问题一:出现Attempting to operate on hdfs namenode as root 写在最前注意: 1.master,slave都需要修改start-dfs.sh,stop-dfs.sh,start-yarn.sh,stop-yarn.sh四个文件 2.如果你的Hadoop是另外启用其它用户来启动,记得将root改为对应用户 HDFS格式化后启动dfs出现以下错误: [root@master sbin]# ./start-dfs.sh Starting namenodes

1.提出问题 在上篇博文中,提到了为什么要配置ssh免密码登录,说是Hadoop控制脚本依赖SSH来执行针对整个集群的操作,那么Hadoop中控制脚本都是什么东西呢?具体是如何通过SSH来针对整个集群的操作?网上完全分布模式下Hadoop的搭建很多,可是看完后,真的了解吗?为什么要配置Hadoop下conf目录下的masters文件和slaves文件,masters文件里面主要记录的是什么东西,slaves文件中又记录的是什么东西,masters文件和slaves文件都有什么作用?好,我看到过一

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

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

Hadoop的HDFS集群非常容易出现机器与机器之间磁盘利用率不平衡的情况,比如集群中添加新的数据节点.当HDFS出现不平衡状况的时候,将引发很多问题,比如MR程序无法很好地利用本地计算的优势,机器之间无法达到更好的网络带宽使用率,机器磁盘无法利用等等.可见,保证HDFS中的数据平衡是非常重要的. 在Hadoop中,包含一个Balancer程序,通过运行这个程序,可以使得HDFS集群达到一个平衡的状态,使用这个程序的命令如下:  $HADOOP_HOME/bin/start-balancer.s

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

jps发现namenode启动失败 每次开机都要重新格式化一下namenode才可以 其实问题出现自tmp文件上,因为每次开机就会被清空,所以现在我们配置一个tmp文件目录. 如果之前没有配置过,默认是在 /tmp 根目录下的tmp文件下,我的tmp没啥重要文件所以在配置之前,把里面的文件清空了 首先创建一个tmp目录,我是在/home/hadoop中创建了一个hadoop_tmp目录 sudo mkdir /home/hadoop/hadoop_tmp 然后去hadoop安装目录下的etc/h

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

GC是内存的回收的意思. Flume中的flume-env.sh配置调整建议 [hadoop@master conf_HostInterceptor]$ pwd /home/hadoop/app/flume-/conf_HostInterceptor [hadoop@master conf_HostInterceptor]$ ll total -rw-r--r-- hadoop hadoop Jul : flume-conf.properties -rw-r--r-- hadoop hadoop

运行一个Map Reduce job 想查看日志: 点击History ,找不到网页 解决办法如下: 1.其中有一个进程是需要启动的: Hadoop自带了一个历史服务器,可以通过历史服务器查看已经运行完的Mapreduce作业记录,比如用了多少个Map.用了多少个Reduce.作业提交时间.作业启动时间.作业完成时间等信息.默认情况下,Hadoop历史服务器是没有启动的,我们可以通过下面的命令来启动Hadoop历史服务器 mr-jobhistory-daemon.sh start history

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

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

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

当前用户的.bash_profile在/home/用户/下,系统的.bash_profile在/etc/skel目录下; 默认可能是隐藏的:有人会问了,隐藏的我怎么打开它,一个简单的办法,直接使用vi命令打开指定目录下的该文件就可以了:比如:vi /root/.bash_profile 说白了修改方法只有两步(针对root用户的命令): 1.修改配置文件:vi /root/.bash_profile   添加 export HADOOP_HOME_WARN_SUPPRESS=1 2.重新加载配置

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

hadoop 中对java的基本类型进行了writeable的封装,并且所有这些writeable都是继承自WritableComparable的,都是可比较的:并且,它们都有对应的get() 和 set()方法, 其中对整型(int 和 long)进行编码的时候,有固定长度格式(intWritable和LongWritable)和可变长度格式(VIntWritable 和 VLongWritable),其中VIntWritable和VLongWritable的编码规则是一样的, 所以VIntW

1. 概述 在传统数据库(如:MYSQL)中,JOIN操作是非常常见且非常耗时的.而在HADOOP中进行JOIN操作,同样常见且耗时,由于Hadoop的独特设计思想,当进行JOIN操作时,有一些特殊的技巧. 本文首先介绍了Hadoop上通常的JOIN实现方法,然后给出了几种针对不同输入数据集的优化方法. 2. 常见的join方法介绍 假设要进行join的数据分别来自File1和File2. 2.1 reduce side join reduce side join是一种最简单的join方式,其主

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