下面的这种是针对于塔式服务器的副本的放置策略

转自:http://blog.csdn.net/yczws1/article/details/21899007 纯干货:通过WourdCount程序示例:详细讲解MapReduce之Block+Split+Shuffle+Map+Reduce的区别及数据处理流程. Shuffle过程是MapReduce的核心,集中了MR过程最关键的部分.要想了解MR,Shuffle是必须要理解的.了解Shuffle的过程,更有利于我们在对MapReduce job性能调优的工作有帮助,以及进一步加深我们对MR内

对于开源的东东,尤其是刚出来不久,我认为最好的学习方式就是能够看源代码和doc,測试它的样例 为了方便查看源代码,关联导入源代码的项目 先前的项目导入源代码是关联了源代码文件 block数据块,在配置文件hdfs-default.xml中能够查看到,记住要改动不是在这里 block文件存储块是最主要的单位 查看block存放位置,配置文件里查看 假设文件大于64M会占两个块,meta文件是校验文件,第二个文件大于64M,删除文件后,则相应block不在 datanode存放文件,一个文件能够存放

对于开源的东西.特别是刚出来不久.我认为最好的学习方法是能够看到源代码,doc,样品测试 为了方便查看源代码,导入与项目相关的源代码 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvbmVlZGthbmU=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt=""> 先前的项目导入源代码是关联了源代码文件 block数据块,在配

Hadoop学习总结之五:Hadoop的运行痕迹   Hadoop 学习总结之一:HDFS简介 Hadoop学习总结之二:HDFS读写过程解析 Hadoop学习总结之三:Map-Reduce入门 Hadoop学习总结之四:Map-Reduce的过程解析 在使用hadoop的时候,可能遇到各种各样的问题,然而由于hadoop的运行机制比较复杂,因而出现了问题的时候比较难于发现问题. 本文欲通过某种方式跟踪Hadoop的运行痕迹,方便出现问题的时候可以通过这些痕迹来解决问题. 一.环境的搭建 为了能

http://www.cnblogs.com/c840136/archive/2013/03/10/2952887.html http://irwenqiang.iteye.com/blog/1535809 mapreduce程序效率的瓶颈在于两点: 1:计算机性能 2:I/O操作优化 优化无非包括时间性能和空间性能两个方面,存在一下常见的优化策略: 1:输入的文件尽量采用大文件 众多的小文件会导致map数量众多,每个新的map任务都会造成一些性能的损失.所以可以将一些小文件在进行mapredu

1.输入文件: 文件是MapReduce任务的数据的初始存储地.正常情况下,输入文件一般是存在HDFS里.这些文件的格式可以是任意的:我们可以使用基于行的日志文件,也可以使用二进制格式,多行输入记录或其它一些格式.这些文件会很大—数十G或更大. 2. 输入格式:     InputFormat类定义了如何分割和读取输入文件,它提供有下面的几个功能: 选择作为输入的文件或对象: 定义把文件划分到任务的InputSplits: 为RecordReader读取文件提供了一个工厂方法: Hadoop自带

原文地址:http://www.cnblogs.com/end/archive/2011/04/26/2029497.html 在使用hadoop的时候,可能遇到各种各样的问题,然而由于hadoop的运行机制比较复杂,因而出现了问题的时候比较难于发现问题. 本文欲通过某种方式跟踪Hadoop的运行痕迹,方便出现问题的时候可以通过这些痕迹来解决问题. 一.环境的搭建 为了能够跟踪这些运行的痕迹,我们需要搭建一个特殊的环境,从而可以一步步的查看上一节提到的一些关键步骤所引起的变化. 我们首先搭建一个

在使用hadoop的时候,可能遇到各种各样的问题,然而由于hadoop的运行机制比较复杂,因而出现了问题的时候比较难于发现问题. 本文欲通过某种方式跟踪Hadoop的运行痕迹,方便出现问题的时候可以通过这些痕迹来解决问题. 一.环境的搭建 为了能够跟踪这些运行的痕迹,我们需要搭建一个特殊的环境,从而可以一步步的查看上一节提到的一些关键步骤所引起的变化. 我们首先搭建一个拥有一个NameNode(namenode:192.168.1.104),三个DataNode(datanode01:192.1

CDH 5.x搭建请参考CentOS 7离线安装CDH 5.16.1完全指南(含各种错误处理). 如果使用的是cloudera quickstart vm,则只能在linux服务器中使用eclipse提交,无法远程访问(主要是quickstart绑定的所有ip都是localhost所致,所以最好还是自己搭建一个单机的hadoop环境). 安装包下载 hadoop-2.6.5.tar.gz(最好是和服务器版本保持一致,避免出现各种版本不匹配导致的接口不匹配问题) 解压 hadoop.dll-and

