分布式計(jì)算開源框架Hadoop入門實(shí)踐（三）Hadoop基本流程一個(gè)圖片太大了，只好分割成為兩部分。根據(jù)流程圖來說一下具體一個(gè)任務(wù)執(zhí)行的情況。在分布式環(huán)境中客戶端創(chuàng)建任務(wù)并提交。InputFormat做Map前的預(yù)處理，主要負(fù)責(zé)以下工作：驗(yàn)證輸入的格式是否符合JobConfig的輸入定義，這個(gè)在實(shí)現(xiàn)Map和構(gòu)建Conf的時(shí)候就會(huì)知道，不定義可以是Writable的任意子類。將input的文件切分為邏輯上的輸入InputSplit，其實(shí)這就是在上面提到的在分
系統(tǒng) 2019-08-29 22:08:15 2580
HadoopandMongoDBUseCasesThefollowingaresomeexampledeploymentswithMongoDBandHadoop.Thegoalistoprovideahigh-leveldescriptionofhowMongoDBandHadoopcanfittogetherinatypicalBigDatastack.IneachofthefollowingexamplesMongoDBisusedasthe“ope
系統(tǒng) 2019-08-12 09:30:37 2579
1、安裝R語言環(huán)境su-c'rpm-Uvhhttp://download.fedoraproject.org/pub/epel/6/i386/epel-release-6-8.noarch.rpm'su-c'yuminstallfoo'yumlistR-\*yuminstallR2、安裝RStudioDesktop和ServerDesktop是rpm包，雙擊執(zhí)行Server安裝命令：yuminstallopenssl098e#Requiredonlyfor
系統(tǒng) 2019-08-12 09:27:34 2574
原文地址；http://hi.baidu.com/befree2008wl/blog/item/dcbe864f37c9423caec3ab7b.htmlHadoopAPI被分成（divideinto）如下幾種主要的包（package）org.apache.hadoop.conf定義了系統(tǒng)參數(shù)的配置文件處理API。org.apache.hadoop.fs定義了抽象的文件系統(tǒng)API。org.apache.hadoop.dfsHadoop分布式文件系統(tǒng)（HDF
系統(tǒng) 2019-08-29 22:09:43 2570
http://blog.oddfoo.net/2011/04/17/mapreduce-partition%E5%88%86%E6%9E%90-2/Partition所處的位置Partition位置Partition主要作用就是將map的結(jié)果發(fā)送到相應(yīng)的reduce。這就對(duì)partition有兩個(gè)要求：1）均衡負(fù)載，盡量的將工作均勻的分配給不同的reduce。2）效率，分配速度一定要快。Mapreduce提供的PartitionerMapreduce默認(rèn)的
系統(tǒng) 2019-08-12 09:29:57 2565
關(guān)于Hadoop的配置，按照我的理解，應(yīng)該有六個(gè)文件需要修改，它們都在Hadoop的conf文件夾下，分別是：masters/slavers：配置masters和slavers的機(jī)器IPhadoop-env.sh：Hadoop運(yùn)行時(shí)的環(huán)境變量，比如JAVA_HOME，LOG之類的core-site.xml：Hadoop的核心配置文件，對(duì)應(yīng)并覆蓋core-default.xml中的配置項(xiàng)hdfs-site.xml：HDFS的配置文件，對(duì)應(yīng)并覆蓋hdfs-de
系統(tǒng) 2019-08-29 23:51:04 2557
本文轉(zhuǎn)自：http://www.alidw.com/?p=1420在hadoop中的例子TeraSort，就是一個(gè)利用mapredue進(jìn)行排序的例子。本文參考并簡化了這個(gè)例子：排序的基本思想是利用了mapreduce的自動(dòng)排序功能，在hadoop中，從map到reduce階段，map出來的結(jié)構(gòu)會(huì)按照各個(gè)key按照hash值分配到各個(gè)reduce中，其中，在reduce中所有的key都是有序的了。如果使用一個(gè)reduce，那么我們直接將他output出來就行
系統(tǒng) 2019-08-12 09:30:30 2556
最近遇到了一個(gè)問題，執(zhí)行start-all.sh的時(shí)候發(fā)現(xiàn)JPS一下namenode沒有啟動(dòng)每次開機(jī)都得重新格式化一下namenode才可以其實(shí)問題就出在tmp文件，默認(rèn)的tmp文件每次重新開機(jī)會(huì)被清空，與此同時(shí)namenode的格式化信息就會(huì)丟失于是我們得重新配置一個(gè)tmp文件目錄首先在home目錄下建立一個(gè)hadoop_tmp目錄sudomkdir~/hadoop_tmp然后修改hadoop/conf目錄里面的core-site.xml文件，加入以下節(jié)
系統(tǒng) 2019-08-12 09:27:36 2539
PrerequisiteHadoop2.2hasbeeninstalled(andthebelowinstallationstepsshouldbeappliedoneachofHadoopnode)Step1.InstallR(byyum)[hadoop@c0046220yum.repos.d]$sudoyumupdate[hadoop@c0046220yum.repos.d]$yumsearchr-project[hadoop@c0046220yum.
