如何解决winutils.exe的问题什么原因导致的???windows是客户端,读取linux的文件.客户端没有hadoop的环境重新在windows上面编译hadoop,编译出来window版本的客户端 解决:第一步:将hadoop-2.6.0-cdh5.14.0 拷贝到一个没有中文,没有空格的路径下面去 第二步:windows当中配置hadoop的环境变量 第三步:拷贝hadoop-2.6.0-cdh5.14.0\bin\hadoop.dll文件 拷贝到 c:\\windows\\syst

要在Hadoop集群运行上运行JNI程序,首先要在单机上调试程序直到可以正确运行JNI程序,之后移植到Hadoop集群就是水到渠成的事情. Hadoop运行程序的方式是通过jar包,所以我们需要将所有的class文件打包成jar包.在打包的过程中,无需将动态链接库包含进去. 在集群中运行程序之前,Hadoop会首先将jar包传递到所有的节点,然后启动运行.我们可以在这个阶段将动态链接库作为附件和jar包同时传递到所有的节点.方法就是给jar命令指定-files参数.命令如下: hadoop ja

title: Hadoop系列004-Hadoop运行模式(上) date: 2018-11-20 14:27:00 updated: 2018-11-20 14:27:00 categories: Hadoop tags: [Hadoop,框架,运行模式] 本人微信公众号,欢迎扫码关注! Hadoop运行模式 1.概述 1)官方网址 官方网站:http://hadoop.apache.org/ 各个版本归档库地址:https://archive.apache.org/dist/hadoop/c

Hadoop的运行模式分为3种:本地运行模式,伪分布运行模式,集群运行模式,相应概念如下: 1.独立模式即本地运行模式(standalone或local mode)无需运行任何守护进程(daemon),所有程序都在单个JVM上执行.由于在本机模式下测试和调试MapReduce程序较为方便,因此,这种模式适宜用在开发阶段. 单机模式是Hadoop的默认模式.当首次解压Hadoop的源码包时,Hadoop无法了解硬件安装环境,便保守地选择了最小配置.在这种默认模式下所有3个XML文件均为空.当配置文

Linux中配置Hadoop运行环境 程序清单 VMware Workstation 11.0.0 build-2305329 centos6.5 64bit jdk-7u80-linux-x64.rpm hadoop-2.6.0.tar.gz hbase-1.0.2-bin.tar.gz SSH(centos6.5 默认已安装) 创建Linux系统用户(伪分布式可直接使用root用户试验) root用户登录linux,密码同初始安装用户密码. 1.创建hadoop用户组 [root@local

在Windows环境上搭建Hadoop环境需要安装jdk1.7或以上版本.有了jdk之后,就可以进行Hadoop的搭建. 首先下载所需要的包: 1. Hadoop包: hadoop-2.5.2.tar.gz 2. Eclipse插件: hadoop-eclipse-plugin-2.5.2.jar 3. Hadoop在Windows运行插件包: hadooponwindows-master.zip 4. 测试数据: 1901和1902年天气预报文件 以上文件下载链接: https://pan.b

目前CSDN,博客园,简书同步发表中,更多精彩欢迎访问我的gitee pages 目录 Hadoop完全分布式运行模式 步骤分析: 编写集群分发脚本xsync 集群配置 集群部署规划 配置集群 集群单点启动 SSH无密登陆配置 登录状态的环境变量 群起集群 集群启动/停止方式总结 集群时间同步 其他注意事项 Hadoop完全分布式运行模式 步骤分析: 准备3台客户机(关闭防火墙.静态ip.主机名称) vim /etc/sysconfig/network 三台机器各自的配置分别为HOSTNAME=

本文的目的是实现在windows环境下实现模拟运行Map/Reduce程序.最终实现效果:MapReduce程序不会被提交到实际集群,但是运算结果会写入到集群的HDFS系统中. 一.环境说明:     操作系统:win7     eclipse:Version: Mars Release (4.5.0)     hadoop:2.5.1 二.预备文档(仅是说明,以第三步为准): System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root"

此种方式不能直接在eclipse中调试代码. 首先需要在src下放置服务器上的hadoop配置文件:core-site.xml\yarn-site.xml\hdfs-site.xml\mapred-site.xml 1.在本地直接调用,执行过程在服务器上(真正企业运行环境)     a.首先把MR程序打包(jar),直接放到本地,比如C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\wc.jar     b.修改hadoop的源码 ,在新建的Java project中拷贝下面

