Hadoop自带的例子中,有一个计算Pi值的例子. 这个程序的原理是这样的.假如有一个边长为1的正方形.以正方形的一个端点为圆心,以1为半径,画一个圆弧,于是在正方形内就有了一个直角扇形.在正方形里随机生成若干的点,则有些点是在扇形内,有些点是在扇形外.正方形的面积是1,扇形的面积是0.25*Pi.设点的数量一共是n,扇形内的点数量是nc,在点足够多足够密集的情况下,会近似有nc/n的比值约等于扇形面积与正方形面积的比值,也就是nc/n= 0.25*Pi/1,即Pi = 4*nc/n. 在正方形

1.启动前先将主节点下hadoop-2.2.0/hdfs/下,清空,然后新建name文件夹 2.将从节点下hadoop-2.2.0/hdfs/下,清空,然后新建data文件夹 3.hadoop-2.2.0/下,文件系统格式化,bin/hadoop namenode -format 4.启动hdfs与yarn: 进入目录sbin下,./start-dfs.sh(可进入50070端口查看),./start-yarn.sh(可进入8088端口查看) 5.运行pi实例:bin/hadoop jar ./

hadoop是什么? 解决的问题: 海量数据的存储(HDFS):供hbase,mapreduce进行处理 海量数据的分析(MapReduce) 资源管理调度(YARN) 搜索引擎: 爬虫系统+站内搜索 爬虫对html网页进行抓取,数据量较大,需要进行海量数据存储,传统存储手段已经无法满足需求 hadoop具体能干什么 1.擅长海量日志分析 海量数据存储的解决方案: 程序执行相关命令: 向hdfs中上传文件至根目录:hadoop fs -put filename hdfs://hostname:p

一.hadoop yarn 简介 二.YARN架构         1. ResourceManager         2. NodeManager         3. ApplicationMaster         4. Contain 三.YARN工作原理简述 四.YARN工作原理详述 五.提交作业到YARN上运行 一.hadoop yarn 简介 Apache YARN (Yet Another Resource Negotiator) 是hadoop 2.0 引入的集群资源管理系

一.hadoop yarn 简介 Apache YARN (Yet Another Resource Negotiator) 是hadoop 2.0 引入的集群资源管理系统.用户可以将各种服务框架部署在YARN上,由YARN进行统一地管理和资源分配. 二.YARN架构 1. ResourceManager ResourceManager通常在独立的机器上以后台进程的形式运行,它是整个集群资源的主要协调者和管理者.ResourceManager负责给用户提交的所有应用程序分配资源,它根据应用程序优

一.hadoop yarn 简介 Apache YARN (Yet Another Resource Negotiator) 是 hadoop 2.0 引入的集群资源管理系统.用户可以将各种服务框架部署在 YARN 上,由 YARN 进行统一地管理和资源分配. 二.YARN架构 1. ResourceManager ResourceManager 通常在独立的机器上以后台进程的形式运行,它是整个集群资源的主要协调者和管理者.ResourceManager 负责给用户提交的所有应用程序分配资源,它

角色 安装 hdfs配置 yarn配置 hdfs 格式化 启动yarn服务 启动hdfs服务 master yum install hadoop-hdfs-namenode yum install hadoop-yarn-resourcemanager core-site.xml hdfs-site.xml mapred-site.xml yarn-site.xml hdfs>hdfs namenode -format root>service hadoop-yarn-resourcemana

JobTracker和TaskTracker分别启动之后(JobTracker启动流程源码级分析,TaskTracker启动过程源码级分析),taskTracker会通过心跳与JobTracker通信,并获取分配它的任务.用户将作业提交到JobTracker之后,放入相应的数据结构中,静等被分配.mapreduce job提交流程源码级分析(三)这篇文章已经分析了用户提交作业的最后步骤,主要是构造作业对应的JobInProgress并加入jobs,告知所有的JobInProgressListen

一 概述 YARN是一个资源管理.任务调度的框架,采用master/slave架构,主要包含三大模块:ResourceManager(RM).NodeManager(NM).ApplicationMaster(AM). >ResourceManager负责所有资源的监控.分配和管理,运行在主节点: >NodeManager负责每一个节点的维护,运行在从节点: >ApplicationMaster负责每一个具体应用程序的调度和协调,只有在有任务正在执行时存在. 对于所有的applicati

