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投资更多). 在这个博客帖子中,你将会学到一些工作负载评估的原则和它在硬件选择中起着至关重要的作用.在这个过程中,你也将学到Hadoop管理员应该考虑到各种

常见的Hadoop十大应用误解 1.        (误解) Hadoop什么都可以做 (正解) 当一个新技术出来时,我们都会去思考它在各个不同产业的应用,而对于平台的新技术来说,我们思考之后常会出现这样的结论 “这个好像什么都能做”, 然而,更深入的去想,你就会发现“好像什么都需要重头做”. 对于Hadoop,我常喜欢举Database来当例子. 三十年前数据库(Database)刚出来时,上面并没有什么现成的应用方案(Application),所以厂商在销售的过程中常需要花很多的时间去告诉客

本自学笔记来自于Yutube上的视频Hadoop系列.网址: https://www.youtube.com/watch?v=-TaAVaAwZTs(当中一个) 以后不再赘述 自学笔记,难免有各类错误纰漏.请看者谨慎. Hadoop的使用还有大数据时代什么的就不说了.Hadoop不是一个单独的工具,而是一整个生态系统.包括一系列工具.所以首先要先介绍一下Hadoop相关的工具和各类概念,是以后经常会接触到的. 1. Hadoop Core a) HDFS  Hadoop分布式文件系统,Hadoo

第1页:AHCI模式与Win7.SSD的不解之缘     AHCI这个注定和SATA接口结下不解之缘的接口模式,它担负着淘汰IDE模式的重任,从诞生开始就充满争议,它经历了整整7年时间.它伴随着SSD固态硬盘兴旺走向主流,同时也和微软WinXP.Win7操作系统密不可分.本文,我们将为你揭开AHCI和IDE的前世今生,分析它们之间的区别,帮助读者选择合适的硬盘工作模式. SATA工作模式怎么选?揭秘AHCI和IDE区别 硬盘工作模式经历IDE和AHCI两个阶段,我们可以用螺旋桨式(IDE).喷气

Hadoop工作节点扩展硬盘空间 接到老板任务,Hadoop集群中硬盘空间不够用,要求加一台机器到Hadoop集群,并且每台机器在原有基础上加一块2T硬盘,老板给力啊,哈哈. 这些我把完成这项任务的步骤和我遇到的问题和解决方法总结一下,分享给大家. 1.    首先,介绍一下用到的基本命令和配置,如果本文的网友时间比较紧,可以直接跳过部分内容,直接看“2.   如何加载新硬盘”部分. (1)命令fdisk 语法: fdisk [-b sectorsize] device fdisk -l [-u

[一].实验环境 1.1.环境 hadoop 2.6.0 namenode 2个  各增加 2个1T硬盘 datanode   3个  各增加3个1T硬盘 1.2.挂载硬盘 fdisk    分区 (输入m—n—p—1–回车—回车—p—w) mkfs    格式化硬盘 ( mkfs.ext4 ) mount  挂载硬盘 (以挂载目录为 /bigdata/data0  /bigdata/data1 …. /bigdata/dataN 为例) 开机挂载  vi /etc/fstab :      

<!-- hdfs-site.xml --> <property> <name>dfs.datanode.fsdataset.volume.choosing.policy</name> <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.fsdataset.AvailableSpaceVolumeChoosingPolicy</value> </property> <prope

hadoop挂载多硬盘 ...multiple disks per node  multiple disks per node Read more at: http://www.queryhome.com/24784/how-to-set-hadoop-tmp-dir-if-i-have-multiple-disks-per-node  multiple disks per node Read more at: http://www.queryhome.com/24784/how-to-set-

hadoop服务器更换硬盘操作步骤(datanode hadoop目录${HADOOP_HOME}/bin    日志位置:/var/log/hadoop)1.登陆服务器,切换到mapred用户,执行jps命令,查看是否有TaskTracker进程.如果有,执行hadoop-daemon.sh stop tasktracker,停止TaskTracker进程.2.切换到hdfs用户,执行jps命令,查看是否有DataNode进程.如果有,执行hadoop-daemon.sh stop datan

1/1 local-dirs are bad: /var/lib/hadoop-yarn/cache/yarn/nm-local-dir; 1/1 log-dirs are bad: /var/log/hadoop-yarn/containers Node Manager logs 1 2 3 yarn.server.nodemanager.DirectoryCollection: Directory /var/lib/hadoop-yarn/cache/yarn/nm-local-dir er

当写元数据的分区写满,可能导致namenode挂掉从而导致及时清理出大块的空间也无法启动namenode,那此时系统namenode会报错 org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode: java.lang.NumberFormatException: For input string:"" 这是因为edit文件错误,此时执行 printf "\xff\xff\xff\xee\xff">edits 将edits

第一组: Eclise 版本:Indigo,Service Release 1 Build id:20110916-0149 Window-->Preferences -->Compiler,Compiler compiance level:1.7 -->Installed JREs,jdk1.8.0_201 报错: import之前的一行,即第一行始终有错,不论那里是否有代码 强制运行会报unresolved compilation problem,就是没有解决的编译问题,说白了就是编

