1.优化文件系统,修改/etc/fstab 在defaults后面添加noatime,表示不记录文件的访问时间. 修改为: 如果不想重新启动操作系统使配置生效,那么应该执行: # mount -o remount /dev/mapper/centos-root # mount -o remount /dev/mapper/centos-home 当然,如果有其他的磁盘,同样可以这样操作,我这里测试就两个逻辑卷 2.预读缓冲 预读技术可以有效的减少磁盘寻道次数和应用的I/O等待时间,增加Linux

本文系转载,原文地址被黑了,故无法贴出原始链接. Hadoop操作HDFS命令如下所示: hadoop fs 查看Hadoop HDFS支持的所有命令 hadoop fs –ls 列出目录及文件信息 hadoop fs –lsr 循环列出目录.子目录及文件信息 hadoop fs –put test.txt /user/sunlightcs 将本地文件系统的test.txt复制到HDFS文件系统的/user/sunlightcs目录下 hadoop fs –get /user/sunlightc

前一段时间,在上一篇博文中描述了自己抽时间在构建的完全分布式Hadoop环境过程中遇到的一些问题以及构建成功后,通过Eclipse操作HDFS的时候遇到的一些问题,最近又想进一步学习学习Hadoop操作Mysql数据库的一些知识,在这里网上存在很多分歧,很多人可能会笑话,用那么“笨重”的Hadoop来操作数据库,脑子有问题吧,Hadoop的HDFS优势在于处理分布式文件系统,这种说法没有任何错误,数据库的操作讲究“安全.轻便.快捷”,用Hadoop操作完全是不符合常理啊,那为啥还要学习这个东西呢

(一)熟悉常用的Linux 操作cd 命令:切换目录 (1) 切换到目录“/usr/local” (2) 切换到当前目录的上一级目录 (3) 切换到当前登录Linux 系统的用户的自己的主文件夹  ls 命令:查看文件与目录 (4)查看目录“/usr”下的所有文件和目录   mkdir 命令:新建目录 (5)进入“/tmp” 目录,创建一个名为“a” 的目录,并查看“/tmp” 目录下已经存在哪些目录 (6)进入“/tmp” 目录,创建目录“a1/a2/a3/a4”   rmdir 命令:删除

摘要:本文介绍Hadoop操作前的准备工作. 关键词:Hadoop  Linux   JDK  WinSCP 俗语说,“磨刀不误砍柴工”.Hadoop操作前的准备工作可以加快Hadoop的操作与应用. Hadoop操作前准备工作,概括如下. 第一 GNU/Linux环境构建. 关于Linux环境构建,可以直接在计算机上安装Linux,或者基于Windows下的虚拟化安装Linux,常用的虚拟化软件有VMware或者VirtualBox. 如何在VMware下安装Linux,请阅读文章:RedHa

figure:first-child { margin-top: -20px; } #write ol, #write ul { position: relative; } img { max-width: 100%; vertical-align: middle; } button, input, select, textarea { color: inherit; font-style: inherit; font-variant: inherit; font-weight: inherit

1.准备工作 (1)VMWare 14:https://download3.vmware.com/software/wkst/file/VMware-workstation-full-14.1.1-7528167.exe VMware 2017 v14.x 永久许可证激活密钥 FF31K-AHZD1-H8ETZ-8WWEZ-WUUVA CV7T2-6WY5Q-48EWP-ZXY7X-QGUWD (2)CentOS 7.4:https://www.centoschina.cn/download/9

1. 安全模式下不可操作 提示信息: Hadoop "Cannot create directory .Name node is in safe mode." 解决方法: $ hadoop dfsadmin -safemode leave 原因分析: hdfs在启动开始时会进入安全模式,这时文件系统中的内容不允许修改也不允许删除,直到安全模式结束.安全模式主要是为了系统启动的时候检查各个DataNode上数据块的有效性,同时根据策略必要的复制或者删除部分数据块.运行期通过命令也可以进入

hdfs的权限判断十分简单,就是拿发出指令的user name和文件的user name 做比较   private void check(INode inode, FsAction access       ) throws AccessControlException {     if (inode == null) {       return;     }     FsPermission mode = inode.getFsPermission();       if (user.eq

今天想从Eclipse向hdfs上传文件时遇到了一个权限问题,日志如下: ERROR hive.log: Got exception: org.apache.hadoop.security.AccessControlException Permission denied: user=root, access=WRITE, inode="/user":hdfs:supergroup:drwxr-xr-x at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.

