在eclipse中配置hadoop插件1.安裝插件準備程序：eclipse-3.3.2（這個版本的插件只能用這個版本的eclipse）hadoop-0.20.2-eclipse-plugin.jar（在hadoop-0.20.2/contrib/eclipse-plugin目錄下）將hadoop-0.20.2-eclipse-plugin.jar復(fù)制到eclipse/plugins目錄下，重啟eclipse。2.打開MapReduce視圖Window->O
系統(tǒng) 2019-08-29 23:25:34 3134
BloomFilter概述：目的是檢索元素是否在某個集合中，基于hash，速度比較快，不需要存儲所有的元素，只需要按照某種方式存儲hash值即可，因此比較節(jié)約內(nèi)存，因此可以常駐內(nèi)存加快查找速度。同時利用多個hash來解決hash沖突問題我們假定集合元素為一個列表，我們可以用一個bit列表來存儲此元素是否存在，如下所示：存在為1不存在為0，不過由于hash很容易沖突，那么可以基于多hash函數(shù)進行沖突的避免，每次設(shè)置對于的hash值為1，如下所示：也就是說x
系統(tǒng) 2019-08-12 09:29:45 2939
環(huán)境如下(停止所有服務(wù)stop-all.sh)：master：master192.168.1.106slave：slave1192.168.1.107slave2192.168.1.1081、修改master（改為slave其中的一個）slave12、修改core-site.xmlfs.default.namehdfs://master:90003、修改hdf
系統(tǒng) 2019-08-12 09:29:34 2879
對namenode啟動時的相關(guān)操作及相關(guān)類有一個大體了解，后續(xù)深入研究時，再對本文進行補充>實現(xiàn)類HDFS啟動腳本為$HADOOP_HOME/sbin/start-dfs.sh，查看start-dfs.sh可以看出，namenode是通過bin/hdfs命令來啟動$vistart-dfs.sh#namenodesNAMENODES=$($HADOOP_PREFIX/bin/hdfsgetconf-namenodes)echo"Startingnamenod
系統(tǒng) 2019-08-12 09:27:18 2734
轉(zhuǎn)自：http://www.tech126.com/hadoop-lzo/自從Hadoop集群搭建以來，我們一直使用的是Gzip進行壓縮當時，我對gzip壓縮過的文件和原始的log文件分別跑MapReduce測試，最終執(zhí)行速度基本差不多而且Hadoop原生支持Gzip解壓，所以，當時就直接采用了Gzip壓縮的方式關(guān)于Lzo壓縮，twitter有一篇文章，介紹的比較詳細，見這里：Lzo壓縮相比Gzip壓縮，有如下特點：壓縮解壓的速度很快Lzo壓縮是基于Blo
系統(tǒng) 2019-08-12 09:29:35 2719
Hadoop簡介：一個分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)，由Apache基金會開發(fā)。用戶可以在不了解分布式底層細節(jié)的情況下，開發(fā)分布式程序。充分利用集群的威力高速運算和存儲。Hadoop實現(xiàn)了一個分布式文件系統(tǒng)（HadoopDistributedFileSystem），簡稱HDFS。HDFS有著高容錯性的特點，并且設(shè)計用來部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高傳輸率（highthroughput）來訪問應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)，適合那些有著超大數(shù)據(jù)集（largedat
系統(tǒng) 2019-08-12 09:27:11 2719
jpshadoopnamenode-formatdfsdirectory:/home/hadoop/dfs--data--current/VERSION#WedJul3020:41:03CST2014storageID=DS-ab96ad90-7352-4cd5-a0de-7308c8a358ffclusterID=CID-aa2d4761-974b-4451-8858-bbbcf82e1fd4cTime=0datanodeUuid=a3356a09-78
系統(tǒng) 2019-08-12 09:27:32 2712
系統(tǒng)：CentOs664位環(huán)境：1臺namenode2臺datanode用戶名全是girdmaster192.168.1.103slave1192.168.1.104slave2192.168.1.107具體的安裝步驟如下：1、下載jdk1.6以及hadoop1.2.1（去官網(wǎng)下載即可，都是64位）2、使用filezilla將jdk和hadoop上傳至master服務(wù)器，jdk上傳至slave1服務(wù)器和slave2服務(wù)器3、設(shè)置host，命令如下：vi/e
