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Hadoop

安裝hadoop

Hadoop是一個由Apache基金會所開發的分布式系統基礎架構。 用戶可以在不了解分布式底層細節的情況下,開發分布式程序。充分利用集群的威力進行高速運算和存儲。 Hadoop實現了一個分布式文件系統(Hadoop Distributed File System),簡稱HDFS。HDFS有高容錯性的特點,并且設計用來部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(high throughput)來訪問應用程序的數據,適合那些有著超大數據集(large data set)的應用程序。HDFS放寬了(relax)POSIX的要求,可以以流的形式訪問(streaming access)文件系統中的數據。 Hadoop的框架最核心的設計就是:HDFS和MapReduce。HDFS為海量的數據提供了存儲,而MapReduce則為海量的數據提供了計算。

張軍 2019-08-10 19:54:59 9072

Hadoop

Hadoop視頻教程

Hadoop是一個由Apache基金會所開發的分布式系統基礎架構。 用戶可以在不了解分布式底層細節的情況下,開發分布式程序。充分利用集群的威力進行高速運算和存儲。 Hadoop實現了一個分布式文件系統(Hadoop Distributed File System),簡稱HDFS。HDFS有高容錯性的特點,并且設計用來部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(high throughput)來訪問應用程序的數據,適合那些有著超大數據集(large data set)的應用程序。HDFS放寬了(relax)POSIX的要求,可以以流的形式訪問(streaming access)文件系統中的數據。 Hadoop的框架最核心的設計就是:HDFS和MapReduce。HDFS為海量的數據提供了存儲,而MapReduce則為海量的數據提供了計算。

張軍 2019-08-20 20:29:55 4446

Hadoop

hadoop 任務失敗重復次數的處理方法

hadoop任務分為maptask和reducetask,當maptask執行失敗后會重試,超過重試次數(mapred.map.max.attempts指定,默認為4),整個job會失敗,這是我們不想看到的。解決辦法:hadoop提供配置參數“mapred.max.map.failures.percent”解決這個問題。如果一個Job有200個maptask,該參數設置為5的話,則單個job最多允許10個maptask(200x5%=10)失敗,這是我想要

系統 2019-08-29 22:58:44 4064

Hadoop

hadoop的1TB排序

原文鏈接:http://www.javaeye.com/topic/7099861、1TB(或1分鐘)排序的冠軍作為分布式數據處理的框架,集群的數據處理能力究竟有多快?或許1TB排序可以作為衡量的標準之一。1TB排序,就是對1TB(1024GB,大約100億行數據)的數據進行排序。2008年,Hadoop贏得1TB排序基準評估第一名,排序1TB數據耗時209秒。后來,1TB排序被1分鐘排序所取代,1分鐘排序指的是在一分鐘內盡可能多的排序。2009年,在一個

系統 2019-08-12 09:30:30 4013

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hadoop mapred-queue-acls 配置

hadoop作業提交時可以指定相應的隊列,例如:-Dmapred.job.queue.name=queue2通過對mapred-queue-acls.xml和mapred-site.xml配置可以對不同的隊列實現不同用戶的提交權限.先編輯mapred-site.xml,修改配置如下(增加四個隊列):mapred.queue.namesdefault,queue1,queue2,queue3,que

系統 2019-08-29 21:58:40 3979

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hadoop核心邏輯shuffle代碼分析-map端

一直對書和各種介紹不太滿意,終于看到一篇比較好的了,迅速轉載.首先要推薦一下:http://www.alidata.org/archives/1470阿里的大牛在上面的文章中比較詳細的介紹了shuffle過程中mapper和reduce的每個過程,強烈推薦先讀一下。不過,上文沒有寫明一些實現的細節,比如:spill的過程,mapper生成文件的partition是怎么做的等等,相信有很多人跟我一樣在看了上面的文章后還是有很多疑問,我也是帶著疑問花了很久的看

系統 2019-08-12 09:27:08 3905

Hadoop

hadoop1.2.1控制namenode檢查點發生的頻率

1、停止所有hadoop進程,修改core-site.xml文件,改為2分鐘檢查一次,增加如下內容2、復制文件到其他兩個slave節點3、啟動hadoop所有進程,進入fs.checkpoint.dir設置的目錄下,可以看見current每隔兩分鐘檢查更新一次4、停止所有hadoop服務,更改core-site.xml文件,改為1分鐘檢查一次,如下圖5、復制到其他兩個節點,然后重新啟動hadoop所有進程,6、進入到fs.checkpoint.dir設置的

