hadoop版本:2.9.2 1.带宽的设置参数: dfs.datanode.balance.bandwidthPerSec   默认值 10m 2.datanode之间数据块的传输线程大小:dfs.datanode.max.transfer.threads 默认值4096 3.修改dfs.datanode.balance.max.concurrent.moves ,指定DataNode上同时用于balance待移动block的最大线程个数,这个值默认是50 如果dfs.datanode.bal

HDFS balancer配置(可通过CM配置)dfs.datanode.balance.max.concurrent.moves 并行移动的block数量,默认5 dfs.datanode.balance.bandwidthPerSec Balance工具所占用的带宽,默认1048576(1MB) dfs.balancer.moverThreads 用于执行block移动的线程池大小,默认1000 dfs.balancer.max-size-to-move 每次balance进行迭代的过程最大

hadoop参数配置,主要是配置 core-site.xml,hdfs-site.xml,mapred-site.xml 三个配置文件,core-site.xml是全局配置,hdfs-site.xml和mapred-site.xml分别是hdfs和mapred的局部配置,core-default.xml,hdfs-default.xml,mapred-default.xml 是集群的默认配置,HDP2.4 安装包中 hadoop 版本为2.7,分别可从下面的地址获取到默认的参数说明: core-

(如果运行hbase的话建议为16384),指定用于在DataNode间传输block数据的最大线程数,老版本的对应参数为dfs.datanode.max.xcievers 2.修改dfs.datanode.balance.bandwidthPerSec  = 52428800,指定DataNode用于balancer的带宽为50MB,这个示情况而定,如果交换机性能好点的,完全可以 设定为100MB,单位是Byte,如果机器的网卡和交换机的带宽有限,可以适当降低该速度,默认是1048576(1M

前言:我使用了两台计算机进行集群的配置,如果是单机的话可能会出现部分问题.首先设置两台计算机的主机名 root 权限打开/etc/host文件 再设置hostname,root权限打开/etc/hostname文件设置 从机设为Slaver.Hadoop 1.安装java jdk 并配置环境 centos 自带安装了一个jdk,如果我们要自己安装jdk并配置环境的话首先卸载掉原本的jdk 在命令行模式下健入命令:yum remove java (root用户,非root用户请在命令前加sudo)

软件环境: 虚拟机:VMware Workstation 10 操作系统:ubuntu-12.04-desktop-amd64 JAVA版本:jdk-7u55-linux-x64 Hadoop版本:hadoop-1.2.1 Hadoop下载地址:http://mirrors.cnnic.cn/apache/hadoop/common/hadoop-1.2.1/ 选择hadoop-1.2.1.tar.gz这个 第一阶段:安装JDK 请参考上篇文章:http://www.cnblogs.com/ma

hadoop作业提交时可以指定相应的队列,例如:-Dmapred.job.queue.name=queue2通过对mapred-queue-acls.xml和mapred-site.xml配置可以对不同的队列实现不同用户的提交权限.先编辑mapred-site.xml,修改配置如下(增加四个队列): <property> <name>mapred.queue.names</name> <value>default,queue1,queue2,queue3,q

1. 安装 这里以安装hadoop-0.20.2为例 先安装java,参考这个 去着下载hadoop 解压 2. 配置 修改环境变量 vim ~/.bashrc export HADOOP_HOME=/home/rte/hadoop-0.20.2 #这里为实际hadoop解压的目录位置 export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin source ~/.bashrc 配置hadoop-env.sh vim conf/hadoop-env.sh export JAVA_HOM

hadoop的配置,个人感觉是非常容易出问题.一个原因是要配置的地方多,还有个原因就是集群配置要在几台机器上都配置正确,才能保证配置好hadoop,跑起任务. 经过昨晚加今天上午的折腾,总算成功配好了集群模式,其中苦不堪言啊,中间好几次都想要放弃.这里总结了一下配置的几个要点,分享给大家,以使大家少走冤枉路. 1.基本配置 安装JDK1.6(这是必须的吧,无须解释) 下载Hadoop包 下载后放在用户主目录下解压 配置JAVA_HOME路径 conf/hadoop-env.sh 将 # The

linux配置ssh无密码登录 配置ssh无密码登录,先要安装openssh,如下: yum install openssh-clients 准备两台linux服务器或虚拟机,设置两台linux的hosts为: 1 [root@hadoop1 ~]# vim /etc/hosts 2 192.168.1.110 hadoop1 3 192.168.1.111 hadoop2 再按照如下步骤: 01 [root@hadoop1 ~]# ssh-keygen -t rsa 02 Generating

