Hadoop 添加删除Slave @(Hadoop) 在hdfs-site.xml文件中添加如下配置: <property> <name>dfs.hosts</name> <value>/root/jiangyuande/hadoop/etc/hadoop/datanode-allow.list</value> </property> <property> <name>dfs.hosts.exclude<

之前的文章已经介绍了搭建单机Hadoop, HBase, Hive, Spark的方式:link 现在希望在单机的基础上,加一个slave. 首先需要加上信任关系,加信任关系的方式,见前一篇文章:link 把05和06这两台机器,分别和对方添加上信任关系. 把05上面的目录 /home/work/data/installed/hadoop-2.7.3/ 拷贝到06机器, 把 etc/hadoop 里面的 IP 10.117.146.12 都改成 11 然后06机器 要安装 jumbo 和 Jav

搭建过程中配置免密钥登录为了以后方便使用 [提醒]安装Hadoop中会遇到新建文件夹,配置路径等问题,这个不能生搬硬套,要使用自己配置的路径,灵活使用. Hadoop的部署配置文件在http://blog.csdn.net/beeman_xia/article/details/53391479 当初我练习这个不下十遍,熟能生巧,各位加油! 1新建master和slave两台虚拟机 2测试能否上网(浏览器登录) 3修改主机名,原始名都为localhost,为了方便区分,改名为master和slav

转至博客:上海-悠悠 前言 我们在跑自动化项目的时候,希望有单独的测试机能跑自动化项目,并且能集成到jenkins上构建任务.如果公司已经有jenkins环境了,那无需重新搭建. 只需在现有的平台基础上,新增一个slave节点管理就行了. 一.管理节点 1.打开需要配置的测试电脑(一定要在需要配置的机器上操作),浏览器输入jenkins地址 2.系统管理-管理节点 3.新建节点,给节点命个名:yoyo 选中Permanent Agent 点OK 二.配置节点 1.远程工作目录:D:\YOYO -

假设我的master是172.16.15.8,要添加的slave是172.16.15.9 1:在主服务器执行备份操作(172.16.15.8) /usr/bin/innobackupex --compress --no-timestamp --no-lock --flush-logs --socket=/var/lib/mysql/mysql.sock --user=root --password=********* `date -d "today" +"%Y%m%d&quo

Hadoop 分布式环境slaves节点重启: 忽然无法启动DataNode和NodeManager处理: 在master节点: vim /etc/hosts: 修改slave 节点的IP (这个时候的IP应当登录slave节点ifconfig 查看) 造成这个原因是: slave节点如果是通过有线连接的路由器,每次重启后IP会被重新分配,如果salve节点是通过无线连接路由器的话不存在这个问题

1.2MapReduce 和 HDFS 是如何工作的 MapReduce 其实是两部分,先是 Map 过程,然后是 Reduce 过程.从词频计算来说,假设某个文件块里的一行文字是”Thisis a small cat. That is a smalldog.”,那么,Map 过程会对这一行进行处理,将每个单词从句子解析出来,依次生成形如<“this”,1>, <”is”, 1>, <”a”, 1>, <”small”, 1>,<”cat”, 1>

看文件信息 hadoop fsck /user/filename 更详细的 hadoop fsck /user/filename -files  -blocks -locations -racks   -files  文件分块信息, -blocks    在带-files参数后才显示block信息 -locations   在带-blocks参数后才显示block块所在datanode的具体IP位置, -racks       在带-files参数后显示机架位置

原来只有一台机器,hadoop,hbase,hive都安装在一台机器上,现在又申请到一台机器,领导说做成主备, 要重新配置吗?还是原来的不动,把新增的机器做成slave,原来的当作master?网上找找应该有这种配置操作,先试试看 原来搭单机hadoop,单机hadoop搭建 原来搭建单机hbase,单机hbase搭建 原来搭建单机zookeeper三个节点,单机伪zookeeper集群 1.申请到机器了,先把主机名改成slave vim /etc/sysconfig/network HOSTN

阅读目录 序 数据准备 wordcount Yarn 新建MapReduce 示例下载 系列索引 本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作. 文章是哥(mephisto)写的,SourceLink 序 上一篇,我们的Eclipse插件搞定,那开始我们的MapReduce之旅. 在这里,我们先调用官方的wordcount例子,然后再手动创建个例子,这样可以更好的理解Job. 数据准备 一:说明 wordcount这个类是对不同的word进行统计个

http://blog.csdn.net/chaoping315/article/details/6221440 在hadoop 中一个Job中可以按顺序运行多个mapper对数据进行前期的处理,再进行reduce,经reduce后的结果可经个经多个按顺序执行的mapper进行后期的处理,这样的Job是不会保存中间结果的,并大大减少了I/O操作. 例如:在一个Job中,按顺序执行 MAP1->MAP2->REDUCE->MAP3->MAP4 在这种链式结构中,要将MAP2与REDU

