原文地址:http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/distcp.html 概述 使用方法 基本使用方法 选项 选项索引 更新和覆盖 附录 Map数目 不同HDFS版本间的拷贝 Map/Reduce和副效应 概述 DistCp(分布式拷贝)是用于大规模集群内部和集群之间拷贝的工具. 它使用Map/Reduce实现文件分发,错误处理和恢复,以及报告生成. 它把文件和目录的列表作为map任务的输入,每个任务会完成源列表中部分文件的拷贝. 由于使用了Map/Red

最近使用公司内部的一个框架写map  reduce发现没有封装hadoop streaming这些东西,查了下pipeline相关的东西 Hadoop Pipeline详解 20. Aug / hadoop / 1 Comment   一.说明Hadoop 2.x相比较于1.x有了较大的改变,像MapReduce层面架构以及代码基本上是完全重写的,在HDFS层面加入了HA,Federation等特性,代码更加层次化和易读,同时加入的PB初期可能给阅读带来障碍,熟悉之后就没有太大问题了.Pipel

一: Hadoop Streaming详解 1.Streaming的作用 Hadoop Streaming框架,最大的好处是,让任何语言编写的map, reduce程序能够在hadoop集群上运行:map/reduce程序只要遵循从标准输入stdin读,写出到标准输出stdout即可 其次,容易进行单机调试,通过管道前后相接的方式就可以模拟streaming, 在本地完成map/reduce程序的调试 # cat inputfile | mapper | sort | reducer > out

Hadoop框架详解 Hadoop项目主要包括以下四个模块 ◆ Hadoop Common: 为其他Hadoop模块提供基础设施 ◆ Hadoop HDFS: 一个高可靠.高吞吐量的分布式文件系统 ◆ Hadoop MapReduce: 一个分布式的离线并行计算框架 ◆ Hadoop YARN: 一个新的MapReduce框架,任务调度与资源管理 Apache Hadoop起源 ◆Apache Lucene 开源的高性能全文检索工具包 ◆Apache Nutch 开源的Web搜索引擎 ◆Goog

1:安装 由于是windows环境(linux其实也一样),只要有pip或者setup_install安装起来都是很方便的 >pip install hdfs 2:Client——创建集群连接 > from hdfs import * > client = Client("http://s100:50070") 其他参数说明: classhdfs.client.Client(url, root=None, proxy=None, timeout=None, sessi

概述  所有的hadoop命令均由bin/hadoop脚本引发.不指定参数运行hadoop脚本会打印所有命令的描述.  用法: hadoop [--config confdir] [COMMAND] [GENERIC_OPTIONS] [COMMAND_OPTIONS] Hadoop有一个选项解析框架用于解析一般的选项和运行类. 命令选项  --config confdir 覆盖缺省配置目录.缺省是${HADOOP_HOME}/conf.  GENERIC_OPTIONS 多个命令都支持的通用选

调用文件系统(FS)Shell命令应使用bin/hadoop fs <args>的形式.所有的的FS shell命令使用URI路径作为参数.URI路径详解点击这里. 1.cat 说明:将路径指定文件的内容输出到stdout.用法:hadoop fs -cat URI [URI -]范例:hadoop fs -cat hdfs://host1:port1/file1 hdfs://host2:port2/file2hadoop fs -cat file:///file3/user/hadoop/

一.用户命令1.archive命令 (1).什么是Hadoop archives?Hadoop archives是特殊的档案格式.一个Hadoop archive对应一个文件系统目录. Hadoop archive的扩展名是*.har.Hadoop archive包含元数据(形式是_index和_masterindx)和数据文件(part-*)._index文件包含了档案中的文件的文件名和位置信息. (2).如何创建archive?用法:hadoop archive -archiveName N

1       获取默认配置 配置hadoop,主要是配置core-site.xml,hdfs-site.xml,mapred-site.xml三个配置文件,默认下来,这些配置文件都是空的,所以很难知道这些配置文件有哪些配置可以生效,上网找的配置可能因为各个hadoop版本不同,导致无法生效.浏览更多的配置,有两个方法: 1.选择相应版本的hadoop,下载解压后,搜索*.xml,找到core-default.xml,hdfs-default.xml,mapred-default.xml,这些就

对Hadoop的最感兴趣的地方,也就在于Hadoop的作业调度了,在正式介绍如何搭建Hadoop之前,深入理解一下Hadoop的作业调度很有必要.我们不一定能用得上Hadoop,但是如果理通顺Hadoop的分布式调度原理,在有需要的时候未必不能自己写一个Mini Hadoop~: ) 开始 本文转载自:http://www.cnblogs.com/shipengzhi/articles/2487429.html Map/Reduce是一个用于大规模数据处理的分布式计算模型,它最初是由Google

