搭建yarn环境后,执行 hadoop/bin/hadoop jar hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.4.1.jar wordcount /host1 /out1 执行一直停留在Running job: 打开yarn web 页面http://crxy1:8088/cluster app的作业state停留在Accepted上 点击ID列的作业链接进去 英文翻译大概如下: stucks at accepted s

1.环境 centos7 hadoop2.6.5 zookeeper3.4.9 jdk1.8 master作为active主机,data1作为standby备用机,三台机器均作为数据节点,yarn资源管理器在master上开启,在data1上备用,data1上开启历史服务器 主要参考见下表 master 192.168.1.215 Namenode DataNode QuorumPeerMain ZKFC JournalNode ResourceManager NodeManager data1

如果运行Spark集群时状态一直为Accepted且不停止不报错,比如像下面这样的情况: 15/06/14 11:33:33 INFO yarn.Client: Application report for application_1434263747091_0023 (state: ACCEPTED) 15/06/14 11:33:34 INFO yarn.Client: Application report for application_1434263747091_0023 (state:

一.RPC基础概念 1.1 RPC的基础概念 RPC,即Remote Procdure Call,中文名:远程过程调用: (1)它允许一台计算机程序远程调用另外一台计算机的子程序,而不用去关心底层的网络通信细节,对我们来说是透明的.因此,它经常用于分布式网络通信中. RPC协议假定某些传输协议的存在,如TCP或UDP,为通信程序之间携带信息数据.在OSI网络通信模型中,RPC跨越了传输层和应用层.RPC使得开发包括网络分布式多程序在内的应用程序更加容易. (2)Hadoop的进程间交互都是通过R

原帖地址:http://blog.csdn.net/kingfox/article/details/7233350 原文作者:狐帝 刚刚学习C#,在编写一个网络通讯的程序的时候,遇到了点麻烦.监听代码是放在一个线程中,当在线程中调用Socket.Accept()函数时,倘若这时需要中止该线程,C#似乎没有提供现成的办法,使用了Thread.Abort()和Thread.Interrupt()函数,都没有用.有人说用异步Accept方法避免阻塞,可是用这种方法就得在线程中不停地轮询Socket的状

开始聊mapreduce,mapreduce是hadoop的计算框架,我学hadoop是从hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,所以当我写分布式文件系统时候,总是感觉自己的理解肤浅

MapReduce Tutorial(个人指导) Purpose(目的) Prerequisites(必备条件) Overview(综述) Inputs and Outputs(输入输出) MapReduce - User Interfaces(用户接口) Payload(有效负载) Mapper Reducer Partitioner Counter Job Configuration(作业配置) Task Execution & Environment(任务执行和环境) Memory Man

Socket通信,主要是基于TCP协议的通信.本文从Socket通信(代码实现).多线程并发.以及TCP协议相关原理方面 介绍 阻塞Socket通信一些知识. 本文从服务器端的视角,以“Echo Server”程序为示例,描述服务器如何处理客户端的连接请求.Echo Server的功能就是把客户端发给服务器的数据原封不动地返回给客户端. 第一种方式是单线程处理方式:服务器的处理方法如下: public void service(){ while (true) { Socket socket =

一.Hadoop简介: Hadoop是由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构,实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS:Hadoop框架最核心设计就是HDFS和MapReduce,HDFS为海量数据提供了存储,MapReduce为海量数据提供了计算. Hadoop要解决的问题:海量数据的存储(HDFS).海量数据的分析(MapReduce)和资源管理调度(YARN) Hadoop主要作用于分布式 二.Hadoop实现机制 1.

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Name

引言 Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统.它和现有的分布式文件系统有很多共同点.但同时,它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的.HDFS是一个高 度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上.HDFS能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用.HDFS放宽了一部分POSIX约束,来实 现流式读取文件系统数据的目的.HDFS在最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架构而开发的.HDFS

一.RPC基础概念 1.1 RPC的基础概念 RPC,即Remote Procdure Call,中文名:远程过程调用: (1)它允许一台计算机程序远程调用另外一台计算机的子程序,而不用去关心底层的网络通信细节,对我们来说是透明的.因此,它经常用于分布式网络通信中. RPC协议假定某些传输协议的存在,如TCP或UDP,为通信程序之间携带信息数据.在OSI网络通信模型中,RPC跨越了传输层和应用层.RPC使得开发包括网络分布式多程序在内的应用程序更加容易. (2)Hadoop的进程间交互都是通过R

1.Java动态代理实例 Java 动态代理一个简单的demo:(用以对比Hadoop中的动态代理) Hello接口: public interface Hello { void sayHello(String to); void print(String p); } Hello接口的实现类: public class HelloImpl implements Hello {           public void sayHello(String to) {          System.

与IPC相关的代码在org.apache.hadoop.ipc包下.共七个文件,其中4个辅助类: RemoteException Status VersionedProtocol ConnectionHeader 主要实现类3个: Client Server RPC 客户端Client: 如上图: 与IPC连接相关的 Client.Connection Client.ConnectionId ConnectionHeader 与远程调用Call相关的 Client.Call Client.Par

开始聊mapreduce,mapreduce是hadoop的计算框架,我学hadoop是从hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,所以当我写分布式文件系统时候,总是感觉自己的理解肤浅

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(

早期的一篇文章,针对Hadoop 2.6.0. 一.Listener Listener线程,当Server处于运行状态时,其负责监听来自客户端的连接,并使用Select模式处理Accept事件. 同时,它开启了一个空闲连接(Idle Connection)处理例程,如果有过期的空闲连接,就关闭.这个例程通过一个计时器来实现. 当select操作调用时,它可能会阻塞,这给了其它线程执行的机会.当有accept事件发生,它就会被唤醒以处理全部的事件,处理事件是进行一个doAccept的调用. doA

一.在root下进行格式化 这样很糟糕 这样的话,若是第一次装的话,我的建议是将生成的文件都删掉,恢复到最开始的状态, 1. 首先你需要删除 vi conf/hdfs-site.xml   配置文件的dfs.name.dir和dfs.data.di的路径位置,我的是:/home/hadoop/dfs 故为:rm -rf  /home/hadoop/dfs 2.其次你需要删除  vi conf/mapred-site.xml   文件中的mapred.system.dir  的文件位置: <val

对于业界的大数据存储及分布式处理系统来说,Hadoop 是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架,对于 Hadoop 框架的介绍在此不再累述,读者可参考 Hadoop 官方简介.使用和学习过老 Hadoop 框架(0.20.0 及之前版本)的同仁应该很熟悉如下的原 MapReduce 框架图: 图 1.Hadoop 原 MapReduce 架构 从上图中可以清楚的看出原 MapReduce 程序的流程及设计思路: 首先用户程序 (JobClient) 提交了一个 job,job 的信息会发送

为什么会引入RPC: RPC采用客户机/服务器模式.请求程序就是一个客户机,而服务提供程序就是一个服务器.当我们讨论HDFS的,通信可能发生在: Client-NameNode之间,其中NameNode是服务器 Client-DataNode之间,其中DataNode是服务器 DataNode-NameNode之间,其中NameNode是服务器 DataNode-DateNode之间,其中某一个DateNode是服务器,另一个是客户端 如果我们考虑Hadoop的Map/Reduce以后,这些系统