错误记录与分析 错误1:java.net.BindException: Port in use: localhost:0 datanode节点启动时报错 日志信息如下: Exiting with status : java.net.BindException: Port 解决:在/etc/hosts文件开头添加如下内容 :: localhost 127.0.0.1 localhost 错误2:datanode节点磁盘空间爆满,导致datanode启动不能启动 解决: .查看数据 hadoop f

一.环境准备 1.1.机器规划 主机名    别名    IP     角色 9321a27a2b91 hadoop1 172.17.0.10 NN1 ZK RM 7c3a3c9cd595 hadoop2 172.17.0.9 NN2 ZK RM JOBHIS f89eaf2a2548 hadoop3 172.17.0.8 DN ZK ND 28620eee1426 hadoop4 172.17.0.7 DN QJM1 ND ae1f06bd04c8 hadoop5 172.17.0.6 DN

1.下载部分数据.由于实验就仅仅下载2003年的部分气象数据 2.通过zcat *gz > sample.txt命令解压重定向 [hadoop@Master test_data]$ zcat *gz > /home/hadoop/input/sample.txt 3.查看数据格式 4.把文件sample.txt放进hdfs文件系统里 [hadoop@Master input]$ hadoop fs -put /home/hadoop/input/sample.txt  /user/hadoop

节点功能规划 操作系统:CentOS7.2(1511) Java JDK版本:jdk-8u65-linux-x64.tar.gz Hadoop版本:hadoop-2.8.3.tar.gz 下载地址: 链接:https://pan.baidu.com/s/1iQfjO-d2ojA6mAeOOKb6CA 提取码:l0qp node1 node2 node3 NameNode ResourceManage DataNode DataNode DataNode NodeManager NodeManag

1.分布式环境搭建 采用4台安装Linux环境的机器来构建一个小规模的分布式集群. 图1 集群的架构 其中有一台机器是Master节点,即名称节点,另外三台是Slaver节点,即数据节点.这四台机器彼此间通过路由器相连,从而实验相互通信以及数据传输.它们都可以通过路由器访问Internet,实验网页文档的采集. 2.集群机器详细信息 2.1 Master服务器 名称 详细信息 机器名称 Master.Hadoop 机器IP地址 192.168.1.2 最高用户名称(Name) root 最用用户

昨天在进行Hadoop实验时遇到一个问题,在sbin目录下输入jps命令,查看当前节点的状态时,意外发现DataNode节点不见了!!于是回忆了一下自己之前的操作过程,大概是因为将自己进入文件夹,将某些存储有DataNode节点的信息删除了.. Search了很多方法,说法各异,现在说一下自己的具体解决方法(需要格式化,) 格式化HDFS.进入bin,执行命令:$ hdfs namenode -format: 停止HDFS服务.进入sbin,执行命令:$ ./stop-dfs.sh: 进入文件夹

最近听了一个关于大数据的大牛的经验分享,在分享的最后大牛给我们一个他之前写好的关于大数据和地理应用demo.这个demo需要在Linux环境上搭建Hadoop平台.这次就简单的分享一下我关于在 Linux虚拟机上搭建Hadoop平台的一些经验和遇到的一些问题以及问题的解决办法. 首先我们这次搭建的环境是hadoop.hadoop实现了分布式文件系统,它可以部署在一些廉价的硬件环境上,并且提供了高吞吐量来访问应用程序的数据,非常适合那些有着大数据集的应用程序.而且最重要的是,hadoop是开源的.

1.分布式环境搭建 采用4台安装Linux环境的机器来构建一个小规模的分布式集群. 图1 集群的架构 其中有一台机器是Master节点,即名称节点,另外三台是Slaver节点,即数据节点.这四台机器彼此间通过路由器相连,从而实验相互通信以及数据传输.它们都可以通过路由器访问Internet,实验网页文档的采集. 2.集群机器详细信息 2.1 Master服务器 名称 详细信息 机器名称 Master.Hadoop 机器IP地址 192.168.1.2 最高用户名称(Name) root 最用用户

1.分布式环境搭建 采用4台安装Linux环境的机器来构建一个小规模的分布式集群. 图1 集群的架构 其中有一台机器是Master节点,即名称节点,另外三台是Slaver节点,即数据节点.这四台机器彼此间通过路由器相连,从而实验相互通信以及数据传输.它们都可以通过路由器访问Internet,实验网页文档的采集. 2.集群机器详细信息 2.1 Master服务器 名称 详细信息 机器名称 Master.Hadoop 机器IP地址 192.168.1.21 最高用户名称(Name) root 最用用

  Hadoop-1.2.1到Hadoop-2.6.0升级指南   作者 陈雪冰 修改日期 2015-04-24 版本 1.0     本文以hadoop-1.2.1升级到hadoop-2.6.0 ZKFC 模式,Centos 6.4, jdk 1.7.0_60环境为例. 服务器:test23,test24,test25, 原Hadoop-1.2.1的机器分布情况: Test23: NameNode.JobTracker.SecondaryNode Test24:Datanode,TaskTra

作业题目 位系统下进行本地编译的安装方式 选2 (1) 能否给web监控界面加上安全机制,怎样实现?抓图过程 (2)模拟namenode崩溃,例如将name目录的内容全部删除,然后通过secondary namenode恢复namenode,抓图实验过程 (3) 怎样改变HDFS块大小?实验验证并抓图过程 (4) 把secondary namenode和namenode分离,部署到单独的节点,抓图实验过程 (5) 在Hadoop集群实施成功后,再次格式化名称节点,请问此时datanode还能加入

