运行一个Map Reduce job 想查看日志: 点击History ,找不到网页 解决办法如下: 1.其中有一个进程是需要启动的: Hadoop自带了一个历史服务器,可以通过历史服务器查看已经运行完的Mapreduce作业记录,比如用了多少个Map.用了多少个Reduce.作业提交时间.作业启动时间.作业完成时间等信息.默认情况下,Hadoop历史服务器是没有启动的,我们可以通过下面的命令来启动Hadoop历史服务器 mr-jobhistory-daemon.sh start history

Hadoop数据管理介绍及原理分析 最近2014大数据会议正如火如荼的进行着,Hadoop之父Doug Cutting也被邀参加,我有幸听了他的演讲并获得亲笔签名书一本,发现他竟然是左手写字,当然这个他解释为个人习惯问题,也是,外国人左手写字的为数不少,在中国,左撇子在小时候的父母眼中就是“异类”,早早的被矫正过来.废话不多说了,接下来介绍Hadoop的数据管理. Hadoop的数据管理,主要包括Hadoop的分布式文件系统HDFS.分布式数据库HBase和数据仓库工具Hive. HDFS的数据

前一阵子,搭建了ELK日志分析平台,用着挺爽的,再也不用给开发拉各种日志,节省了很多时间. 这篇博文是介绍用python代码实现日志分析的,用MRJob实现hadoop上的mapreduce,可以直接放到hadoop集群上运行. mrjob可以让我们使用Python编写MapReduce运算,并在多个不同平台运行,你可以: 使用纯python编写multi-step MapReduce 本机测试 在hadoop集群上运行 安装mrjob pip install mrjob nginx访问日志格式

示例场景 日志说明 有两台Web服务器,日志文件存放在/usr/local/nginx/logs/目录,日志默认为nginx定义格式.如: 123.13.17.13 - - [25/Aug/2016:00:00:01 +0800] "GET /AppFiles/apk/studynet/icon_v120/apk_80111_1.jpg HTTP/1.1" 206 51934 "http://img.xxx.com:8080/AppFiles/apk/studynet/ico

一.数据集 网站用户购物行为数据集2030万条,包括raw_user.csv(2000万条)和small_user.csv(30万条,适合新手) 字段说明: user_id 用户编号,item_id 商品编号,behavior_type 用户操作类型:1(浏览).2(收藏).3(加入购物车).4(购买) user_geohash 用户地理位置哈希值,在预处理中将其转化为province省份.item_category商品分类,time 用户操作时间 二.实验任务 安装Linux操作系统 安装关系

1.MapReduce是如何执行任务的?2.Mapper任务是怎样的一个过程?3.Reduce是如何执行任务的?4.键值对是如何编号的?5.实例,如何计算没见最高气温? 分析MapReduce执行过程        MapReduce运行的时候,会通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件,然后调用自己的方法,处理数据,最后输出.Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据,作为自己的输入数据,调用自己的方法,最后输出到HDFS的文件中.整个流程如图: Mapper任务的执行过程详

转自:http://www.csdn.net/article/2015-01-23/2823687-geographic-space-base-Hadoop [编者按]交通领域正产生着海量的车辆位置点数据.将这些车辆位置信息和道路进行关联的统计操作则是一项颇为浩大的工作,而随着Hadoop技术的成熟和普及,使得在海量数据中进行该统计运算的工作变得相对容易了很多.本文将介绍一种通过使用地理网格进行数据关联,并利用Shuffle过程的二次排序实现高效的统计各条道路上位置点分布情况的方法. 中华人民共

正文: 一．体系背景 首先和大家说明一下:hadoop的心跳机制的底层是通过RPC机制实现的,这篇文章我只介绍心跳实现的代码,对于底层的具体实现,大家可以参考我的另几篇博客: 1. hadoop的RPC机制(参考:http://www.cnblogs.com/sh425/p/6893491.html )2. 动态代理(参考 :http://www.cnblogs.com/sh425/p/6893662.html )3. Java NIO(参考 :http://www.cnblogs.com/sh

