原文链接:http://blog.javachen.com/2014/06/24/tuning-in-mapreduce/ 本文主要记录Hadoop 2.x版本中MapReduce参数调优,不涉及Yarn的调优. Hadoop的默认配置文件(以cdh5.0.1为例): core-default.xml hdfs-default.xml mapred-default.xml 说明: 在hadoop2中有些参数名称过时了,例如原来的mapred.reduce.tasks改名为mapreduce.jo

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

1.前提:MapReduce能配置的前提是hdfs能够正常运行 2.在1的基础上,配置两个文件:    在hadoop文件夹下配置两个文件mapred-site.xml(由mapred-site.xml.template) 和 yarn-site.xml         yarn-site.xml <configuration> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname</name> <value&g

配置mapreduce <?xml version="1.0"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"? > <!-- Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in

前言 前面一篇博文写的是Combiner优化MapReduce执行,也就是使用Combiner在map端执行减少reduce端的计算量. 一.作业的默认配置 MapReduce程序的默认配置 1)概述 在我们的MapReduce程序中有一些默认的配置.所以说当我们程序如果要使用这些默认配置时,可以不用写. 我们的一个MapReduce程序一定会有Mapper和Reducer,但是我们程序中不写的话,它也有默认的Mapper和Reducer. 当我们使用默认的Mapper和Reducer的时候,m

1.下载,安装,配置好Hadoop 2.在IDEA中执行MapReduc 配置: 这里将JAR包加入: JAR包是:/usr/local2/hadoop/share/hadoop 目录下:直接右边+以下几个文件夹 common,common->lib, hdfs,mapreduce,yarn 3.配置完成:

简介 hadoop2的中的MapReduce不再是hadoop1中的结构已经没有了JobTracker,而是分解成ResourceManager和ApplicationMaster.这次大变革被称为MRv2或者YARN,是一次革命性的变化. 配置 在前面的文章中,我们配置了hadoop2集群的HA高可靠,下面紧接上前面的配置,设置MapReduce的配置信息,也是最简单最容易上手的. 修改文件yarn-site.xml,内容如下 <configuration>   <property&g

1.通过修改实例模板程序来实现自己的map-reduce: 为了让示例程序run起来: 1)安装eclipse 2)安装map-reduce的eclipse插件 eclipse的map-reduce插件可以很方便的创建hadoop项目(自动导入所依赖的map-reduce jar包)和打开map-reduce视图(在里面可以像查看本机文件系统一样直观的看到hdfs文件系统的结构) 安装详细步骤: i)查找eclipse的安装路径: $:whereis eclipse 1.通过修改实例模板程序来实

MapReduce相关配置参数分为两部分,分别是JobHistory Server和应用程序参数,Job History可运行在一个独立节点上,而应用程序参数则可存放在mapred-site.xml中作为默认参数,也可以在提交应用程序时单独指定,注意,如果用户指定了参数,将覆盖掉默认参数. 以下这些参数全部在mapred-site.xml中设置. 1.    MapReduce JobHistory相关配置参数 在JobHistory所在节点的mapred-site.xml中配置. (1) ma

MapReduce相关配置参数分为两部分,分别是JobHistory Server和应用程序参数,Job History可运行在一个独立节点上,而应用程序参数则可存放在mapred-site.xml中作为默认参数,也可以在提交应用程序时单独指定,注 意,如果用户指定了参数,将覆盖掉默认参数. 以下这些参数全部在mapred-site.xml中设置. 1.    MapReduce JobHistory相关配置参数 在JobHistory所在节点的mapred-site.xml中配置. (1) m

1 概述 该瞅瞅MapReduce的内部运行原理了,以前只知道个皮毛,再不搞搞,不然怎么死的都不晓得.下文会以2.4版本中的WordCount这个经典例子作为分析的切入点,一步步来看里面到底是个什么情况. 2 为什么要使用MapReduce Map/Reduce,是一种模式,适合解决并行计算的问题,比如TopN.贝叶斯分类等.注意,是并行计算,而非迭代计算,像涉及到层次聚类的问题就不太适合了. 从名字可以看出,这种模式有两个步骤,Map和Reduce.Map即数据的映射,用于把一组键值对映射成另

