不多说,直接上干货! 这个时候我们可以进入logs下的userlogs 备注:userlogs目录下有很多个以往运行的作业,我选择最新的最大编号的作业,就是我们当前运行作业的日志.然后找到stderr stdout syslog文件,stderr为作业错误日志,stdout作业输出日志,syslog为系统日志

上一篇博文如何在Eclipse下搭建Hadoop开发环境,今天给大家介绍一下如何分别分别在Eclipse和Hadoop集群上运行我们的MapReduce程序! 1. 在Eclipse环境下运行MapReduce程序(WordCount程序) 首先看一下我的项目结构和WordCount程序: 其中word.txt将作为我们测试的输入文件,内容如下: 程序代码如下所示: package com.hadoop.WordCount; import java.io.IOException; import

MapReduce任务有三种运行方式: 1.windows(linux)本地调试运行,需要本地hadoop环境支持 2.本地编译成jar包,手动发送到hadoop集群上用hadoop jar或者yarn jar方式运行. 3.本地编译环境在IDE里直接提交到集群上运行,实际上这种方式就是第二种方式的变种. 本例说的就是第三种方式 1)核心的部分就是Confirguration的配置 2)本地需要编译成jar包 3)运行参数在本地配置,包括输入输出参数4)出现windows下的环境配置问题,参照h

问题详细: 搭建类hadoop的集群集群环境,查看hadoop dfsadmin -report 也有datanode节点.在master:50070上也有. 然而在eclipse环境上运行mapreduce的程序时,却发现每次都是直接在本地上跑,并没有在集群上运行程序! 解决办法: =>mapred-site.xml里面mapreduce.jobtracker.address 这个属性没有配置, 那么程序就会在导入的hadoop-mapreduce-client-core-2.5.2.jar包

Hadoop集群_WordCount运行详解--MapReduce编程模型 下面这篇文章写得非常好,有利于初学mapreduce的入门 http://www.nosqldb.cn/1369099810935.html

原文:http://my.oschina.net/wstone/blog/365010#OSC_h3_13 (WJW)高可用,完全分布式Hadoop集群HDFS和MapReduce安装配置指南 [X] 安装环境: [X] 编译hadoop [1] 拷贝hadoop-2.2.0-src.tar.gz到hadoop84的/opt目录下,然后执行: [2] YUM安装依赖库: [3] 下载并安装配置:protobuf [4] 下载并配置:findbugs [5] 构建二进制版Hadoop [X] 安装

集群的起源: 集群并不是一个全新的概念,其实早在七十年代计算机厂商和研究机构就开始了对集群系统的研究和开发.由于主要用于科学工程计算,所以这些系统并不为大家所熟知.直到Linux集群的出现,集群的概念才得以广为传播. 对集群的研究起源于集群系统的良好的性能可扩展性(scalability).提高CPU主频和总线带宽是最初提供计算机性能的主要手段.但是这一手段对系统性能的提供是有限的.接着人们通过增加CPU个数和内存容量来提高性能,于是出现了向量机,对称多处理机(SMP)等.但是当CPU的个数超过

原文链接:Hadoop集群(第6期)_WordCount运行详解 1.MapReduce理论简介 1.1 MapReduce编程模型 MapReduce采用"分而治之"的思想,把对大规模数据集的操作,分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成,然后通过整合各个节点的中间结果,得到最终结果.简单地说,MapReduce就是"任务的分解与结果的汇总". 在Hadoop中,用于执行MapReduce任务的机器角色有两个:一个是JobTracker:另一个是TaskTrac

之前将eclipse下编好的mapreduce代码放到集群上面跑,发现速度很慢,namenode节点的cpu和内存使用率很低,datanode节点基本上处于没有运行的状态,然后通过查看hadoop-etc-hadoop下面的配置文件,发现mapreduce-site.xml文件下面的mapreduce.framework.name名字中framework少了一个字母e,导致集群一直运行在伪分布模式下面,同时也导致web控制网页没有datanode的信息,打开master:8088网站显示no a

Linux集群基础 作者:Danbo 时间:2015-7-12 集群概述 什么是集群?集群是一组协同工作的服务器实体.用以提供比单一服务实体更具扩展性和可用性的平台. 集群的分类 1.HPC(High Performance Compute Clutering)2.HA(High-availabtlity)3.LB(Load-balance clutering) HA集群的概念 1.容错:2.可用性:3.可靠性:4.热备份:5.数据完整性 HA集群的三种方式1.主从方式:包含两台服务器及一个或多

一.ntpd与ntpdate的区别: 摘自:ntpd与ntpdate的区别 - 百事乐 - 博客园  http://www.cnblogs.com/liuyou/archive/2012/07/29/2614330.html 1.区别: ntpd是调整时间,即将时间一点一点的校准过来,最终把时间慢慢校正对: ntpdate是校准时间,即直接调整时间,并不会考虑其他程序,直接结果是时钟跃变. 2.时钟跃变的后果 很多应用程序依赖连续的时钟,即取得的时间是线性的, 基于一个事实:时间不会往回跳跃.

