1.问题的描述 由于某种原因,需要在原来已经部署了Cloudera CDH集群上重新部署,重新部署之后,启动集群,由于Cloudera Manager 会默认设置dfs.namenode.checkpoint.period和dfs.namenode.checkpoint.txns分别是1个小时和1000000.只要达到这两个条件之一,secondarynamenode会执行checkpoint操作,此时会出现如下的问题: ERROR:The health test result for NAME

Hadoop日志分析系统 项目需求: 需要统计一下线上日志中某些信息每天出现的频率,举个简单的例子,统计线上每天的请求总数和异常请求数.线上大概几十台 服务器,每台服务器大概每天产生4到5G左右的日志,假设有30台,每台5G的,一天产生的日志总量为150G. 处理方案: 方案1:传统的处理方式,写个JAVA日志分析代码,部署到每台服务器进行处理,这种方式部署起来耗时费力,又不好维护. 方案2:采用Hadoop分布式处理,日志分析是Hadoop集群系统的拿手好戏.150G每天的日志也算是比较大的数

初学者运行MapReduce作业时,经常会遇到各种错误,往往不知所云,一般直接将终端打印的错误贴到搜索引擎上查找,以借鉴前人的经验. 对于hadoop而言,当遇到错误时,第一时间应是查看日志,日志里通产会有详细的错误原因提示.Hadoop MapReduce日志分为两部分,一部分是服务日志,一部分是作业日志,具体介绍如下: 1. Hadoop 1.x版本 Hadoop 1.x中MapReduce的服务日志包括JobTracker日志和各个TaskTracker日志,它们的日志位置如下: JobT

White Elephant 是一个Hadoop日志收集器和展示器,它提供了用户角度的Hadoop集群可视化.White Elephant 是全球最大的职业社交网站Linkedin开发的一套分析Hadoop作业日志的系统,完全开源.代码在GitHub上的链接https://github.com/linkedin/white-elephant. 不过White Elephant当前只支持hadoop1.0系列的jobhistory解析,暂时不支持hadoop2.0系列的版本. 快速入门 你可以在G

Hadoop日志分析系统启动脚本 #!/bin/bash #Flume日志数据的根文件夹 root_path=/flume #Mapreduce处理后的数据文件夹 process_path=/process #hive分区时间 partition=`date "+%Y-%m-%d"` #获取前一小时的时间:/YYYY-MM-DD/HH file_path=`date -d "1 hour ago" +"%Y-%m-%d/%H"` #运行Mapre

1:在每一个tomcat服务器上,生成的日志目录中,在java中用定时器每天将当天的日志上传到hadoop中 (技术要点:quatz+hadoop-client)具体的目录动态的采用时间品名 2:hadoop集群每天进行一次日志分析

  checkpoint 检查点 checkpoint,即检查点.在undolog中写入检查点,表示在checkpoint前的事务都已经完成commit或者rollback 了,也就是检查点前面的事务已经不存在数据一致性的问题了.那这个checkpoint如何去实现呢.其实实现的机制很简单,就是周期性的往 undolog里面写入.当然这个写入肯定不是随随便便的往里写,在往里写的时候,肯定要检查前面的事务是否完成. 这个时候就会带来一个问题,因为数据库是一直在运行的,也就是事务是在不断启动的,同时

hadoop jobtracker日志太大在jobtracker服务器上的mapred-site.xml中添加以下参数: <property> <name>mapreduce.jobhistory.max-age-ms</name> <value>604800</value> </property> 然后重启hadoop,hadoop会自动删除7天之前的数据.

一.项目要求 本文讨论的日志处理方法中的日志,仅指Web日志.事实上并没有精确的定义,可能包含但不限于各种前端Webserver--apache.lighttpd.nginx.tomcat等产生的用户訪问日志,以及各种Web应用程序自己输出的日志. 二.需求分析: KPI指标设计 PV(PageView): 页面訪问量统计  IP: 页面独立IP的訪问量统计  Time: 用户每小时PV的统计  Source: 用户来源域名的统计  Browser: 用户的訪问设备统计 以下我着重分析浏览器统计

一.日志的格式 有两种日志,分别以log和out结尾 1)以log结尾的日志: 通过log4j日志记录格式进行记录的日志,采用的日常滚动文件后缀策略来命名日志文件,内容比较全. 2)以out结尾的日志 记录标准输出和标准错误的日志,内容比较少,默认的情况,系统保留最新的5个日志文件. 日志文件的存储位置,用户可以自定义的去配置,在Hadoop的/conf/hadoop-env.sh文件中. 二.日志的命名

配置Nginx yum install nginx (在host99和host101) service nginx start开启服务 ps -ef |grep nginx看一下进程 ps -ef |grep nginx root 28230 1 0 14:54 ? 00:00:00 nginx: master process /usr/sbin/nginx -c /etc/nginx/nginx.conf nginx 28231 28230 0 14:54 ? 00:00:00 nginx:

