一.在root下进行格式化 这样很糟糕 这样的话,若是第一次装的话,我的建议是将生成的文件都删掉,恢复到最开始的状态, 1. 首先你需要删除 vi conf/hdfs-site.xml   配置文件的dfs.name.dir和dfs.data.di的路径位置,我的是:/home/hadoop/dfs 故为:rm -rf  /home/hadoop/dfs 2.其次你需要删除  vi conf/mapred-site.xml   文件中的mapred.system.dir  的文件位置: <val

Android启动后,系统执行的第一个进程是一个名称为init 的可执行程序.提供了以下的功能:设备管理.解析启动脚本.执行基本的功能.启动各种服务.代码的路径:system/core/init,编译的结果是一个可执行文件:init.这个init 的可执行文件是系统运行的第一个用户空间的程序,它以守护进程的方式运行.启动脚本则就是下面要讲的Init.rc. ======================================================================

这一篇网络爬虫的实现就要联系上大数据了.在前两篇java实现网络爬虫和heritrix实现网络爬虫的基础上,这一次是要完整的做一次数据的收集.数据上传.数据分析.数据结果读取.数据可视化. 需要用到 Cygwin:一个在windows平台上运行的类UNIX模拟环境,直接网上搜索下载,并且安装: Hadoop:配置Hadoop环境,实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS,用来将收集的数据直接上传保存到HDFS,然后用MapReduce

目录 SSH远程登录..sh文件后缀运行.l l命令结果说明.VIM模式切换 SSH远程安全登录 .sh文件后缀运行 l l命令结果说明 VIM模式切换 SSH远程登录..sh文件后缀运行.l l命令结果说明.VIM模式切换 SSH远程安全登录 SSH为网络协议,专门为远程登录会话和其他网络服务提供安全性的协议,用于在计算机之间的加密登录,对数据进行加密. SSH主要用于远程登录,主要有口令登录和公钥登录,现简单说下口令登录基本用法: #使用root账户登录远程主机 默认端口是22 可以修改端口

记录如何将本地文件上传至HDFS中 前提是已经启动了hadoop成功(nodedate都成功启动) ①先切换到HDFS用户 ②创建一个user件夹 bin/hdfs dfs -mkdir /user (hadoop目录下) 多级创建的时候  hdfs dfs -mkdir -p /wifi/classify 查看创建的文件夹在 http://localhost:50070中查看

出现这个问题, 我首先去找了一下几个问题: 1.文件是否是utf-8 2.上传到Linux中的hadoop, 在Linux下去查看是否乱码 3.上面都没有问题, 就去检查eclipse,将项目工程改成了utf-8, 发现不行 4.看了一下的介绍, 将eclipse的系统设置改成了uft-8, 就可以了 eclipse中UTF-8设置 1.windows->Preferences   打开"首选项"对话框: 2.然后,general->Workspace,右侧Text fil

近期在做数据分析的时候.须要在mapreduce中调用c语言写的接口.此时就须要把动态链接库so文件分发到hadoop的各个节点上,原来想自己来做这个分发,大概过程就是把so文件放在hdfs上面,然后做mapreduce的时候把so文件从hdfs下载到本地,但查询资料后发现hadoop有对应的组件来帮助我们完毕这个操作,这个组件就是DistributedCache,分布式缓存,运用这个东西能够做到第三方文件的分发和缓存功能,以下具体解释: 假设我们须要在map之间共享一些数据,假设信息量不大,我

sudo apt-get install eclipse 安装后打开eclipse,提示出错 An error has occurred. See the log file /home/pengeorge/.eclipse/org.eclipse.platform_3.7.0_155965261/configuration/1342406790169.log. 查看错误日志然后解决 打开log文件,看到以下的错误 !SESSION 2012-07-16 10:46:29.992 --------

最近在处理离线数据导入HBase的问题,涉及从Hdfs中读取gz压缩文件,把思路记录下来,以作备用.具体代码如下: package org.dba.util; import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.io.PrintStream; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; impo

@ 目录 login shell non-login shell 它们的区别 Linux的环境变量可在多个文件中配置,如/etc/profile,/etc/profile.d/*.sh,~/.bashrc等,下面说明上述几个文件之间的关系和区别. bash的运行模式可分为login shell和non-login shell. login shell 例如,我们通过终端,输入用户名.密码,登录系统之后,得到就是一个login shell. non-login shell 而当我们执行以下命令ss

有些hive安装文档提到了hdfs dfs -mkdir ,也就是说hdfs也是可以用的,但在2.8.0中已经不那么处理了,之所以还可以使用,是为了向下兼容. 本文简要介绍一下有关的命令,以便对hadoop的命令有一个大概的影响,并在想使用的时候能够知道从哪里可以获得帮助. 概述 在$HADOOP_HOME/bin下可以看到hadoop和hdfs的脚本. hdfs的相当一部分的功能可以使用hdoop来替代(目前),但hdfs有自己的一些独有的功能.hadoop主要面向更广泛复杂的功能. 本文介绍

