之前有一段时间.我们的hadoop2.4集群压力非常大.导致提交的job出现大量的reduce被kill掉.同样的job执行时间比在hadoop0.20.203上面长了非常多.这个问题事实上是reduce 任务启动时机的问题,因为yarn中没有map slot和reduce slot的概念,且ResourceManager也不知道map task和reduce task之间的依赖关系,因此MRAppMaster自己须要设计资源申请策略以防止因reduce task过早启动照成资源利用率低下和ma

环境 hadoop-2.6.5 hbase-0.98.12.1-hadoop2 新增用户指标分析(1)用户分析模块 (2)浏览器分析模块 根据分析效果图,找出分析的维度:用户分析是指某个时间段内的数量变化,浏览器用户分析自然就是某个浏览器在某个时间段内的数量变化,那么根据现有条件确定统计分类的种类,举例说明: 用户基本信息模块:新增用户(时间)浏览器分析模块:新增用户(时间,浏览器信息)2018-08-10 www.bjsxt.com zhangsan firefox-482018-08-10

在调用第三方接口发现对方使用map进行接收(不包括秘钥等),将bean类属性转换为map,直接贴代码: /** * JavaBean对象转化成Map对象 * * @param javaBean */public static Map java2Map(Object javaBean) { Map map = new HashMap(16); try { // 获取javaBean属性 BeanInfo beanInfo = Introspector.getBeanInfo(javaBean.ge

问题概述 "新冠期间"远程办公,需要重新搭建一套ClouderaManager(CM)开发环境,一位测试同事发现HBase的RegionServer无法启动,在CM界面上启动总是失败,观察一下日志,也没有什么明显的报错.我就专门看了一下. 排查思路 因为有opentsdb在读写Hbase Region Server,我一开始怀疑RegionServer启动过程中在恢复一些数据,这个时候就有组件对它读写操作,可能压力较大起不来.后来停掉了opentsdb,依然如此,日志也没有明显报错,打

问题描述:生产库停机加内存和CPU,重启完服务器,启动数据库报错. ORA-09925: Unable to create audit trail file Linux-x86_64 Error 2:No such file or directory Additional information: 9925 ORA-01075:you are currently logged on 1.首先查看资源是否受限,本次是做停机加资源的操作,资源添加正常,数据库启动报错.环境是centos7.7的单机1

    参考: http://dataunion.org/22887.html 1.mapreduce_shuffle does not exist 执行任何时报错: Container launch failed for container_1433170139587_0005_01_000002 : org.apache.hadoop.yarn.exceptions.InvalidAuxServiceException:The auxService:mapreduce_shuffle doe

一.用户命令1.archive命令 (1).什么是Hadoop archives?Hadoop archives是特殊的档案格式.一个Hadoop archive对应一个文件系统目录. Hadoop archive的扩展名是*.har.Hadoop archive包含元数据(形式是_index和_masterindx)和数据文件(part-*)._index文件包含了档案中的文件的文件名和位置信息. (2).如何创建archive?用法:hadoop archive -archiveName N

文章来自于:http://www.cnblogs.com/geekma/p/3139823.html MapReduce:大型集群上的简单数据处理 摘要 MapReduce是一个设计模型,也是一个处理和产生海量数据的一个相关实现.用户指定一个用于处理一个键值(key-value)对生成一组key/value对形式的中间结果的map函数,以及一个将中间结果键相同的键值对合并到一起的reduce函数.许多现实世界的任务都能满足这个模型,如这篇文章所示. 使用这个功能形式实现的程序能够在大量的普通机器

Google论文之三----MapReduce MapReduce:大型集群上的简单数据处理 摘要 MapReduce是一个设计模型,也是一个处理和产生海量数据的一个相关实现.用户指定一个用于处理一个键值(key-value)对生成一组key/value对形式的中间结果的map函数,以及一个将中间结果键相同的键值对合并到一起的reduce函数.许多现实世界的任务都能满足这个模型,如这篇文章所示. 使用这个功能形式实现的程序能够在大量的普通机器上并行执行.这个运行程序的系统关心下面的这些细节:输入

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51223877 常用命令 启用hadoop start-dfs.sh start-hbase.sh 停止hadoop stop-hbase.sh stop-dfs.sh Note: start-dfs.sh启动出错 出错:Exception in thread "main" java.net.ConnectException: Call From ubuntu-BDMS/127.0.0.1