总体思路,准备主从服务器,配置主服务器可以无密码SSH登录从服务器,解压安装JDK,解压安装Hadoop,配置hdfs.mapreduce等主从关系. 1.环境,3台CentOS7,64位,Hadoop2.7.3需要64位Linux,CentOS7 Minimal的ISO文件只有600M,操作系统十几分钟就可以安装完成,Master 192.168.6.220 Slave1 192.168.6.221 Slave2 192.168.6.222 2.SSH免密码登录,因为Hadoop需要通过SSH

1引言 hadoop如今已经成为大数据处理中不可缺少的关键技术,在如今大数据爆炸的时代,hadoop给我们处理海量数据提供了强有力的技术支撑.因此,了解hadoop的原理与应用方法是必要的技术知识. hadoop的基础原理可参考如下的三篇论文: The Google File System, 2003 MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters, 2004 Bigtable: A Distributed Storage Syst

在Linux(Centos7)系统上对进行Hadoop分布式配置以及运行Hadoop伪分布式实例                                                                                                                                                                                                          

Hadoop基础-配置历史服务器 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任.  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Hadoop自带的命令(mr-jobhistory-daemon.sh)来启动Hadoop历史服务器. 一.yarn上运行mr程序 1>.启动集群

接上篇:Hadoop3集群搭建之——虚拟机安装 下篇:Hadoop3集群搭建之——配置ntp服务 Hadoop3集群搭建之——hive安装 Hadoop3集群搭建之——hbase安装及简单操作 上篇已经安装好了虚拟机了,现在开始配置环境,安装hadoop 注:hadoop集群最少需要三台机,因为hdfs副本数最少为3,单机不算 我搭了三台机 1.创建hadoop用户,hadoopgroup组 groupadd -g hadoopgroup # 创建用户组 useradd -d /opt/hado

系统版本 anliven@Ubuntu1604:~$ uname -a Linux Ubuntu1604 4.8.0-36-generic #36~16.04.1-Ubuntu SMP Sun Feb 5 09:39:57 UTC 2017 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux anliven@Ubuntu1604:~$ anliven@Ubuntu1604:~$ cat /proc/version Linux version 4.8.0-36-generic (buil

转载来自:http://www.cnblogs.com/spark-china/p/3941878.html 在VMWare 中准备第二.第三台运行Ubuntu系统的机器:   在VMWare中构建第二.三台运行Ubuntu的机器和构建第一台机器完全一样,再次不在赘述.. 与安装第一台Ubuntu机器不同的几点是: 第一点:我们把第二.三台Ubuntu机器命名为了Slave1.Slave2,如下图所示: 创建完的VMware中就有三台虚拟机了: 第二点:为了简化Hadoop的配置,保持最小化的H

1.集群部署介绍 1.1 Hadoop简介 Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台.以Hadoop分布式文件系统(HDFS,Hadoop Distributed Filesystem)和MapReduce(Google MapReduce的开源实现)为核心的Hadoop为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构. 对于Hadoop的集群来讲,可以分成两大类角色:Master和Salve.一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的.其中Nam

Hadoop平台配置汇总 @(Hadoop) Hadoop hadoop-env.sh和yarn-env.sh中export log和pid的dir即可和JAVA_HOME. core-site.xml <configuration> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://ns1</value> </property> <property> <

Hadoop federation配置 1.介绍 hadoop federation也称为联邦,主要是对namenode进行扩容.HA模式下只是实现了hadoop namenode的高可用,但是随着文件数据的不断增家,导致对namenode的压力越来越大,因此就需要对namenode的负载进行均衡处理.联邦的本质是配置多个namenode集群,将不同的路径映射到不同的集群上即可.但是需要注意所有namenode的集群有着一致的clusterid.结构图如下: 2.集群规划 本例中引入四台name