何谓海量数据处理? 所谓海量数据处理,无非就是基于海量数据上的存储.处理.操作.何谓海量,就是数据量太大,所以导致要么是无法在较短时间内迅速解决,要么是数据太大,导致无法一次性装入内存. 那解决办法呢?针对时间,我们可以采用巧妙的算法搭配合适的数据结构,如Bloom filter/Hash/bit-map/堆/数据库或倒排索引/trie树,针对空间,无非就一个办法:大而化小:分而治之/hash映射,你不是说规模太大嘛,那简单啊,就把规模大化为规模小的,各个击破不就完了嘛. 至于所谓的单机及集群问

YDB依赖环境准备 一.硬件环境 硬件如何搭配,能做到比较高的性价比,不存在短板.合理的硬件搭配,对系统的稳定性也很关键. 1.CPU不是核数越高越好,性价比才是关键. 经常遇到很多的企业级客户,他们机器配置非常高,CPU有128 VCore,256G内存,但是只挂载了1块8T的SATA硬盘,千兆网卡. 这样的机器配置比较适合计算密集型的业务,但是如果是IO密集型的业务的话,就会发现磁盘成为瓶颈,会发现磁盘利用率100%,网络利用率100%,但是CPU只用了不到5%.存在巨大的资源浪费. 这种问

本文基于Hadoop1.X 概述 分布式文件系统主要用来解决如下几个问题: 读写大文件 加速运算 对于某些体积巨大的文件,比如其大小超过了计算机文件系统所能存放的最大限制或者是其大小甚至超过了计算机整个硬盘的容量的文件,这时需要将文件分割为若干较小的块,然后将这些块按照一定的规则分放在集群中若干台节点计算机里. 分布式文件系统的另一个作用是加速运算,在多台计算机上对每个子文件进行计算最后再汇总结果通常比在一台计算机上处理大量文件的运算要块.这种分而治之的思想倡导:与其追求造价昂贵的高性能计算机,

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的数据管理. 1.HDFS的数据管理 HDFS是分布式计算的存储基石,Hadoop分布式文件系统和其他分布式文件系统有很多类似的特质: 对于整个集群有单一的命名空间: 具有数据一致性.适合一次写入多次读取的模型,客户端在文件没有被成功创建之前是无法看到文件存在的: 文件会被分割成多个文件块,每个文件块被分配存储到数据节点上,而且会根据配置由复制文件块来保证数据的安全性. HDFS通过

开篇概述 随着计算机网络基础设施的完善,社交网络和电商的发展以及物连网的推进,产生了越来越多的大数据,使得人工智能最近几年也有了长足的发展(可供机器学习的样本数据量足够大了),大数据的存储和处理也越来越重要,国家对此也比较重视(可上网搜索关键字"大数据白皮书"关键字,以了解详细情况),会长决定和年轻人也一块儿学习一下,于是报了网易云课堂的课程,不定时将学习到的东西整理为博客,此乃开篇. 学习大数据必先学习Hadoop,因为它是目前世界上最流行的分布式数据处理框架. Tips:所谓大数据

转载地址:http://www.iteye.com/blogs/subjects/zy19982004?page=2 一.Hadoop社区版和发行版 社区版:我们把Apache社区一直开发的Hadoop称为社区版.简单的说就是Apache Hadoophttp://hadoop.apache.org/ 发行版:基于Apache Hadoop的基础上进行商业改造的解决方案,包含一系列定制的管理工具和软件. 二.Hadoop社区版版本号 一直以来,Hadoop的版本号一直困扰着广大Hadoop爱好者

1.$ tar -zxvf  hadoop-1.0.3.tar.gz 2.添加hadoop到环境变量 root登陆: sudo su 修改环境变量:vi  /etc/environment 添加: /home/hadoopmaster/hadoop/hadoop-2.6.0/bin:/home/hadoopmaster/hadoop/jdk1.8/bin 一下内容转自:http://blog.csdn.net/ab198604/article/details/8250461 要想深入的学习had

网络上关于如何单机模式安装Hadoop的文章很多,按照其步骤走下来多数都失败,按照其操作弯路走过了不少但终究还是把问题都解决了,所以顺便自己详细记录下完整的安装过程. 此篇主要介绍在Ubuntu安装完毕后,如何进行Hadoop的安装和配置. 我所记录的笔记适合没有Linux基础的朋友跟我一起操作,同时欢迎高手参观指导. 环境约定 以下环境基于攥写时间:5th July 2015. 宿主机器:Windows 8 虚拟机环境:WMware Wrokstation 11 Ubuntu版本:Ubuntu

网络上关于如何单机模式安装Hadoop的文章很多,按照其步骤走下来多数都失败,按照其操作弯路走过了不少但终究还是把问题都解决了,所以顺便自己详细记录下完整的安装过程. 此篇主要介绍在虚拟机设置完毕后,如何进行Ubuntu的安装. 我所记录的笔记适合没有Linux基础的朋友跟我一起操作,同时欢迎高手参观指导. 环境约定 以下环境基于攥写时间:5th July 2015. 宿主机器:Windows 8 虚拟机环境:WMware Wrokstation 11 Ubuntu版本:Ubuntu Deskt