系統 2019-08-12 09:29:34 3900

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hadoop 2.2.0的datanode中存儲block的多個文件

hadoop的分布式文件系統HDFS的存儲方式是,將數據分成block,分布式存儲在整個hadoop集群的datanode中,每個block默認的大小是64M,這些block文件的具體存儲位置是在hadoop的配置文件中定義的,進入/home/hadoop2/hadoop2/etc/hadoop的配置文件目錄(hadoop版本為社區版2.2.0):vi/home/hadoop2/hadoop2/etc/hadoop/hdfs-site.xml

系統 2019-08-12 09:27:27 3716

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hadoop datanode 啟動正常,但master無法識別(

start-all.sh啟動坑爹找不出錯試了各種辦法,重新formaet查看集群ID是否相同。都無效日志也沒看到錯按官網方法手動一步步啟,問題照舊master節點,yarnnamenode啟動(打印詳細日志)node節點yarndatanode啟動看到錯了15/07/0203:32:51INFOdatanode.DataNode:BlockpoolBP-89742471-127.0.1.1-1435821846469(DatanodeUuidnull)se

系統 2019-08-12 09:27:32 3677

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用 Hadoop 進行分布式并行編程, 第 1 部分

Hadoop簡介Hadoop是一個開源的可運行于大規模集群上的分布式并行編程框架,由于分布式存儲對于分布式編程來說是必不可少的,這個框架中還包含了一個分布式文件系統HDFS(HadoopDistributedFileSystem)。也許到目前為止,Hadoop還不是那么廣為人知,其最新的版本號也僅僅是0.16,距離1.0似乎都還有很長的一段距離,但提及Hadoop一脈相承的另外兩個開源項目Nutch和Lucene(三者的創始人都是DougCutting),

系統 2019-08-12 09:29:58 3676

Hadoop

搜索 hadoop

最近幾年中,web和企業已經見證了數據膨脹。這一現象有很多種原因,例如,便宜的terabyte量級的存儲硬件的商品化,隨著時間的推移已接近臨界規模的企業數據,以及允許輕松進行信息供應和交換的標準。從企業的角度來說,日益增長的信息已經很難存儲在標準關系型數據庫甚至數據倉庫中。這些問題提到了一些在實踐中已存在多年的難題。例如:怎樣查詢一個十億行的表?怎樣跨越數據中心所有服務器上的所有日志來運行一個查詢?更為復雜的問題是,大量需要處理的數據是非結構化或者半結構化

系統 2019-08-29 23:41:01 3636

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用 Hadoop 進行分布式并行編程, 第 2 部分

前言在上一篇文章:“用Hadoop進行分布式并行編程第一部分基本概念與安裝部署”中,介紹了MapReduce計算模型,分布式文件系統HDFS,分布式并行計算等的基本原理,并且詳細介紹了如何安裝Hadoop,如何運行基于Hadoop的并行程序。在本文中,將針對一個具體的計算任務,介紹如何基于Hadoop編寫并行程序,如何使用IBM開發的HadoopEclipseplugin在Eclipse環境中編譯并運行程序。回頁首分析WordCount程序我們先來看看Ha

系統 2019-08-12 09:29:58 3612

Hadoop

Hadoop分布式文件系統:架構和設計要點

Hadoop分布式文件系統:架構和設計要點原文:http://hadoop.apache.org/core/docs/current/hdfs_design.html一、前提和設計目標1、硬件錯誤是常態,而非異常情況,HDFS可能是有成百上千的server組成,任何一個組件都有可能一直失效,因此錯誤檢測和快速、自動的恢復是HDFS的核心架構目標。2、跑在HDFS上的應用與一般的應用不同,它們主要是以流式讀為主,做批量處理;比之關注數據訪問的低延遲問題,更關

系統 2019-08-12 09:30:05 3564

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分布式計算開源框架Hadoop入門實踐(一)

──分布式計算開源框架Hadoop入門實踐(一)在SIP項目設計的過程中,對于它龐大的日志在開始時就考慮使用任務分解的多線程處理模式來分析統計,在我從前寫的文章《TigerConcurrentPractice--日志分析并行分解設計與實現》中有所提到。但是由于統計的內容暫時還是十分簡單,所以就采用Memcache作為計數器,結合MySQL就完成了訪問控制以及統計的工作。然而未來,對于海量日志分析的工作,還是需要有所準備。現在最火的技術詞匯莫過于“云計算”,

系統 2019-08-29 22:08:16 3541

Hadoop

Installing Apache Hadoop Single Node

platform:Ubuntu14.04LTShadoop1.2.11.installssh:$sudoapt-getinstallopenssh-server$sudoapt-getinstallopenssh-client2.sshnopasswordaccess:$sshwubin(yourcomputer)$ssh-keygen$sshlocalhost$cat~/.ssh/id_rsa.put>>~/.ssh/authorized_keys(se

系統 2019-08-12 09:26:52 3511

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