转载http://my.oschina.net/Chanthon/blog/150500 map和reduce是hadoop的核心功能,hadoop正是通过多个map和reduce的并行运行来实现任务的分布式并行计算,从这个观点来看,如果将map和reduce的数量设置为1,那么用户的任务就没有并行执行,但是map和reduce的数量也不能过多,数量过多虽然可以提高任务并行度,但是太多的map和reduce也会导致整个hadoop框架因为过度的系统资源开销而使任务失败.所以用户在提交map/re

对HDFS操作的几个命令(必须是Hadoop命令,否则只是对本地操作) 1. 查看HDFS中某个目录或文件的包含哪些文件和文件夹: bin/hadoop dfs/fs -ls 文件(夹)路径 若是非空文件夹,则为目录:查看结果显示目录下的文件和文件夹. 若是空文件夹:查看结果为空. 若是文件:查看结果为该文件本身信息. 对于查看结果显示的信息说明:       三种文件权限:r 可读,w 可写,x 可执行.如果没有哪种权限,用- 代替. 三个类别的权限:文件所属主,文件所属组,其他用户. 如果文

5.2 基于压缩的高效存储(续) (仅包括技术27) 技术27 在MapReduce,Hive和Pig中使用可分块的LZOP 如果一个文本文件即使经过压缩后仍然比HDFS的块的大小要大,就需要考虑选择一个支持分块的压缩编码器,以防一个单一的map任务来处理整个超大的文件. LZOP可以满足分块的要求,但是使用起来很复杂.原因在于LZOP不是直接支持分块.LZOP是基于块的格式,但是并不支持块的随机访问. 问题 需要选择一个压缩编码器使MapReduce可以调用多个任务并行处理一个单一的压缩文件.

5.2 基于压缩的高效存储 (仅包括技术25,和技术26) 数据压缩可以减小数据的大小,节约空间,提高数据传输的效率.在处理文件中,压缩很重要.在处理Hadoop的文件时,更是如此.为了让Hadoop更高效处理文件,就需要选择一个合适的压缩编码器,加快作业运行,增加集群的数据存储能力. 技术25 为待处理数据选择正确的压缩编码器在HDFS上使用压缩并不像ZFS文件系统上那样透明,特别是在处理那些可分块的压缩文件时.(这些将在本章中稍后介绍.)由于Avro和SequenceFiles等文件格式提供

5.1 小文件 大数据这个概念似乎意味着处理GB级乃至更大的文件.实际上大数据可以是大量的小文件.比如说,日志文件通常增长到MB级时就会存档.这一节中将介绍在HDFS中有效地处理小文件的技术. 技术24 使用Avro存储多个小文件假定有一个项目akin在google上搜索图片,并将数以百万计的图片存储分别在HDFS中.很不幸的是,这样做恰好碰上了HDFS和MapReduce的弱项,如下: Hadoop的NameNode将所有的HDFS元数据保存在内存中以加快速度.Yahoo估计平均每个文件需要6

深度分析如何在Hadoop中控制Map的数量 guibin.beijing@gmail.com 很多文档中描述,Mapper的数量在默认情况下不可直接控制干预,因为Mapper的数量由输入的大小和个数决定.在默认情况下,最终input 占据了多少block,就应该启动多少个Mapper.如果输入的文件数量巨大,但是每个文件的size都小于HDFS的blockSize,那么会造成 启动的Mapper等于文件的数量(即每个文件都占据了一个block),那么很可能造成启动的Mapper数量超出限制而导

HDFS原理 首先说明下,hadoop的各种搭建方式不再介绍,相信各位玩hadoop的同学随便都能搭出来. 楼主的环境: 操作系统:Ubuntu 15.10 hadoop版本:2.7.3 HA:否(随便搭了个伪分布式) 文件上传 下图描述了Client向HDFS上传一个200M大小的日志文件的大致过程: 首先,Client发起文件上传请求,即通过RPC与NameNode建立通讯. NameNode与各DataNode使用心跳机制来获取DataNode信息.NameNode收到Client请求后,

上篇Hadoop之HDFS原理及文件上传下载源码分析(上)楼主主要介绍了hdfs原理及FileSystem的初始化源码解析, Client如何与NameNode建立RPC通信.本篇将继续介绍hdfs文件上传.下载源解析. 文件上传 先上文件上传的方法调用过程时序图: 其主要执行过程: FileSystem初始化,Client拿到NameNodeRpcServer代理对象,建立与NameNode的RPC通信(楼主上篇已经介绍过了) 调用FileSystem的create()方法,由于实现类为Dis

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