Hadoop集群中有三种作业调度算法,分别为FIFO,公平调度算法和计算能力调度算法 先来先服务(FIFO) Hadoop中默认的调度器FIFO,它先按照作业的优先级高低,再按照到达时间的先后选择被执行的作业. FIFO比较简单,hadoop中只有一个作业队列,被提交的作业按照先后顺序在作业队列中排队,新来的作业插入到队尾.一个作业运行完后,总是从队首取 下一个作业运行.这种调度策略的优点是简单.易于实现,同时也减轻了jobtracker的负担.但是它的缺点也是显然的,它对所有的作业都一视同仁,

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

本文转自:http://www.cnblogs.com/gpcuster/archive/2011/04/12/2013411.html 无论是在Hadoop集群中添加机器和删除机器,都无需停机,整个服务不中断. 本次操作之前,Hadoop的集群情况如下: HDFS的机器情况如下: MR的机器情况如下: 添加机器 在集群的Master机器中,修改$HADOOP_HOME/conf/slaves文件,在其中添加需要加入集群的新机器(hp3)的主机名: hp3hp2dell1dell2dell3de

一个简单的例子! 环境:CentOS6.5 Hadoop集群.Hive.R.RHive,具体安装及调试方法见博客内文档. 1.分析题目 --有一个用户数据样本(表名huserinfo)10万数据左右:--其中有一个字段:身份证号(id_card)--身份证号前两位代表:省,例如:11北京,12天津,13河北:--身份证前x位对照表(表名hidcard_province)--要求1:计算出每个省份出现的次数,并按从大到小排序取前30个:--要求2:使用R画出柱状图. 2.编写Hive提取数据脚本:

集群中现有的计算能力不足,须要另外加入新的节点时,使用例如以下方法就能动态添加新的节点: 1.在新的节点上安装hadoop程序,一定要控制好版本号,能够从集群上其它机器cp一份改动也行 2.把namenode的相关配置文件拷贝到该节点 3.改动masters和slavers文件,添加节点 4.设置ssh免password登录该节点 5.单独启动该节点上的datanode和tasktracker守护进程.启动命令例如以下: hadoop -daemon.sh start datanode\task

这是因为hadoop集群在启动时自动进入安全模式 查看安全模式状态:hadoop fs –safemode get 进入安全模式状态:hadoop fs –safemode enter 退出安全模式状态:hadoop fs –safemode leave

集群的性能问题需要增加服务器节点以提高整体性能 https://www.cnblogs.com/fefjay/p/6048269.html hadoop集群之间hdfs文件复制 https://www.linuxidc.com/Linux/2017-09/146879.htm

HDFS采用一种称为机架感知(rack-aware)的策略来改进数据的可靠性.可用性和网络带宽的利用率.目前实现的副本存放策略只是在这个方向上的第一步.实现这个策略的短期目标是验证它在生产环境下的有效性,观察它的行为,为实现更先进的策略打下测试和研究的基础. 大型HDFS集群系统往往运行在跨越多个机架的数据中心,不同机架上的两台机器之间的通信需要经过交换机.在大多数情况下,同一个机架内的两台机器间的带宽会比不同机架的两台机器间的带宽大. 通过一个机架感知的过程,NameNode可以确定每个Dat

导读 HBase – Hadoop Database,是一个高可靠性.高性能.面向列.可伸缩的分布式存储系统,利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群. 一.Hbase简介 HBase是Google Bigtable的开源实现,类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统,HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统:Google运行MapReduce来处理Bigtable中的海量数据,HBase同样利用Hadoop MapReduce

一. 简单了解NameNode的ZKFC机制 NameNode的HA可以个人认为简单分为共享editLog机制和ZKFC对NameNode状态的控制 一般导致NameNode切换的原因 ZKFC的作用是什么?如何判断一个NN是否健康 一般导致NameNode切换的原因 随着集群规模的变大和任务量变多,NameNode的压力会越来越大,一些默认参数已经不能满足集群的日常需求,除此之外,异常的Job在短时间内创建和删除大量文件,引起NN节点频繁更新内存的数据结构从而导致RPC的处理时间变长,Call

