Hadoop测试Yarn和MapReduce 1.配置Yarn (1)配置ResourceManager 生产环境中,一般是重开一台机器作为ResourceManager,这里我们以Master机器代替. 修改yarn-site.xml: <?xml version="1.0"?> <!-- Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use

起因是我运行wordcount测试一直卡主,不能执行,一直处于 Accept 状态,等待被执行,刚开始是各种配置yarn参数,以及host配置,后来发现还是不行 hadoop 集群安装完成后,在50070的 HDFS 管理后台能看到,livenode 为2, 但是在 YARN 的资源管理后台,http://hadoop-master:8088/cluster/nodes 下面看不到节点, 原因分析:原来我写的是 <value>0.0.0.0:8088</value>,因为是一个we

下载hadoop压缩包设置hadoop环境变量设置hdfs环境变量设置yarn环境变量设置mapreduce环境变量修改hadoop配置设置core-site.xml设置hdfs-site.xml设置yarn-site.xml设置mapred-site.xml设置slave文件分发配置启动hdfs格式化namenode启动hdfs检查hdfs启动情况启动yarn测试mr任务hadoop本地库hdfs yarn和mapreduce参数 下载hadoop压缩包 去hadoop官网下载hadoop-2

@ 目录 前言 预先设置 修改主机名 关闭防火墙 创建hadoop用户 SSH安装免密登陆 单机免密登陆--linux配置ssh免密登录 linux环境配置Java变量 配置Java环境变量 安装Hadoop-3.3.0.tar.gz 运行 单机非分布式 伪分布式 1.修改配置文件 2.格式化NameNode 3.开启 NaneNode 和 DataNode 进程 4. 操作集群 5. 启动yarn(伪分布式也可以不启动) 6.运行测试实例 7. 配置日志保存在HDFS 分布式 规划 修改配置文

目录 一.什么是yarn 二.yarn的基本架构和角色 三.yarn的工作机制 四.任务提交流程 五.资源调度器 FIFO 容量调度器 公平调度器 六.容量调度器多队列提交案例实操 1.案例:配置default.hive多队列 ①增加队列,添加队列的属性配置 ②分发配置文件到集群,重启Yarn ③测试,向default ,hive队列分别提交任务 2.配置Hive的默认提交队列 一.什么是yarn ​ Yarn是一个资源调度平台,负责为运算程序提供服务器运算资源,相当于一个分布式的操作系统平台,

安装spark 安装hadoop 安装ssh,调试免密钥登录 配置hadoop 配置yarn 测试

搭建环境准备:JDK1.6,SSH免密码通信 系统:CentOS 6.3 集群配置:NameNode和ResourceManager在一台服务器上,三个数据节点 搭建用户:YARN Hadoop2.2下载地址:http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/ 步骤一:上传Hadoop 2.2 并解压到/export/yarn/hadoop-2.2.0 外层的启动脚本在sbin目录 内层的被调用脚本在bin目录 Native的so文件都在lib

Ubuntu子系统安装和删除yarn 在 Debian 或 Ubuntu 上,需要用 Debian 包仓库来安装 Yarn. 首先需要配置仓库: curl -sS https://dl.yarnpkg.com/debian/pubkey.gpg | sudo apt-key add - echo "deb https://dl.yarnpkg.com/debian/ stable main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/yarn.list Ub

Yarn是Facebook最近发布的一款依赖包安装工具.Yarn是一个新的快速安全可信赖的可以替代NPM的依赖管理工具 快速安装 //在NPM 中安装npm install -g yarn MacOS 在Mac上安装比较方便,使用初始化脚本即可 1 curl -o- -L https://yarnpkg.com/install.sh | bash Linux Po主自己的机器是Ubuntu,安装比较简单 输入命令 1 2 sudo apt-key adv --keyserver pgp.mit.

现在做的项目是个大数据报表系统,刚开始的时候,负责做Java方面的接口(项目前端为独立的Java web 系统,后端也是Java web的系统,前后端系统通过接口传输数据),后来领导觉得大家需要多元化发展,要全面发展.就让大数据组的同事,给我们报表组的同事培训了下大数据方面的知识,主要是hive的.就这样就开启了新的篇章,虽然比较腹议,自此大数据离线数据计算的工作就交给我们报表组了,我们还是欣然的接受了,我自己还是相当想向大数据方面发展的. 自此,开启了大数据开发的篇章. -----------

https://yarn.bootcss.com 使用yarn的原因: 1.速度超快 Yarn 缓存了每个下载过的包,所以再次使用时无需重复下载. 同时利用并行下载以最大化资源利用率,因此安装速度更快. 2.超级安全 在执行代码之前,Yarn 会通过算法校验每个安装包的完整性. 3.超级可靠 使用详细.简洁的锁文件格式和明确的安装算法,Yarn 能够保证在不同系统上无差异的工作. 特点: 1.离线模式 如果你以前安装过某个包,再次安装时可以在没有任何互联网连接的情况下进行. 2.确定性 不管安装