说到Hadoop不得不说云计算了,我这里大概说说云计算的概念,事实上百度百科里都有,我仅仅是copy过来,好让我的这篇hadoop博客内容不显得那么单调.骨感.云计算近期今年炒的特别火,我也是个刚開始学习的人.记下我自学hadoop的一些经历和过程. 云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的添加.使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且常常是虚拟化的资源. 云是网络.互联网的一种比喻说法.过去在图中往往用云来表示电信网,后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象

现将博客搬家至CSDN,博主改去CSDN玩玩~ 传送门:http://blog.csdn.net/sinat_28177969/article/details/54138163 Ps:主要答疑区在本帖最下方,疑点会标注出来.个人在配置过程中遇到的困难都会此列举. 实验介绍: 本次实验主要介绍了Hadoop平台的两个核心工具,HDFS和Mapreduce,结合这两个核心在Linux下搭建基于YARN集群的全分布模式的Hadoop架构. 实验案例,基于Hadoop平台下的Wordcount分词统计的

一.Hadoop的发展历史 说到Hadoop的起源,不得不说到一个传奇的IT公司—全球IT技术的引领者Google.Google(自称)为云计算概念的提出者,在自身多年的搜索引擎业务中构建了突破性的GFS(Google File System),从此文件系统进入分布式时代.除此之外,Google在GFS上如何快速分析和处理数据方面开创了MapReduce并行计算框架,让以往的高端服务器计算变为廉价的x86集群计算,也让许多互联网公司能够从IOE(IBM小型机.Oracle数据库以及EMC存储)中

Hadoop核心之HDFS 架构设计   老嗨 2015-09-18 16:55:00 浏览225 评论0 摘要: 概述:HDFS即Hadoop Distributed File System分布式文件系统,它的设计目标是把超大数据集存储到分布在网络中的多台普通商用计算机上,并且能够提供高可靠性和高吞吐量的服务.分布式文件系统要比普通磁盘文件系统复杂,因为它要引入网络编程,分布式文件系统要容忍... 概述:HDFS即Hadoop Distributed File System分布式文件系统,它的

作者:Aitian Ma链接:https://www.zhihu.com/question/24965053/answer/102858134来源:知乎著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权. Hadoop的HDFS和Hadoop的面试问题1)列出Hadoop集群的Hadoop守护进程和相关的角色.Namenode:它运行上Master节点上,负责存储的文件和目录所有元数据.它管理文件的块信息,以及块在集群中分布的信息. Datanode:它是一个存储实际数据的Slave节点.它定时向Name

  问题导读 1.哪些情况会遇到io受限制? 2.哪些情况会遇到cpu受限制? 3.如何选择机器配置类型? 4.为数据节点/任务追踪器提供的推荐哪些规格? 随着Apache Hadoop的起步,云客户的增多面临的首要问题就是如何为他们新的的Hadoop集群选择合适的硬件. 尽管Hadoop被设计为运行在行业标准的硬件上,提出一个理想的集群配置不想提供硬件规格列表那么简单. 选择硬件,为给定的负载在性能和经济性提供最佳平衡是需要测试和验证其有效性.(比如,IO密集型工作负载的用户将会为每个核心主轴

Hadoop,简单理解为HDFS(分布式存储)+Mapreduce(分布式处理),专为离线和大规模数据分析而设计. Hadoop可以把很多linux的廉价PC组成分布式结点,然后编程人员也不需要知道分布式算法之类的,只需根据mapreduce的规则定义好的接口方法,剩下的就交给hadoop,它会自动把相关的计算分布到各个结点上去,然后得到结果. 比如,有一个1PB的文件,我们要分析其中的有用的数据,首先我们把1PB的数据文件导入到HDFS中,然后编程人员定义好map和reduce函数,也就是把文

MapReduce Tutorial(个人指导) Purpose(目的) Prerequisites(必备条件) Overview(综述) Inputs and Outputs(输入输出) MapReduce - User Interfaces(用户接口) Payload(有效负载) Mapper Reducer Partitioner Counter Job Configuration(作业配置) Task Execution & Environment(任务执行和环境) Memory Man

前言:来园子已经有8个月了,当初入园凭着满腔热血和一脑门子冲动,给自己起了个响亮的旗号“大数据 小世界”,顿时有了种世界都是我的,世界都在我手中的赶脚.可是......时光飞逝,岁月如梭~~~随手一翻自己的博客,可视化已经快占据了半壁江山,思来想去,还是觉得把一直挂在嘴头,放在心头的大数据拿出来说说,哦不,是拿过来学学.入园前期写了有关Nutch和Solr的自己的一些阅读体会和一些尝试,挂着大数据的旗号做着爬虫的买卖.可是,时间在流失,对于大数据的憧憬从未改变,尤其是Hadoop一直让我魂牵梦绕