赋给hadoop用户hadoop-1.2.1读写权限 [root@master usr]# chown -R hadoop121:hadoop121 hadoop-1.2.1/   折腾了两个小时,终于把hadoop的6个进程全部启动起来了.(其中jps不是任务,其他5个是,分别是NameNode,SecondaryNameNode, DataNode, JobTracker, TaskTracker ) 我之前的猜测,比如~/.bashrc文件里CLASSPATH没有配置的原因给否决掉了,

大数据技术栈在当下已经是比较成熟的了,Hadoop 作为大数据存储的基石,其重要程度不言而喻,作为一个想从 java 后端转向大数据开发的程序员来说,打好 Hadoop 基础,就相当于夯实建造房屋的地基,本文以上图结构为基本,旨在帮助大家快速了解 Hadoop 运行机制. HDFS 篇 HDFS就是大家熟知的分布式存储的文件系统,它包括 3 个组件,结构如下图: NameNode 相当于 Master 节点,它是管理者: DataNode 是 Slave,是执行实际操作的节点: Secondry

Mac下hadoop运行word count的坑 Word count体现了Map Reduce的经典思想,是分布式计算中中的hello world.然而博主很幸运地遇到了Mac下特有的问题Mkdirs failed to create,特此记录 一.代码 WCMapper.java package wordcount; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.a

一.Hadoop运行模式 (1)本地模式(默认模式): 不需要启用单独进程,直接可以运行,测试和开发时使用. (2)伪分布式模式: 等同于完全分布式,只有一个节点. (3)完全分布式模式: 多个节点一起运行. 1.1  本地运行Hadoop 案例 1.1.1 官方grep案例 1)创建在hadoop-2.7.6文件下面创建一个input文件夹 [root@master hadoop-2.7.6]# mkdir input 2)将hadoop的xml配置文件复制到input [root@maste

Hadoop运行模式 (1)本地模式(默认模式): 不需要启用单独进程,直接可以运行,测试和开发时使用. 即在一台机器上进行操作,仅为单机版. 本地运行Hadoop官方MapReduce案例 操作命令: 执行案例: hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-example-2.7.2.jar wordcount xxx(文件位置) xxx(输出位置) (2)伪分布式模式: 等同于完全分布式,只有一个节点. 配置集群: 配置:core-s

Hadoop运行环境搭建 更改为阿里的Centos7的yum源 #下载wget yum -y install wget #echo 下载阿里云的yum源配置  Centos-7.repo wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo yum clean all yum makecache 环境配置 关闭防火墙 关闭防火墙:systemctl stop firewalld

Hadoop的本地模式为Hadoop的默认模式,不需要启用单独进程,直接可以运行,测试和开发时使用. 在<啃掉Hadoop系列笔记(02)-Hadoop运行环境搭建>中若环境搭建成功,则直接可以使用本地模式. 在这里我们运行官方的两个案例 1.官方grep案例 1)在hadoop-2.7.2文件夹下面创建一个input文件夹

测试单词统计时,运行yarn jar XX.jar 出现如下报错: Caused by: java.io.IOException: Initialization of all the collectors failed. Error in last collector was :class com.sun.jersey.core.impl.provider.entity.XMLJAXBElementProvider$Text 原因是在java类中Text引用的是import com.sun.je

接着上篇来说.hadoop首先调度辅助型task(job-cleanup task.task-cleanup task和job-setup task),这是由JobTracker来完成的:但对于计算型task,则是由作业调度器TaskScheduler来分配的,其默认实现为JobQueueTaskScheduler.具体过程在assignTasks()方法中完成,下面来一段一段的分析该方法. public synchronized List<Task> assignTasks(TaskTrac

接着上篇来说,TaskTracker端的transmitHeartBeat()方法通过RPC调用JobTracker端的heartbeat()方法来接收心跳并返回心跳应答.还是先看看这张图,对它的大概流程有个了解. 下面来一段一段的分析该方法. public synchronized HeartbeatResponse heartbeat(TaskTrackerStatus status, boolean restarted, boolean initialContact, boolean ac