#spark2.2.0源码编译 #组件:mvn-3.3.9 jdk-1.8 #wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/spark/spark-2.2.0/spark-2.2.0.tgz ---下载源码 (如果是Hive on spark---hive2.1.1对应spark1.6.0) #tar zxvf spark-2.2.0.tgz ---解压 #cd spark-2.2.0/dev ##修改make-distribution.sh的MVN路径为$M2_HO

一.hadoop安装(本地模式及伪分布式安装) hadoop历史版本下载网站:http://archive.apache.org/dist/运行模式:    本地模式    yarn模式 hadoop组成:    common:基本组件.命令    hdfs:分布式文件系统,安全(默认副本集)    yarn:数据操作系统(性质相当于linux OS)    mapreduce:分布式计算框架        input -> map -> shuffer -> reduce ->

转载: http://www.cnblogs.com/scotoma/archive/2012/09/18/2689902.html 作者:杨鑫奇 PS:文章有部分参考资料来自网上,并经过实践后写出,有什么问题欢迎大家联系我. update: 20130518  大家可以尝试下Ambari来配置Hadoop的相关环境 快速的部署Hadoop,Hbase和Hive等并提供Ganglia和Nagios的监控功能,强烈推荐使用. http://www.cnblogs.com/scotoma/archi

经过一系列的前期环境准备,现在可以开始Hadoop的安装了,在这里去apache官网下载2.7.3的版本 http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/hadoop-2.7.3/hadoop-2.7.3.tar.gz 不需要下载最新的3.0版本, 与后续Hive最新版本有冲突,不知道是不是自己的打开方式不对.  hadoop有三种运行方式:单机.伪分布式.完全分布式,本文介绍完全分布式. 安装Hadoop 现在有三个机器,一个Master

Hadoop 版本: apache hadoop 2.9.1JDK 版本: Oracle JDK1.8集群规划master(1): NN, RM, DN, NM, JHSslave1(2): DN, NMslave2(3): DN, NMjdk-8u172-linux-x64.tar.gzhadoop-2.9.1.tar.gz 一 环境初始化 [root@hadoop1 opt]# cat /etc/redhat-release CentOS release 6.10 (Final) # ser

1.  配置节点bonnie1 hadoop环境 (1) 下载hadoop- 2.6.0 并解压缩 [root@bonnie1 ~]# wget http://apache.fayea.com/hadoop/common/hadoop-2.6.0/hadoop-2.6.0.tar.gz -C /usr/local [root@bonnie1 ~]# cd /usr/local/ [root@bonnie1 local]# tar -xvf hadoop-2.6.0.tar (2) 配置环境变量

目录: 一.hadoop2.2.0.zookeeper3.4.5.hbase0.96.2.hive0.13.1都是什么? 二.这些软件在哪里下载? 三.如何安装 1.安装JDK 2.用parallels克隆3台机器 3.安装Zookeeper-3.4.5 4.安装hadoop2.2.0 5.启动zookeeper 6.启动JournalNode集群 7.Hbase-0.96.2-hadoop2(启动双HMaster的配置,m1是主HMaster,m2是从HMaster) 8.在ubuntu12.

p.MsoNormal { margin: 0pt; margin-bottom: .0001pt; text-align: justify; font-family: Calibri; font-size: 10.5000pt } h1 { margin-top: 17.0000pt; margin-bottom: 16.5000pt; page-break-after: avoid; text-align: justify; line-height: 240%; font-family: C

1.修改Linux主机名2.修改IP3.修改主机名和IP的映射关系 ######注意######如果你们公司是租用的服务器或是使用的云主机(如华为用主机.阿里云主机等) /etc/hosts里面要配置的是内网IP地址和主机名的映射关系 4.关闭防火墙5.ssh免登陆 6.安装JDK,配置环境变量等 具体修改方式可参加我的另外一篇文章“基于centos6.5 hadoop 伪分布式安装”.“centos 6.5 配置ssh免登录” 集群规划: 主机名 IP 安装的软件 运行的进程 hadoop1

Hadoop HA 原理概述 为什么会有 hadoop HA 机制呢? HA:High Available,高可用 在Hadoop 2.0之前,在HDFS 集群中NameNode 存在单点故障 (SPOF:A Single Point of Failure). 对于只有一个 NameNode 的集群,如果 NameNode 机器出现故障(比如宕机或是软件.硬件 升级),那么整个集群将无法使用,直到 NameNode 重新启动 那如何解决呢? HDFS 的 HA 功能通过配置 Active/Sta