实验目的 复习hbase的shell操作和javaAPI操作 了解javaWeb项目的MVC设计 学会dao(数据库访问对象)和service层的代码编写规范 学会设计hbase表格 实验原理 前面我们已经了解hbase的shell操作.javaAPI操作,并且能够使用hive操作hbase表格(实际上是转化为mapreduce操作),本次实验我们就是利用hbase实现一个简单的学生选课案例.实现学生选课首先是要学会设计表格,然后根据设计的表格进行各种逻辑实现. 1.设计表格 hbase表格设计

实验目的 进一步了解hbase的操作 熟悉使用IDEA进行java开发 熟悉hbase的javaAPI 实验原理 前面已经了解通过hbase的shell操作hbase,确实比较难以使用,另外通过hive也可以操作hbase,今天我们学习通过javaAPI操作hbase. 1.创建连接 我们以前在hbase简介的时候讲过,客户端操作hbase,实际上不需要和master打交道,因为寻址地址都保存在zookeeper里面,所以只需要知道zookeeper的地址就可以了.hbase创建连接的API为:

实验目的 熟悉hive和hbase的操作 熟悉hadoop.hbase.hive.zookeeper的关系 熟练大数据环境的搭建 学会分析日志排除问题 实验原理 1.hive整合hbase原理 前面大家已经了解了Hive和Hbase,Hive是一个mapreduce的客户端,把sql语句转化为mapreduce程序执行,同时提供了数据仓库技术.Hbase是一个非关系型数据库,数据存储的时候面向列,方便横向扩展,但是不方便进行关系查询和二级索引.有时候为了方便操作,需要用hive操作hbase进行

HRegion 当表的大小超过设置值的时候,HBase会自动地将表划分为不同的区域,每个区域包含所有行的一个子集.对用户来说,每个表是一堆数据的集合,靠主键来区分.从物理上来说,一张表被拆分成了多块,每一块就是一个HRegion.我们用表名+开始/结束主键来区分每一个HRegion,一个HRegion会保存一个表里某段连续的数据,从开始主键到结束主键,一张完整的表是保存在多个HRegion上面的. HMaster 管理HRegionServer,实现其负载均衡. 管理和分配HRegion,比如在

实验目的 了解hive DDL的基本格式 了解hive和hdfs的关系 学习hive在hdfs中的保存方式 学习一些典型常用的hiveDDL 实验原理 有关hive的安装和原理我们已经了解,这次实验我们通过使用hive进行简单的测试进一步了解hive.hive DDL的意思是Hive Data Definition Language,hive数据定义语言,操作和关系型数据库的DDL类似,但是也有很多新功能.我们学习的方式就是通过打开官方网站的文档,进行操作. 1.电脑语言 数据库模式定义语言并非

实验目的 了解集群运行的原理 学习mapred和yarn脚本原理 学习使用Hadoop命令提交mapreduce程序 学习对mapred.yarn脚本进行基本操作 实验原理 1.hadoop的shell脚本 上一节介绍了hadoop脚本的使用,这一节介绍mapreduce和yarn的shell命令,对应的脚本为hadoop安装目录下的bin目录里面的mapred文件和yarn文件.下面分别是mapred和yarn文件的部分内容: mapred if [ "$COMMAND" = &qu

实验目的 了解bin/hadoop脚本的原理 学会使用fs shell脚本进行基本操作 学习使用hadoop shell进行简单的统计计算 实验原理 1.hadoop的shell脚本 当hadoop集群正常工作后,我们就可以使用hadoop进行我们需要的操作.我们的操作主要分为两种,第一种是使用shell命令,另一种是通过hadoop提供的javaAPI,这两种方式大家都必须掌握,今天主要是学会使用hdfs的shell脚本. 在hadoop安装目录的bin目录下有个hadoop文件,这个文件就是

实验目的 深入了解mapreduce的底层 了解IDEA的使用 学会通过本地和集群环境提交程序 实验原理 1.回忆mapreduce模型 前面进行了很多基础工作,本次实验是使用mapreduce的API进行简单的大数据业务处理. MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算.概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)",和它们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性.它极大地方便了编程人员在不会分布式

实验目的 掌握GOF设计模式的代理模式 了解掌握socket编程.java反射.动态代理 了解NIO.多线程 掌握hadoop的RPC框架使用API 实验原理 1.什么是RPC 在hadoop出现以前,我们写的程序一般都是单机版本,只能在一台机器上处理,而一台机器的处理能力总是有限的,hadoop让我们可以写出分布式程序,将多台节点联合到一起进行处理.分布式程序的各节点之间通信需要依靠网络,一种简单的思路就是部署一个Web服务器,例如tomcat,但是这样会使得整个架构太庞大冗余.通俗地讲,我们

实验目的 复习配置hadoop初始化环境 复习配置hdfs的配置文件 学会配置hadoop的配置文件 了解yarn的原理 实验原理 1.yarn是什么 前面安装好了hdfs文件系统,我们可以根据需求进行数据的读写操作.hdfs解决了大数据的存储,接下来的问题就是根据实际的业务需求进行计算.目前大数据的计算业务主要有离线计算.实时计算.交互式查询.机器学习.图计算.例如storm是处理实时计算的,hadoop的mapreduce是处理批处理计算业务的.hive则是进行交互式查询的.这么多计算框架在