前提是你的电脑上已经安装了jdk,设置了java环境变量.下面把这几步细化贴出来,以hadoop2.7.2为例 1.下载hadoop安装包就不细说了:http://hadoop.apache.org/->左边点Releases->点mirror site->点http://mirrors.tuna.tsinghu

目录 3.1 配置各节点SSH无密钥登录 1.将各节点的秘钥加入到同一个授权文件中 2.拷贝授权文件到各个节点 3.测试无秘钥登录 3.2 搭建Hadoop集群 1.上传Hadoop并解压 2.配置Hadoop环境变量 3.配置HDFS 4.配置YARN 5.拷贝Hadoop安装文件到其它主机 6.启动Hadoop 7.查看各节点启动进程 8.测试HDFS 9.测试MapReduce 3.1 配置各节点SSH无密钥登录 [操作目的] Hadoop的进程间通信使用SSH(Secure Shell)

Hadoop及HBase集群部署 一. 集群环境 系统版本 虚拟机:内存 16G CPU 双核心 系统: CentOS-7 64位 系统下载地址: http://124.202.164.6/files/417500000AB646E7/mirrors.163.com/centos/7/isos/x86_64/CentOS-7-x86_64-DVD-1708.iso 软件版本 hadoop-2.8.1.tar.gz hbase-1.3.1-bin.tar.gz zookeeper-3.4.10.t

1 从官网下载hadoop稳定版 http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/ 2 安装JAVA 参考如下blog http://www.cnblogs.com/zhangwenjing/p/3580726.html 安装JDK 1.将安装包上传的要安装java的位置. 2.解压缩:tar -zxvf jdk-7u51-linux-i586.gz 3.删除:rm -Rf jdk-7u51-linux-i586.gz(节省磁盘空间) 配置

解压缩hive安装包tar zxvf apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz 安装mysqlsudo yum install mysql-server 安装 mysql connectorsudo yum install mysql-connector-java该命令会在/usr/share/java/下产生mysql-connector-java.jar 建立链接ln -s /usr/share/java/mysql-connector-java.jar /home/orco