日志数据分析:1.背景1.1 hm论坛日志,数据分为两部分组成,原来是一个大文件,是56GB:以后每天生成一个文件,大约是150-200MB之间:1.2 日志格式是apache common日志格式:每行记录有5部分组成:访问ip.访问时间.访问资源.访问状态.本次流量:27.19.74.143 - - [30/May/2013:17:38:20 +0800] "GET /static/image/common/faq.gif HTTP/1.1" 200 11271.3 分析一些核心指

环境:[root@hadp-master hadoop-2.7.4]# hadoop versionHadoop 2.7.4 Hadoop的日志大致可以分为两类: (1).Hadoop系统服务输出的日志: (2).Mapreduce程序输出来的日志.这两类的日志存放的路径是不一样的.本文基于Hadoop 2.x版本进行说明的,其中有些地方在Hadoop 1.x中是没有的,请周知. 一.Hadoop系统服务输出的日志 诸如NameNode.DataNode.ResourceManage等系统自带的

SYNOPSIS CHECKPOINT DESCRIPTION 描述 预写式日志(Write-Ahead Logging (WAL))缺省时在事务日志中每隔一段时间放一个检查点. (要调整这个原子化的检查点间隔,你可以参考运行时选项 checkpoint_segments  和 checkpoint_segments .) CHECKPOINT 强迫在命令声明时立即进行检查, 而不是等到下一次调度时的检查点. 检查点是一个事务日志训练中的点,在该点,所有数据文件都被更新以反映日志中的信息. 所有

http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/java-lo-mapreduce/

转自 http://blog.csdn.net/jiedushi/article/details/12003171 Fluentd是一个开源收集事件和日志系统,它目前提供150+扩展插件让你存储大数据用于日志搜索,数据分析和存储. 官方地址http://fluentd.org/  插件地址http://fluentd.org/plugin/ Kibana 是一个为 ElasticSearch 提供日志分析的 Web ui工具,可使用它对日志进行高效的搜索.可视化.分析等各种操作.官方地址http

Hadoop生态圈-flume日志收集工具完全分布式部署 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任.   目前为止,Hadoop的一个主流应用就是对于大规模web日志的分析和处理,因此想要把web服务的日志导入到Hadoop来进行分析就得借助日志收集工具了.目前主流的Hadoop日志收集工具能够跟Hadoop进行交接的有三个工具,即flume,scribe和chukwa.本篇博客的主角是Apache的flume. 一.主流日志收集工具简介 1>.flume Flume是Cl

P322 运行datanode和tasktracker的典型机器配置(2010年) 处理器:两个四核2-2.5GHz CPU 内存:16-46GN ECC RAM 磁盘存储器:4*1TB SATA 磁盘 网络:千兆以太网 Hadoop一般使用多核CPu和多磁盘提升硬件功能 P323 小集群VS大集群 对于几十个节点的小集群,在master上同时运行namenode和jobtracker通常没问题 但是随着集群节点增加,namenode的内存压力将逐步扩大,此时namenode和jobtracke

一.概述: 在实际使用hadoop的过程中,由于涉及到多台服务器.每台机器上可能还有多个服务等.所以当集群环境出现问题时,快速定位到错误出现的地方尤为重要. 在排查错误的过程中,基本上就是通过既有的工具来检测集群的运行时环境.集群日志等来分析导致错误的原因. 二.Java heap: hadoop需要运行在Java运行时环境之上.因此jvm中的内存分配是否处于合理的状态,就是需要检测的一个因素.Java虚拟机中分为多个区域,最值得关注的区域是heap区.heap区的大体划分如下: 创建对象时,会

从字面上来看,ZooKeeper表示动物园管理员,这是一个十分奇妙的名字,我们又想起了Hadoop生态系统中,许多项目的Logo都采用了动物,比如Hadoop采用了大象的形象,所以我们可以猜测ZooKeeper就是对这些动物进行一些管理工作的. 一.ZooKeeper基础介绍 1.1 动物园也要保障安全 zookeeper是hadoop下面的一个子项目,用来协调跟hadoop相关的一些分布式的框架,如hadoop, hive, pig等, 其实他们都是动物,所以叫zookeeper ——“动物园

高级Hadoop MapReduce管理 1 调试部署好的Hadoop的配置 2 运行基准测试检验Hadoop的安装 3 重新利用JVM提升性能 4 容错性 5 调试脚本-分析失败任务原因 6 设置失败比例以及忽略无效的记录 7 共享型用户Hadoop集群 8 Hadoop的安全性 9 使用Hadoop工具interface 内容目录 一调整参数 1.首先需要关掉正在运行的Hadoop集群(stop-dfs.sh以及stop-yarn.sh) 存放Hadoop参数的主要是下面4个文件: core