  前言1.机器环境2.配置HA2.1 修改hdfs-site.xml2.2 设置core-site.xml3.配置手动HA3.1 关闭YARN.HDFS3.2 启动HDFS HA4.配置自动HA4.1 关闭集群4.2 修改配置文件4.3 启动HA4.4 测试自动切换 前言 上一节学习了HDFS HA的原理,本节来做实验 1.机器环境 主机名 IP 角色 hadoop1 172.18.0.11 NN1 ZK RM hadoop2 172.18.0.12 NN2 ZK RM JOBHISTORY

声明: 1)本文由我bitpeach原创撰写,转载时请注明出处,侵权必究. 2)本小实验工作环境为Windows系统下的百度云(联网),和Ubuntu系统的hadoop1-2-1(自己提前配好).如不清楚配置可看<Hadoop之词频统计小实验初步配置> 3)本文由于过长,无法一次性上传.其相邻相关的博文,可参见<Hadoop的改进实验(中文分词词频统计及英文词频统计) 博文目录结构>,以阅览其余三篇剩余内容文档. (五)单机伪分布的英文词频统计Python&Streamin

声明:    1)本文由我原创撰写,转载时请注明出处,侵权必究. 2)本小实验工作环境为Ubuntu操作系统,hadoop1-2-1,jdk1.8.0. 3)统计词频工作在单节点的伪分布上,至于真正实际集群的配置操作还没有达到,希望能够由本文抛砖引玉. (一)Hadoop的配置修正 网上有很多Hadoop的配置教程,可自行寻找,这一部分主要是根据自身实际情况,结合自身特点,设置Hadoop.因为有时候根据别人的教程,设置总是不成功,因为别人的教程依赖于别人的软件或操作环境特点. 本部分也不可能提

实验目的: 本实验通过在PC电脑上同时运行3个虚拟机,一个为master节点,两个slave节点.    搭建环境: 主机:mac os 10.10   OS:CenOS 6.5 虚拟机:VMware fusion     一.虚拟机配置安装      本实验采用三台虚拟机作为分布式模拟,因此建立了三台虚拟机.每台虚拟机分别分配1g内存,15G硬盘空间.分别命名为Node1(master192.168.0.1), Node2(slave192.168.0.2),Node3(slave192.16

实验环境基本配置 硬件:硬盘单节点50GB,1G内存,单核. 操作系统:CentOS6.4 64bit Hadoop:2.20 64bit(已编译) JDK:jdk1.7 磁盘分区: / 5GB /boot 100MB /usr 5GB /tmp 500MB swap 2GB /var 1GB /home 剩余空间 Linux系统安装配置 无桌面(Minimal) Base SystemàBase, Compatibility libraries, Performance Tools, Perl

title: AWS之Qwiklab subtitle: 1. Qwiklab'实验-Hadoop, IoT, IAM, Key Management Service' date: 2018-09-19 17:29:20 --- Analyze Big Data with Hadoop 使用Hadoop分析大数据 知识梳理 1. 定义与作用 Amazon EMR 是一个托管集群平台,可简化在 AWS 上运行大数据框架 (如 Apache Hadoop 和 Apache Spark) 以处理和分析

一.实验目的 了解Hadoop的MapeReduce工作原理 二.实验内容 实现基于单机的伪分布式运行模拟 三.实验需要准备的软件和源 1.Jdk1.6以上 下载地址:http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html 2.Cygwin       下载地址:http://www.cygwin.com/ 3.稳定版hadoop  下载地址:http://hadoop.apache.org/common/releas

一.实验目的 (1)掌握在 Linux 虚拟机中安装 Hadoop 和 Spark 的方法: (2)熟悉 HDFS 的基本使用方法: (3)掌握使用 Spark 访问本地文件和 HDFS 文件的方法. 二.实验平台 操作系统:centos6.4: Spark 版本:1.5.0: Hadoop 版本:2.7.3. 三.内容 实验一: 1．安装 Hadoop 和 Spark 进入 Linux 系统,参照本教程官网“实验指南”栏目的“Hadoop 的安装和使用”,完 成 Hadoop 伪分布式模式的安

日期:2019.10.30 博客期:114 星期三 实验6:Mapreduce实例——WordCount   实验说明: 1.          本次实验是第六次上机,属于验证性实验.实验报告上交截止日期为2018年11月16日上午12点之前. 2.          实验报告命名为:信1605-1班学号姓名实验六.doc. 实验目的 1.准确理解Mapreduce的设计原理 2.熟练掌握WordCount程序代码编写 3.学会自己编写WordCount程序进行词频统计 实验原理 MapRedu

实验课程名称:大数据处理技术 实验项目名称:hadoop集群实现PageRank算法 实验类型:综合性 实验日期:2018年 6 月4日-6月14日 学生姓名 吴裕雄 学号 15210120331 班级 软工三班 专业名称 软件工程 实验组 其他成员 无 实验地点 F110 实验成绩 (教师签名)   实验目的与要求 了解PageRank算法 学会用mapreduce解决实际的复杂计算问题 搭建hadoop分布式集群 编写mapreduce代码 根据输入的网页链接数据,能够得到最终的pagera