紧接上篇,完成Hadoop的安装并跑起来之后,是该运行相关例子的时候了,而最简单最直接的例子就是HelloWorld式的WordCount例子.   参照博客进行运行:http://xiejianglei163.blog.163.com/blog/static/1247276201443152533684/   首先创建一个文件夹,并创建两个文件,目录随意,为以下文件结构: examples --file1.txt --file2.txt 文件内容随意填写,我是从新闻copy下来的一段英文: 执

本篇主要介绍Job从客户端提交到JobTracker及其被初始化的过程. 以WordCount为例,以前的程序都是通过JobClient.runJob()方法来提交Job,但是现在大多用Job.waitForCompletion(true)方法来提交(true表示打印出运行过程),但其本质都是一样的,最终都是通过JobClient的submitJobInternal()方法来提交Job. public RunningJob submitJobInternal(final JobConf job

与JobTracker一样,TaskTracker也有main()方法,然后以线程的方式启动(继承了Runnable接口).main()方法中主要包含两步:一是创建一个TaskTracker对象:二是启动TaskTracker线程. public static void main(String argv[]) throws Exception { ... try { JobConf conf=new JobConf(); ... TaskTracker tt = new TaskTracker(

hadoop的核心思想是MapReduce,但shuffle又是MapReduce的核心.shuffle的主要工作是从Map结束到Reduce开始之间的过程.首先看下这张图,就能了解shuffle所处的位置.图中的partitions.copy phase.sort phase所代表的就是shuffle的不同阶段. shuffle阶段又可以分为Map端的shuffle和Reduce端的shuffle. 一.Map端的shuffle Map端会处理输入数据并产生中间结果,这个中间结果会写到本地磁盘

前言: 最近一直在分析hadoop的运行流程,我们查阅了大量的资料,虽然从感性上对这个流程有了一个认识但是我总是感觉对mapreduce的运行还是没有一个全面的认识,所以决定从源代码级别对mapreduce的运行流程做一个分析. 前奏: 首先从任务提交开始,如果我们使用的是job类的话那么提交任务的触发语句是 job.waitForCompletion(true),true表示运行时打印运行的信息: 在 eclipse中我们按F3键可以发现这个方法的代码,这个方法实际是调用了job类的submi

问题描述 今天使用 hadoop 时,发现无法通过下面命令上传文件到 hadoop 文件系统,会报错. bin/hadoop fs -put input . 运行 jps 后,输出如下: ResourceManager NameNode NodeManager Jps SecondaryNameNode 可见 datanode 挂掉了. 用下面的命令重启 hadoop ,重启后仍然没有 datanode 的进程. sbin/stop-all.sh sbin/start-all.sh 原因思考 近

在运行Hadoop的过程中遇到的最多的问题就是DataNode不能正常的启动,各种问题都有可能,说一下我遇到的两种情况: (1)第一种情况是Master的防火墙没有关闭.这样在启动Hadoop的时候,Master这个节点可以正常的启动,但是Master的防火墙开启以后,使得Slave不能访问Master的9000端口.这种情况,在Slave的DataNode启动后又立即关闭了. (2)第二种情况的原因:每次NameNode -format会重新创建一个NameNode ID,而tmp/dfs/d

#!/usr/bin/env bash # 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 t

1.查看hadoop版本 [hadoop@ltt1 sbin]$ hadoop version Hadoop -cdh5.12.0 Subversion http://github.com/cloudera/hadoop -r dba647c5a8bc5e09b572d76a8d29481c78d1a0dd Compiled by jenkins on --29T11:33Z Compiled with protoc From source with checksum 7c45ae7a4592c

讲准备好的文本文件放到hdfs中 执行 hadoop 安装包中的例子 [root@hadoop01 mapreduce]# hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.8.0.jar wordcount /input/ /output/wordcount 17/05/14 02:01:17 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop01/172.16.253.128:8032 17/0

1.创建input文件夹 hadoop fs -mkdir input 2.上传文件到hadoop hadoop fs -put /root/data/output.txt input 3.运行wordcount(运行前删除旧的output文件夹,可以使用eclipse删除) hadoop jar ./hadoop-examples-.jar wordcount input output 4.下载文件到本地 hadoop fs -get output /root/data/ 运行结果: [roo