安装 jdk 1.8 # 官网下载可能比较慢,请自行搜索国内镜像源 wget http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/8u191-b12/2787e4a523244c269598db4e85c51e0c/jdk-8u191-linux-x64.tar.gz tar -xzvf jdk-8u191-linux-x64.tar.gz -C /usr/lib/jvm #请忽略版本信息,搬运别人的,因为我之前已经装好了 配置环境变量 #vi  /etc/p

(1)scan.setCacheBlocks(false); 初始化map任务    TableMapReduceUtil.initTableMapperJob 本次mr任务scan的所有数据不放在缓存中,一方面节省了交换缓存的操作消耗,可以提升本次mr任务的效率,另一方面,一般mr任务scan的数据都是 一次性或者非经常用到的,因此不需要将它们替换到缓存中,缓存中还是放一些正常的多次访问的数据,这样可以提升查询性能. (2)conf.setBoolean("mapred.map.tasks.s

一.用户命令1.archive命令 (1).什么是Hadoop archives?Hadoop archives是特殊的档案格式.一个Hadoop archive对应一个文件系统目录. Hadoop archive的扩展名是*.har.Hadoop archive包含元数据(形式是_index和_masterindx)和数据文件(part-*)._index文件包含了档案中的文件的文件名和位置信息. (2).如何创建archive?用法:hadoop archive -archiveName N

Hadoop安装 Java环境配置 安装课程:安装配置 配置手册:Hadoop安装教程_单机/伪分布式配置_Hadoop2.6.0/Ubuntu14.04[依照步骤完成配置] jsk安装使用的链接中第三种方式. jdk安装需要遵照:https://askubuntu.com/questions/761127/how-do-i-install-openjdk-7-on-ubuntu-16-04-or-higher sudo add-apt-repository ppa:openjdk-r/ppa

目录 目录 1 1. 前言 3 2. 缩略语 3 3. 安装步骤 4 4. 下载安装包 4 5. 机器规划 4 6. 设置批量操作参数 5 7. 环境准备 5 7.1. 修改最大可打开文件数 5 7.2. 修改OOM相关参数 6 7.3. 免密码登录设置 6 7.4. 修改主机名 6 7.4.1. 临时修改主机名 6 7.4.2. 永久修改主机名 7 7.4.3. 批量修改主机名 7 7.4.4. 配置/etc/hosts 7 8. 安装建议 8 9. 创建安装用户组和用户 8 10. 安装JD

合理设置队列名 mapreduce.job.queuename设置队列名map读取时进行小文件整合 mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize.per.node mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize.per.rac

转载请声明出处哦~,本篇文章发布于luozhiyun的博客:https://www.luozhiyun.com 源码版本是1.19 在上一篇中,我们知道在kubelet中,工作核心就是围绕着整个syncLoop来完成不同的工作的.syncLoop会根据不同的上报信息管理pod的生命周期,这些操作都是通过HandlePods来实现的. 整个事件循环的代码在Kubelet调用run方法最后会通过调用kl.syncLoop方法启动事件循环. kubelet创建pod流程 syncLoop循环监听管道信

目录 前言 core-site.xml hdfs-site.xml mapred-site.xml yarn-site.xml 一.HDFS HDFS的设计理念 HDFS的缺点 1.NameNode 1.1.namenode的作用 1.2.元数据目录说明 1.3.NameNode启动 2.Secondary NameNode 3.数据存储细节 4.DataNode 5.Blocks块(最小化寻址,加快数据传输速度) 6.HDFS文件读取的解析 7.HDFS文件写入的解析 8.HDFS通信协议 9

概述 最近公司在使用Tez,今天写一篇关于Tez的学习和使用随笔.Tez是Apache最新的支持DAG作业的开源计算框架,它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升DAG作业的性能.Tez并不直接面向最终用户--事实上它允许开发者为最终用户构建性能更快.扩展性更好的应用程序.Hadoop传统上是一个大量数据批处理平台.但是,有很多用例需要近乎实时的查询处理性能.还有一些工作则不太适合MapReduce,例如机器学习.Tez的目的就是帮助Hadoop处理这些用例场景. Tez构建在YARN

一.前言 今天我们开始apk破解的另外一种方式:动态代码调试破解,之前其实已经在一篇文章中说到如何破解apk了: Android中使用静态方式破解Apk  主要采用的是静态方式,步骤也很简单,首先使用apktool来反编译apk,得到smail源码,然后分析smail代码,采用代码注入技术来跟踪代码,然后找到关键方法进行修改,进而破解,同时还可以使用一些开源的hook框架,比如:Xposed和Cydia Substrate,来进行关键方法的hook.所以这里我们可以看到我们破解的第一步是使用ap

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