博主安装的hadoop是3.1.3这里是按照厦门大学那个博客安装的,在安装与启动过程中,费了不少事,特此记录一下问题. 安装的连接: 安装环境:http://dblab.xmu.edu.cn/blog/install-hadoop/ 分布式搭建:http://dblab.xmu.edu.cn/blog/install-hadoop-cluster/ 需要注意的是文中所讲的是hadoop2版本,其中集群搭建修改的五个配置文件中的 slaves文件,在hadoop3中已改名成 wordks 目录在/

问题描述 在Hadoop集中中,使用ADLS 作为数据源,在执行PUT操作(上传文件到ADLS中),遇见 400错误[put: Operation failed: "An HTTP header that's mandatory for this request is not specified.", 400] 启用Debug输出详细日志: 错误消息文本内容: [hdfs@hadoop001 ~]$ hadoop fs -put a.txt abfs://adsl@xxxxxxxxxx

hadoop存在多种日志文件,其中master上的日志文件记录全面信息,包括slave上的jobtracker与datanode也会将错误信息写到master中.而slave中的日志主要记录完成的task任务信息. 默认情况下,hadoop日志保存在HADOOP_INSTALL/logs目录,但一般情况下建议重新指定路径,常用的是/var/log/hadoop,通过在hadoop-env.sh中增加以下一行来实现: export HADOOP_LOG_DIR=/var/log/hadoop 一.

Hadoop分别从两个角度将主机划分为两种角色. 最基本的划分原则为Master和Slave,即主人和奴隶: 第一,从HDFS的角度,将主机划分为NameNode和DataNode(在分布式文件系统中,目录的管理很重要,管理目录相当于主人,而NameNode就是目录管理者):​ NameNode是主节点,存储文件的元数据如文件名,文件目录结构,文件属性(生成时间,副本数,文件权限),以及每个文件的块列表以及块所在的DataNode等等.它是一个中心服务器,单一节,负责管理文件系统的名字空间(na

hadoop存在多种日志文件,其中master上的日志文件记录全面信息,包括slave上的jobtracker与datanode也会将错误信息写到master中.而slave中的日志主要记录完成的task任务信息. 默认情况下,hadoop日志保存在HADOOP_INSTALL/logs目录,但一般情况下建议重新指定路径,常用的是/var/log/hadoop,通过在hadoop-env.sh中增加以下一行来实现: export HADOOP_LOG_DIR=/var/log/hadoop 一.

在master(即:host2)中执行 hadoop jar hadoop-test-1.1.2.jar DFSCIOTest -write -nrFiles 12 -fileSize 10240 -resFile test 最后fail,为啥,看了一下日志 org.apache.hadoop.ipc.RemoteException: java.io.IOException: File /benchmarks/TestDFSIO/io_data/test_io_0 could only be r

在Hadoop环境中安装了pig工具,安装过程中碰到了一些问题,在此做一下记录:   主要安装流程参考:http://www.cnblogs.com/yanghuahui/p/3768270.html 主要碰到的问题:    由于是从直接下载的pig包,所以在mapreduce模式中会报:      Hadoop: java.lang.IncompatibleClassChangeError: Found interface org.apache.hadoop.mapreduce.JobCont

参见 http://www.cnblogs.com/tommyli/p/3418273.html

普通用户: sudo rpm -e --nodeps java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-1.50.1.11.5.el6_3.x86_64 tzdata-java-2012j-1.el6.noarch java-1.7.0-openjdk-1.7.0.9-2.3.4.1.el6_3.x86_64 root用户: rpm -e --nodeps java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-1.50.1.11.5.el6_3.x86_64 tzdata-java-2012

转自:http://blog.csdn.net/chen_jp/article/details/7983076 Hadoop集群中有三种作业调度算法,分别为FIFO,公平调度算法和计算能力调度算法 先来先服务(FIFO) FIFO比较简单,hadoop中只有一个作业队列,被提交的作业按照先后顺序在作业队列中排队,新来的作业插入到队尾.一个作业运行完后,总是从队首取下一个作业运行.这种调度策略的优点是简单.易于实现,同时也减轻了jobtracker的负担.但是它的缺点也是显然的,它对所有的作业都一