初学java的人肯定对java序列化记忆犹新.最开始很多人并不会一下子理解序列化的意义所在.这样子是因为很多人还是对java最底层的特性不是特别理解,当你经验丰富,对java理解更加深刻之后,你就会发现序列化这种东西的精髓. 谈hadoop序列化之前,我们再来回顾一下java的序列化,也是最底层的序列化: 在面向对象程序设计中,类是个很重要的概念.所谓"类",可以将它想像成建筑图纸,而对象就是根据图纸盖的大楼.类,规定了对象的一切.根据建筑图纸造房子,盖出来的就是大楼,等同于将类进行实

初学java的人肯定对java序列化记忆犹新.最开始很多人并不会一下子理解序列化的意义所在.这样子是因为很多人还是对java最底层的特性不是特别理解,当你经验丰富,对java理解更加深刻之后,你就会发现序列化这种东西的精髓. 谈hadoop序列化之前,我们再来回顾一下java的序列化,也是最底层的序列化: 在面向对象程序设计中,类是个很重要的概念.所谓"类",可以将它想像成建筑图纸,而对象就是根据图纸盖的大楼.类,规定了对象的一切.根据建筑图纸造房子,盖出来的就是大楼,等同于将类进行实

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NameNode作为主服务器

SecondNamenode名字看起来很象是对第二个Namenode,要么与Namenode一样同时对外提供服务,要么相当于Namenode的HA.真正的了解了SecondNamenode以后,才发现事实并不是这样的.下面这段是Hadoop对SecondNamenode的准确定义: * The Secondary Namenode is a helper to the primary Namenode.* The Secondary is responsible for supporting p

一.      Hadoop伪分布配置 1. 在conf/hadoop-env.sh文件中增加:export JAVA_HOME=/home/Java/jdk1.6  2.  在conf/core-site.xml文件中增加如下内容: <!--  fs.default.name - 这是一个描述集群中NameNode结点的URI(包括协议.主机名称.端口号),集群里面的每一台机器都需要知道NameNode的地址.DataNode结点会先在NameNode上注册,这样它们的数据才可以被使用.独立的

上一篇介绍了core-site.xml的配置,本篇继续介绍hdfs-site.xml的配置. 属性名称 属性值 描述 hadoop.hdfs.configuration.version 1 配置文件的版本 dfs.namenode.rpc-address 处理所有客户端请求的RPC地址,若在HA场景中,可能有多个namenode,就把名称ID添加到进来.该属性的格式为nn-host1:rpc-port. dfs.namenode.rpc-bind-host RPC服务器的真实地址,如果为空,则使

接上一个属性,这个属性就是设置阈值的. hadoop.security.groups.cache.secs 300 配置用户组映射缓存时间的,当过期时重新获取并缓存. hadoop.security.groups.negative-cache.secs 30 当无效用户频繁访问,用于设置缓存锁定时间.建议设置为较小的值,也可以通过设置为0或负数来禁用此属性. hadoop.security.groups.cache.warn.after.ms 5000 当查询用户组时间超过设置的这个阈值时,则作

NameNode 高可用整体架构概述 在 Hadoop 1.0 时代,Hadoop 的两大核心组件 HDFS NameNode 和 JobTracker 都存在着单点问题,这其中以 NameNode 的单点问题尤为严重.因为 NameNode 保存了整个 HDFS 的元数据信息,一旦 NameNode 挂掉,整个 HDFS 就无法访问,同时 Hadoop 生态系统中依赖于 HDFS 的各个组件,包括 MapReduce.Hive.Pig 以及 HBase 等也都无法正常工作,并且重新启动 Nam

我们知道fsck是用来检测hdfs上文件.block信息的,但是fsck输出的结果我们是否能看明白呢?   下面我们来看一个fsck输出的结果 hadoop fsck / ########################## 情况一 #################### Status: HEALTHY Total size: 3107919020687 B Total dirs: 142 Total files: 321 Total symlinks: 0 Total blocks (val

这篇文章将接着上一篇wordcount的例子,抽象出最简单的过程,一探MapReduce的运算过程中,其系统调度到底是如何运作的. 情况一:数据和运算分开的情况 wordcount这个例子的是hadoop的helloworld程序,作用就是统计每个单词出现的次数而已.其过程是: 现在我用文字再来描述下这个过程. 1 Client提交一个作业,将Mapreduce程序和数据到HDFS中 2 发起作业,Hadoop根据各机器空闲情况,调度一台(或者N台taskTracker机器,进行Map运算) 3

一.      Hadoop伪分布配置 1. 在conf/hadoop-env.sh文件中增加:export JAVA_HOME=/home/Java/jdk1.6            2.  在conf/core-site.xml文件中增加如下内容: <!--  fs.default.name - 这是一个描述集群中NameNode结点的URI(包括协议.主机名称.端口号),集群里面的每一台机器都需要知道NameNode的地址.DataNode结点会先在NameNode上注册,这样它们的数据