一.引入 hadoop的分布式计算框架(MapReduce是离线计算框架) 二.MapReduce设计理念 移动计算,而不是移动数据. Input HDFS先进行处理切成数据块(split)   map   sort   reduce  输出数据(output HDFS) 三.示例 Mapping是根据我们书写的模式执行的. 四.hadoop计算框架Shuffle 怎样将map task的输出结果有效的传送到reduce端,也就是说,Shuffle描述着数据从map task输出到reduce

刚开始接触hadoop平台的时候 部分初学者对于mapreduce中的maptask的数量是怎么确定的 可能有点迷惑,如果看了jobclient里面的maptask初始化的那段源码,那么就比较清楚了,MapTask的数量是由InputFormat来指定的,InputFormat生成多少个InputSpilt就会有多少个task. 因此,如果剩余Map slot的数量大于InputSpilt的数量,那么就启动的Map数量就是InputSplit的数量. 如果剩余Map slot的数量小于Input

参考 FileInputFormat类中split切分算法和host选择算法介绍  以及 Hadoop2.6.0的FileInputFormat的任务切分原理分析(即如何控制FileInputFormat的map任务数量)  以及 Hadoop中FileInputFormat计算InputSplit的getSplits方法的流程  以及 hadoop作业分片处理以及任务本地性分析(源码分析第一篇) 分析前先介绍一下: ( 这里要注意下, Block 的 hosts 和 Split 的 hosts

转至:http://www.freeoa.net/osuport/db/my-hbase-usage-problem-sets_2979.html 本文是我在使用Hbase的过程碰到的一些问题和相应的解决方法,现将这些经过总结分析,以免日后忘记.hadoop新增节点hadoop集群要增加3个节点.在3台主机分别配置了host.与集群内所有机器的ssh登录互信.jdk1.7 等.所有配置.目录等与集群其他机器保持一致.把安装文件拷贝到3台主机后,同时将修改后的配置文件分发到三台主机相应目录中.修改

报错信息: Failure Info:Job initialization failed: java.io.IOException: Split metadata size exceeded 10000000. Aborting job job_201205162059_1073852 at org.apache.hadoop.mapreduce.split.SplitMetaInfoReader.readSplitMetaInfo(SplitMetaInfoReader.java:48) at

问题排查方式  一般的错误,查看错误输出,按照关键字google 异常错误(如namenode.datanode莫名其妙挂了):查看hadoop($HADOOP_HOME/logs)或hive日志 hadoop错误 1.datanode无法正常启动 添加datanode后,datanode无法正常启动,进程一会莫名其妙挂掉,查看namenode日志显示如下:  -06-21 18:53:39,182 FATAL org.apache.hadoop.hdfs.StateChange: BLOCK*

如今我们来深入了解一下Hadoop的FileSystem类. 这个类是用来跟Hadoop的文件系统进行交互的.尽管我们这里主要是针对HDFS.可是我们还是应该让我们的代码仅仅使用抽象类FileSystem.这样我们的代码就能够跟不论什么一个Hadoop的文件系统交互了.在写測试代码时,我们能够用本地文件系统測试,部署时使用HDFS.仅仅需配置一下,不须要改动代码了. 在Hadoop 1.x以后的版本号中引入了一个新的文件系统接口叫FileContext,一个FileContext实例能够处理多种

当前集群 主机名称 IP地址 角色 统一安装目录 统一安装用户 sht-sgmhadoopnn-01 172.16.101.55 namenode,resourcemanager /usr/local/hadoop(软连接) /usr/local/hadoop-2.7.4 /usr/local/zookeeper(软连接) /usr/local/zookeeper-3.4.9 root sht-sgmhadoopnn-02 172.16.101.56 namenode,resourcemanag

1. 启动namenode和datanode,在master上输入命令hdsf dfsadmin -report查看整个集群的运行情况(记得关闭防火墙) 2. 输入命令查看hadoop监听的端口,netstat -ntlp 3. 在宿主机浏览器输入{masterIP}:50070进行查看 4. 关闭集群 master机器命令:hadoop-daemon.sh stop namenode slave机器命令:hadoop-daemon.sh stop datanode 5. 创建集中式管理,在ma

问题详情是 2016-12-10 23:24:13,317 INFO [org.apache.hadoop.metrics.jvm.JvmMetrics] - Initializing JVM Metrics with processName=JobTracker, sessionId=2016-12-10 23:24:14,281 WARN [org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter] - Hadoop command-line option parsi

一.HDFS介绍 1.1 背景 随着数据量越来越大,在一个操作系统管辖的范围存不下了,那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中,但是不方便管理和维护,迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件,这就是分布式文件管理系统. 学术一点的定义就是:分布式文件系统是一种允许文件通过网络在多台主机上分享的文件的系统,可让多机器上的多用户分享文件和存储空间.分布式文件管理系统很多,HDFS 只是其中一种.适用于一次写入.多次查询的情况,不支持并发写情况,小文件不合适.因为小文件也占用一个块,小文件越多(1000个