代码: # pv_day.py#!/usr/bin/env python # coding=utf-8 from mrjob.job import MRJob from nginx_accesslog_parser import NginxLineParser class PvDay(MRJob): nginx_line_parser = NginxLineParser() def mapper(self, _, line): self.nginx_line_parser.parse(line)

hadoop网络拓扑结构在整个系统中具有很重要的作用,它会影响DataNode的启动(注册).MapTask的分配等等.了解网络拓扑对了解整个hadoop的运行会有很大帮助. 首先通过下面两个图来了解与网络拓扑有关的类. NetworkTopology用来表示hadoop集群的网络拓扑结构.hadoop将整个网络拓扑组织成树的结构(可以参考这篇文章https://issues.apache.org/jira/secure/attachment/12345251/Rack_aware_HDFS_p

http://tech.it168.com/a2012/0401/1333/000001333287.shtml 最近很多人都在讨论Spark这个貌似通用的分布式计算模型,国内很多机器学习相关工作者都在研究和使用它. Spark是一个通用的并行计算框架,由UCBerkeley的AMP实验室开发. 那么Spark和Hadoop有什么不同呢? 1.Spark的中间数据放到内存中,对于迭代运算效率比较高. Spark aims to extend MapReduce for iterative alg

首先要推荐一下:http://www.alidata.org/archives/1470 阿里的大牛在上面的文章中比较详细的介绍了shuffle过程中mapper和reduce的每个过程,强烈推荐先读一下. 不过,上文没有写明一些实现的细节,比如:spill的过程,mapper生成文件的 partition是怎么做的等等,相信有很多人跟我一样在看了上面的文章后还是有很多疑问,我也是带着疑问花了很久的看了cdh4.1.0版本 shuffle的逻辑,整理成本文,为以后回顾所用. 首先用一张图展示下m

  正常情况下,我们都是启动Hadoop任务的方式大概就是通过hadoop jar命令(或者写在shell中),事实上运行的hadoop就是一个包装的.sh,下面就是其中的最后一行,表示在其中执行一个java命令,调用hadoop的一些主类,同时配置一些hadoop的相关CLASSPATH,OPTS等选项:   exec "$JAVA" $JAVA_HEAP_MAX $HADOOP_OPTS $CLASS "$@"   当使用hadoop jar时,调用的$CLAS

一直对书和各种介绍不太满意, 终于看到一篇比较好的了,迅速转载. 首先要推荐一下:http://www.alidata.org/archives/1470 阿里的大牛在上面的文章中比较详细的介绍了shuffle过程中mapper和reduce的每个过程,强烈推荐先读一下. 不过,上文没有写明一些实现的细节,比如:spill的过程,mapper生成文件的 partition是怎么做的等等,相信有很多人跟我一样在看了上面的文章后还是有很多疑问,我也是带着疑问花了很久的看了cdh4.1.0版本 shu

/** * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one * or more contributor license agreements. See the NOTICE file * distributed with this work for additional information * regarding copyright ownership. The ASF licenses this file * to yo

useragent: 代码(不包含蜘蛛): # cat top_10_useragent.py #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 from mrjob.job import MRJob from mrjob.step import MRStep from nginx_accesslog_parser import NginxLineParser import heapq class UserAgent(MRJob): nginx_line_parser =

代码: # cat top_10_request.py #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 from mrjob.job import MRJob from mrjob.step import MRStep from nginx_accesslog_parser import NginxLineParser import heapq class UrlRequest(MRJob): nginx_line_parser = NginxLineParser()

代码: # cat pv_hour.py #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 from mrjob.job import MRJob from nginx_accesslog_parser import NginxLineParser class PvDay(MRJob): nginx_line_parser = NginxLineParser() def mapper(self, _, line): self.nginx_line_parser.parse

本文转自http://ronxin999.blog.163.com/blog/static/42217920201279112163/

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