系統(tǒng) 2019-08-12 09:29:34 2700
openstack和hadoop的區(qū)別是什么？（一）openstack仿照的Amazon的云，hadoop仿照的是Google的云openstack注重的是虛擬化/虛擬機及其配套的服務(wù)，hadoop注重的是海量的數(shù)據(jù)分析和處理。（二）2OpenStack主要目的是做一整套的云計算基礎(chǔ)構(gòu)架。包括云計算(Compute),網(wǎng)絡(luò)(Network)，對象存貯(ObjectStore)，鏡像文件存儲(Image)，身份認證(Authentication)，Block
系統(tǒng) 2019-08-12 09:27:35 2677
如題：出現(xiàn)下圖中的情況（設(shè)置reduceNum=5）感覺很奇怪，排除了很久，終于發(fā)現(xiàn)是一個第二次犯的錯誤：丟了這句this.mOutputs.close();加上這句，一切恢復(fù)正常！HadoopMultipleOutputs結(jié)果輸出到多個文件夾出現(xiàn)數(shù)據(jù)不全，部分文件為空
系統(tǒng) 2019-08-12 01:32:49 2661
問題描述：在集群模式下更改節(jié)點后，啟動集群發(fā)現(xiàn)datanode一直啟動不起來。我集群配置：有5個節(jié)點，分別為masterslave1-5。在master以hadoop用戶執(zhí)行：start-all.shjps查看master節(jié)點啟動情況：NameNodeJobTrackerSecondaryNameNode均已經(jīng)正常啟動，利用master:50070，LiveNodes為0，隨進入slave1：sshslave1,輸入命令jps，發(fā)現(xiàn)只有TaskTracke
系統(tǒng) 2019-08-12 01:31:42 2646
1.介紹本文介紹的Hadoop權(quán)限管理包括以下幾個模塊：（1）用戶分組管理。用于按組為單位組織管理，某個用戶只能向固定分組中提交作業(yè)，只能使用固定分組中配置的資源；同時可以限制每個用戶提交的作業(yè)數(shù)，使用的資源量等（2）作業(yè)管理。包括作業(yè)提交權(quán)限控制，作業(yè)運行狀態(tài)查看權(quán)限控制等。如：可限定可提交作業(yè)的用戶；可限定可查看作業(yè)運行狀態(tài)的用戶；可限定普通用戶只能修改自己作業(yè)的優(yōu)先級，kill自己的作業(yè)；高級用戶可以控制所有作業(yè)等。想要支持權(quán)限管理需使用FairSc
系統(tǒng) 2019-08-29 21:58:39 2610
更快、更強——解析Hadoop新一代MapReduce框架Yarn摘要：本文介紹了Hadoop自0.23.0版本后新的MapReduce框架（Yarn)原理、優(yōu)勢、運作機制和配置方法等；著重介紹新的Yarn框架相對于原框架的差異及改進。編者按：對于業(yè)界的大數(shù)據(jù)存儲及分布式處理系統(tǒng)來說，Hadoop是耳熟能詳?shù)淖吭介_源分布式文件存儲及處理框架，對于Hadoop框架的介紹在此不再累述，隨著需求的發(fā)展，Yarn框架浮出水面，@依然光榮復(fù)興的博客給我們做了很詳細的
系統(tǒng) 2019-08-29 22:57:31 2608
轉(zhuǎn)載http://xuyuanshuaaa.iteye.com/blog/10633031.SSH無密碼驗證配置Hadoop需要使用SSH協(xié)議，namenode將使用SSH協(xié)議啟動namenode和datanode進程，偽分布式模式數(shù)據(jù)節(jié)點和名稱節(jié)點均是本身，必須配置SSHlocalhost無密碼驗證。執(zhí)行ssh-keygen-trsa通過以上命令將在/root/.ssh/目錄下生成id_rsa私鑰和id_rsa.pub公鑰。進入/root/.ssh目錄在
系統(tǒng) 2019-08-29 22:08:33 2598
宏觀上，Hadoop每個作業(yè)要經(jīng)歷兩個階段：Mapphase和reducephase。對于Mapphase，又主要包含四個子階段：從磁盤上讀數(shù)據(jù)-》執(zhí)行map函數(shù)-》combine結(jié)果-》將結(jié)果寫到本地磁盤上；對于reducephase，同樣包含四個子階段：從各個maptask上讀相應(yīng)的數(shù)據(jù)（shuffle）-》sort-》執(zhí)行reduce函數(shù)-》將結(jié)果寫到HDFS中。Hadoop處理流程中的兩個子階段嚴重降低了其性能。第一個是map階段產(chǎn)生的中間結(jié)果要寫
系統(tǒng) 2019-08-12 09:30:30 2590