###通过http://192.168.50.200:7180/cmf/login 访问CM控制台 4.CDH安装 4.1CDH集群安装向导 1.admin/admin登陆到CM 2.同意license协议,点击继续 3.选择60试用,点击继续 4.点击“继续” 5.输入主机IP或者名称,点击搜索找到主机名后点击继续 6.点击“继续” 7.使用parcel选项,点击“更多选项”,点击“-”删除其他所有的地址,输入http://ip-192-168-50-200.hns.com/cdh5.12.1

aaarticlea/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAA0sAAAD2CAIAAACImosXAAAgAElEQVR4nOy9V3Nk13X+vTt3owPSJJIireBS+dafwPogslVly2W7KCtQokRxiGkMhkNJLvvO38GXTpJly0q0KUrMYf4ih8PJEanROYf9Xvze89TCaaAHg4GtkXzWBarRfcKOaz8rOx9RRBFFFFFEEUUU0e8Wud90AyKKKKKIIooooogiOmKK

Hadoop可以处理不同数据格式(数据源)的数据,从文本文件到(非)关系型数据库,这很大程度上得益于Hadoop InputFormat的可扩展性设计,InputFormat层次结构图如下:  

hadoop 2.7.3本地环境运行官方wordcount 基本环境: 系统:win7 虚机环境:virtualBox 虚机:centos 7 hadoop版本:2.7.3 本次先以独立模式(本地模式)来运行. 参考: hadoop docs ​ 1 hadoop 安装 java环境 yum install java-1.8.0-openjdk hadoop下载压缩包并安装 mkdir ~/hadoop/ cd ~/hadoop/ # http://apache.fayea.com/hadoop

自从2015年花了2个多月时间把Hadoop1.x的学习教程学习了一遍,对Hadoop这个神奇的小象有了一个初步的了解,还对每次学习的内容进行了总结,也形成了我的一个博文系列<Hadoop学习笔记系列>.其实,早在2014年Hadoop2.x版本就已经开始流行了起来,并且已经成为了现在的主流.当然,还有一些非离线计算的框架如实时计算框架Storm,近实时计算框架Spark等等.相信了解Hadoop2.x的童鞋都应该知道2.x相较于1.x版本的更新应该不是一丁半点,最显著的体现在两点: (1)H

资料来源 : http://www.tutorialspoint.com/hadoop/hadoop_enviornment_setup.htm Hadoop 安装 创建新用户 $ su password: # useradd hadoop -g root # passwd hadoop New passwd: Retype new passwd 修改/etc/sudoers 赋予sudo 权限 设置ssh SSH Setup and Key Generation SSH setup is re

更新apt 用 hadoop 用户登录后,我们先更新一下 apt,后续我们使用 apt 安装软件,如果没更新可能有一些软件安装不了.按 ctrl+alt+t 打开终端窗口,执行如下命令: sudo apt-get update 若出现如下 "Hash校验和不符" 的提示,可通过更改软件源来解决.若没有该问题,则不需要更改.从软件源下载某些软件的过程中,可能由于网络方面的原因出现没法下载的情况,那么建议更改软件源.在学习Hadoop过程中,即使出现"Hash校验和不符"

最近在研究数据挖掘相关的东西,在本地 Mac 环境搭建了一套伪分布式的 hadoop 开发环境,采用CDH发行版本,省时省心. 参考来源 How-to: Install CDH on Mac OSX 10.9 Mavericks 官网这篇文章有的地方格式不对,部分链接也失效,运行时还会有一些问题,所以这里重新记录如下. 安装 JDK JDK 1.8 下载地址 安装完成后路径应该是 /Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.x_xx.jdk/Contents

1.zybo cluster 架构简述: 1.1 zybo cluster 包含5块zybo 开发板组成一个集群,zybo的boot文件为digilent zybo reference design提供的启动文件,文件系统采用arm ubuntu.ip地址自上而下为192.168.1.1~5,hostname自上而下为spark1~5,另外由于sdka写入速度为2.3Mps,因而每个zybo卡另外配置一个Sandisk Cruzer Blade 32GB 作为usb拓展存储设备,写速度为4Mps

Hadoop: 大数据里面的公认的解决方案标准 链接推荐:http://www.powerxing.com/install-hadoop/ 第一天 Hadoop的基本概念 伪分布式集群安装 hdfs mapreduce 演示 第二天 hdfs原理和使用操作 第三天 mapreduce 的原理和编程 第四天 常见mr算法实现和shuffle的机制 第五天 Hadoop2.x种HA机制的原理和全分布式集群安装部署及维护 第六天 hbase hive 第七天 strom+kafka 第八天 实战项目

最近要写一个数据量较大的程序,所以想搭建一个hbase平台试试.搭建hbase伪分布式平台,需要先搭建hadoop平台.本文主要介绍伪分布式平台搭建过程. 目录: 一.前言 二.环境搭建 三.命令测试 四.启动YARN 五.web查看 一.前言 1.开始搭建前上官网看了一下,发现最新版本是3.0,但一想到跨版本而且又是最新版本的一般都会出现各种不一样的问题,所以决定使用了2.7.3,hadoop2的最新版本,至于跟后面搭建hbase的版本兼不兼容的情况等遇到再看怎么处理(实验证明最新版本的hba