系統(tǒng) 2019-08-12 09:26:49 2536
轉(zhuǎn)載的。原文出自http://www.infosci.cornell.edu/hadoop/mac.htmlNOTICE:TheWebLabHadoopclusterwasclosedattheendofSeptember2011QuickGuidetoDevelopingandRunningHadoopJobs(MacOSX10.6)ThisguideiswrittentohelpCornellstudentsusingMacOSX10.6withset
系統(tǒng) 2019-08-29 22:57:00 2522
1安裝Hive1.1下載解壓wgethttp://mirrors.cnnic.cn/apache/hive/stable/hive-0.10.0.tar.gztarxzvfhive-0.10.0.tar.gz1.2配置環(huán)境變量exportHIVE_HOME=/usr/local/src/hive-0.10.0exportPATH=$HIVE_HOME/bin:$PATH1.3建立Hive倉庫目錄hadoopfs-mkdir/tmphadoopfs-mkdi
系統(tǒng) 2019-08-12 09:26:49 2498
一、安裝環(huán)境Ubuntuserver12.04安裝gmetad的機(jī)器：192.168.52.105安裝gmond的機(jī)器：192.168.52.31，192.168.52.32，192.168.52.33，192.168.52.34，192.168.52.35，192.168.52.36，192.168.52.37，192.168.52.38，192.168.52.105瀏覽監(jiān)控web頁面的機(jī)器：192.168.52.105二、介紹Ganglia監(jiān)控套件包括
系統(tǒng) 2019-08-12 09:27:06 2490
這是小D第一篇博客，有什么錯(cuò)誤還請(qǐng)各位指正。小D也是剛接觸Hadoop，因?yàn)樵谔詫殞?shí)習(xí)，有很多算法要在分布式環(huán)境下實(shí)現(xiàn)，所以這幾天一直在看Hadoop，邊用邊學(xué)。最近實(shí)現(xiàn)的一個(gè)算法需要reduce輸出很多參數(shù)，每個(gè)參數(shù)的格式不一樣，而且要做為下一次mapreduce的輸入，大家都知道Hadoop的分布式操作系統(tǒng)HFS是以目錄為節(jié)點(diǎn)讀取文件的，每個(gè)reduce輸出一個(gè)分片，所以必須把要輸出的文件根據(jù)類型的不同輸出到不同的目錄中去。因?yàn)樘詫氝€在用Hadoop0
系統(tǒng) 2019-08-12 09:29:27 2489
前言幾周前，當(dāng)我最初聽到，以致后來初次接觸Hadoop與MapReduce這兩個(gè)東西，我便稍顯興奮，覺得它們很是神秘，而神秘的東西常能勾起我的興趣，在看過介紹它們的文章或論文之后，覺得Hadoop是一項(xiàng)富有趣味和挑戰(zhàn)性的技術(shù)，且它還牽扯到了一個(gè)我更加感興趣的話題：海量數(shù)據(jù)處理。由此，最近凡是空閑時(shí)，便在看“Hadoop”，“MapReduce”“海量數(shù)據(jù)處理”這方面的論文。但在看論文的過程中，總覺得那些論文都是淺嘗輒止，常常看的很不過癮，總是一個(gè)東西剛要講
系統(tǒng) 2019-08-12 09:29:27 2477
從業(yè)界使用分布式系統(tǒng)的變化趨勢(shì)和hadoop框架的長遠(yuǎn)發(fā)展來看，MapReduce的JobTracker/TaskTracker機(jī)制需要大規(guī)模的調(diào)整來修復(fù)它在可擴(kuò)展性，內(nèi)存消耗，線程模型，可靠性和性能上的缺陷。在過去的幾年中，hadoop開發(fā)團(tuán)隊(duì)做了一些bug的修復(fù)，但是最近這些修復(fù)的成本越來越高，這表明對(duì)原框架做出改變的難度越來越大。為從根本上解決舊MapReduce框架的性能瓶頸，促進(jìn)Hadoop框架的更長遠(yuǎn)發(fā)展，從0.23.0版本開始，Hadoop的
系統(tǒng) 2019-08-12 09:30:06 2476