原 Hadoop MapReduce 框架的问题 原hadoop的MapReduce框架图 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 的信息会发送到 Job Tracker 中,Job Tracker 是 Map-reduce 框架的中心,他需要与集群中的机器定时通信 (heartbeat), 需要管理哪些程序应该跑在哪些机器上,需要管理所有 job 失败.重启等操作. TaskTracker 是 Ma

单词计数是最简单也是最能体现MapReduce思想的程序之一,可以称为MapReduce版"Hello World",该程序的完整代码可以在Hadoop安装包的"src/examples"目录下找到.单词计数主要完成功能是:统计一系列文本文件中每个单词出现的次数,如下图所示. 现在我们以"hadoop"用户登录"Master.Hadoop"服务器. 1. 创建本地的示例数据文件: 依次进入[Home]-[hadoop]-[ha

一.Hadoop是什么 一个分布式系统基础架构,由Apache基金会所开发.用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力进行高速运算和存储. Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上:而且它提供高传输率(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用

1.概述 不管程序性能有多高,机器处理能力有多强,都会有其极限.能够快速方便的横向与纵向扩展是Nut设计最重要的原则,以此原则形成以分布式并行计算为核心的架构设计.以分布式并行计算为核心的架构设计是Nut区别于Solr.Katta的地方. Nut是一个Lucene+Hadoop分布式并行计算搜索框架,能对千G以上索引提供7*24小时搜索服务.在服务器资源足够的情况下能达到每秒处理100万次的搜索请求. Nut开发环境:jdk1.6.0.23+lucene3.0.3+eclipse3.6.1+ha

本人微信公众号,欢迎扫码关注! Hadoop运行模式(下) 2.3.完全分布式部署Hadoop 1)分析: 1)准备3台客户机(关闭防火墙.静态ip.主机名称) 2)安装jdk 3)配置环境变量 4)安装hadoop 5)配置环境变量 6)安装ssh 7)配置集群 8)启动测试集群 2)操作 (1) 虚拟机准备 克隆三台干净的虚拟机 (2) 主机名设置 (3) scp 1)scp可以实现服务器与服务器之间的数据拷贝. 2)案例实操 (1)将hadoop101中/opt/module和/opt/s

本人微信公众号,欢迎扫码关注! Hadoop运行环境搭建 1.虚拟机网络模式设置为NAT 2.克隆虚拟机 3.修改为静态ip 4. 修改主机名 5.关闭防火墙 1)查看防火墙开机启动状态 chkconfig iptables --list 2)关闭防火墙 chkconfig iptables off 6.在opt目录下创建文件 7.安装JDK 1)卸载现有jdk 查询是否安装java软件: rpm –qa|grep java 如果安装的版本低于1.7,卸载该jdk: rpm –e 软件包 2)用

出现该问题的原因:在第一次格式化dfs后,启动并使用了hadoop,后来又重新执行了格式化命令(hdfs namenode -format),这时namenode的clusterID会重新生成,而datanode的clusterID 保持不变. 1:其实网上已经有解决办法了,这里自己脑补一下,也可以让别人看到我是怎么解决的.出现这个问题主要是和配置这个文件相关:core-site.xml: <!-- 指定HADOOP所使用的文件系统schema(URI),HDFS的老大(NameNode)的地址

1.单机模式:安装简单,几乎不用做任何配置,但仅限于调试用途 2.伪分布模式:在单节点上同时启动namenode.datanode.jobtracker.tasktracker.secondarynamenode等5个进程,模拟分布式运行的各个节点 3.完全分布式模式:正常的Hadoop集群,由多个各司其职的节点构成

(1)配置集群 (a)配置hadoop-2.7.2/etc/hadoop/yarn-env.sh 配置一下JAVA_HOME export JAVA_HOME=/home/hadoop/bigdatasoftware/jdk1.8.0_161 (b)配置yarn-site.xml <!-- reducer获取数据的方式 --> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>

1.概述 最近有同学反应,如何在配置了HA的Hadoop平台运行MapReduce程序呢?对于刚步入Hadoop行业的同学,这个疑问却是会存在,其实仔细想想,如果你之前的语言功底不错的,应该会想到自动重连,自动重连也可以帮我我们解决运行MapReduce程序的问题.然后,今天我赘述的是利用Hadoop的Java API 来实现. 2.介绍 下面直接附上代码,代码中我都有注释. 2.1Java操作HDFS HA的API 代码如下: /** * */ package cn.hdfs.mr.examp

windows环境下编写hadoop程序 新建:File->new->Project->Maven->next GroupId 和ArtifactId 随便写(还是建议规范点)->finfsh 会生成pom.xml,文件内容如下 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0&qu