本文前提是已经正确安装好scala,sbt以及spark了   简述将程序挂载到集群上运行的步骤: 1.构建sbt标准的项目工程结构: 其中: ~/build.sbt文件用来配置项目的基本信息(项目名.组织名.项目版本.使用的scala版本或者再次配置些项目所需的依赖包): project/build.properties文件配置你要使用什么版本的sbt对项目操作: project/plugins.sbt文件是给项目添加所需的插件: project/Build.scala文件是对项目进行些复杂的

Facebook运行着全球最大的MySQL数据库集群,该集群分布在两个大洲上的多个数据中心中数以千计的服务器上.让人不解的是,Facebook只动用了一个很小的团队来管理这个庞大的MySQL数据库集群. 近日Facebook的Shlomo Priymak在Facebook博客上发文揭开了这个秘密.Facebook的秘诀就是Facebook自己开发的MySQL Pool Scanner(MPS),MPS能完成一个MySQL数据库管理员(BDA)的几乎所有运营维护工作,使得Facebook的数据库集

实验室有一个Linux集群,本文做一下记录. SSH相关命令 通过SSH登录集群中的其他机器上的操作系统(或虚拟机中的操作系统).操作系统之间已经设置免密码登录. 1. 无选项参数运行 SSH 通常使用 SSH 的方式就是不加任何选项参数,仅仅输入 "ssh".下面是示例: $ ssh 192.168.0.103 注意这样是在 ssh 进程端口号22, 目标主机用户和当前用户同名的情况下. 2. 指定登陆用户 默认的,ssh 会尝试用当前用户作为用户名来连接.在上面的示例命令中,ssh

1.加入配置文件到项目源码目录下(src) <configuration> <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property> </configuration> 读取配置文件内容,使项目知道向集群提交运行 2.将本项目打包到项目源码目录下(src) 3.在Java代码加入下一句话 Configurati

linux虚拟服务器(LVS)项目在linux操作系统上提供了最常见的负载均衡软件. 集群定义: 集群(cluster)技术是一种较新的技术,通过集群技术,可以在付出较低成本的情况下获得在性能.可靠性.灵活性方面的相对较高的收益,其任务调度则是集群系统中 的核心技术.本文就集群系统的定义.发展趋势.任务调度等问题进行了简要论述.集群是一组相互独立的.通过高速网络互联的计算机,它们构成了一个组,并以单一系统的模式加以管理.一个客户与集群相互作用时,集群像是一个独立的服务器.集群配置是用于提高可用性

一.简介 Spark 的一大好处就是可以通过增加机器数量并使用集群模式运行,来扩展程序的计算能力.好在编写用于在集群上并行执行的 Spark 应用所使用的 API 跟本地单机模式下的完全一样.也就是说,你可以在小数据集上利用本地模式快速开发并验证你的应用,然后无需修改代码就可以在大规模集群上运行. 首先介绍分布式 Spark 应用的运行环境架构,然后讨论在集群上运行 Spark 应用时的一些配置项.Spark 可以在各种各样的集群管理器(Hadoop YARN.Apache Mesos,还有Sp

有关这个问题,似乎这个在某些时候,用python写好,且spark没有响应的算法支持, 能否能在YARN集群上 运行PySpark方式, 将python分析程序提交上去? Spark Application可以直接运行在YARN集群上,这种运行模式,会将资源的管理与协调统一交给YARN集群去处理,这样能够实现构建于YARN集群之上Application的多样性,比如可以运行MapReduc程序,可以运行HBase集群,也可以运行Storm集群,还可以运行使用Python开发机器学习应用程序,等等

11年时候,曾经对 Ganglia 和 Nagios有一定接触,这是两个用于监视数据中心的工具.这两个工具被大量用于高性能计算(HPC)环境中,但是它们对于其他环境也具有很大的吸引力(例如云.呈现集群和托管中心).此外,两者对监视的定义也采取了不同的侧重点.Ganglia 更多地与收集度量数据并随时跟踪这些数据有关,而 Nagios 一直致力于成为一种报警机制. 真么多年过去了,这两个工具还是挺有用的.,这里有一定的介绍:http://os.51cto.com/art/201104/255361

准备工作 需要有三台主机,其中一台主机充当master,另外两台主机分别为slave01,slave02,并且要求三台主机处于同一个局域网下 通过命令:ifconfig 可以查看主机的IP地址,如下图所示 本集群的三台机器的IP地址如下 10.129.0.118 master 10.129.0.223 slave01 10.129.0.124 slave02 通过命令:ping IP地址 可以查看与另一台主机的连通性 如下所示 注意:在shell命令下通过CTRL+C 可以结束命令的执行 三台主

注:以下链接均为近期hadoop集群搭建及mapreduce应用开发查找到的资料.使用hadoop2.6.0,其中hadoop集群配置过程下面的文章都有部分参考. hadoop集群配置方法: ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------