1 概述 该瞅瞅MapReduce的内部执行原理了,曾经仅仅知道个皮毛,再不搞搞,不然怎么死的都不晓得.下文会以2.4版本号中的WordCount这个经典样例作为分析的切入点.一步步来看里面究竟是个什么情况. 2 为什么要使用MapReduce Map/Reduce.是一种模式,适合解决并行计算的问题,比方TopN.贝叶斯分类等. 注意.是并行计算,而非迭代计算,像涉及到层次聚类的问题就不太适合了. 从名字能够看出,这样的模式有两个步骤,Map和Reduce. Map即数据的映射,用于把一组键值

Hadoop为用户作业提供了多种可配置的参数,以允许用户根据作业特点调整这些参数值使作业运行效率达到最优. 一 应用程序编写规范 1.设置Combiner         对于一大批MapReduce程序,如果可以设置一个Combiner,那么对于提高作业性能是十分有帮助的.Combiner可减少Map Task中间输出的结果,从而减少各个Reduce Task的远程拷贝数据量,最终表现为Map Task和Reduce Task执行时间缩短. 2. 选择合理的Writable类型       

http://blog.javachen.com/2014/06/24/tuning-in-mapreduce/ 本文主要记录Hadoop 2.x版本中MapReduce参数调优,不涉及Yarn的调优. Hadoop的默认配置文件(以cdh5.0.1为例): core-default.xml hdfs-default.xml mapred-default.xml 说明: 在hadoop2中有些参数名称过时了,例如原来的mapred.reduce.tasks改名为mapreduce.job.red

http://blog.javachen.com/2014/06/24/tuning-in-mapreduce/ 本文主要记录Hadoop 2.x版本中MapReduce参数调优,不涉及Yarn的调优. Hadoop的默认配置文件(以cdh5.0.1为例): core-default.xml hdfs-default.xml mapred-default.xml 说明: 在hadoop2中有些参数名称过时了,例如原来的mapred.reduce.tasks改名为mapreduce.job.red

本文为<hadoop技术内幕:深入解析MapReduce架构设计与实现原理>一书第9章<Hadoop性能调优>的总结. 图1 Hadoop层次结构图 从管理员角度进行调优 1.硬件选择 master配置(可靠性,内存,CPU主频等)优于slave. 2.操作系统参数调优 1)增大同时打开的文件描述符和网络连接上限 ulimit 将允许同时打开的文件描述符数增大到一个合适的值. net.core.somaxconn 定义了系统中每一个端口最大的监听队列的长度,这是个全局的参数,默认值

问题导读 1.说说你对集群配置的认识?2.集群配置的配置项你了解多少?3.下面内容让你对集群的配置有了什么新的认识? 目的 目的1:这个文档描述了如何安装配置hadoop集群,从几个节点到上千节点.为了学习hadoop,你可能先从单节点入手 (查看 Single Node Setup).这里有中文版hadoop2.7[单节点]单机.伪分布.分布式安装指导http://www.aboutyun.com/thread-12798-1-1.html这个文档不包括:hadoop在安全模式下配置和HA[高

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 大家都知道用mapreduce或者spark写入已知的hbase中的表时,直接在mapreduce或者spark的driver class中声明如下代码 job.getConfiguration().set(TableOutputFormat.OUTPUT_TABLE, tablename); 随后mapreduce在mapper或者reducer中直接context写入即可,而spark则是

前言 使用Hadoop进行离线分析或者数据挖掘的工程师,经常会需要对Hadoop集群或者mapreduce作业进行性能调优.也许你知道通过浏览器访问http://master:18088/conf来查看配置信息,如下图所示: 但是当Linux工程师们只面对命令行时,如何查看呢?而且如果运维工程师根据集群状况及运行历史使用shell.Python.ruby等脚本写些运维代码,甚至动态调整集群参数时,该怎么办呢?性能调优的前提是需要能准确知道目前针对Hadoop集群或者mapreduce作业配置的参

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 欢迎转载 抽空用kettle配置了一个Mapreduce的Word count,发现还是很方便快捷的,废话不多说,进入正题.一.创建Mapper转换 如下图,mapper读取hdfs输入,进行word的切分,输出每个word和整数常量值 1>MapReduce Input:Mapper输入,读取HDFS上的输入文件内容以键值对存储; 2>Spit filed to rows:读取value值以分隔符 &qu