1.检查网络状况 Dos命令:ping ip地址,同时,在Linux下通过命令:ifconfig可以查看ip信息2.修改虚拟机的ip地址    打开linux网络连接,在桌面右上角,然后编辑ip地址,修改ip地址后,重启网络服务:service network restart,如果网络重启失败,可以在虚拟机网络设置中心删除网络连接,然后重新启动Linux,接着在网络设置中心重新设置ip地址,最后重启Linux3.修改从节点主机名    vi /etc/sysconfig/network 修改主机…

先前已经做了准备工作安装jdk什么的,以下開始ssh免password登陆.这里我们用的是PieTTY工具,当然你也能够直接在linux下直接操作 ssh(secure shell),运行命令 ssh-keygen -t rsa产生密钥,位于~/.ssh目录中 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvbmVlZGthbmU=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/grav…

Hadoop下有一些经常使用的命令,通过这些命令能够非常方便操作Hadoop上的文件. 1.查看指定文件夹下的内容 语法: hadoop fs -ls 文件文件夹 2.打开某个已存在的文件 语法: hadoop fs -cat 文件地址 [ | more] []表示的是可选命令 3.将本地文件存到Hadoop 语法: hadoop fs -put 本地文件地址 Hadoop文件夹 4.将Hadoop上的文件下载到本地文件夹内 语法: hadoop fs -get Hadoop文件夹 本地文件文件…

yarn是一个分布式的资源管理系统. 它诞生的原因是原来的MapReduce框架的一些不足: 1.JobTracker单点故障隐患 2.JobTracker承担的任务太多,维护Job状态,Job的task的状态等 3.在taskTracker端,使用map/reduce task表示资源过于简单,没有考虑cpu.内存等使用情况.当把多个需要消耗大量内存的task调度到一起时,很容易出现问题 演化后的基本组件 下面具体解释: yarn是一个资源管理的框架,而非计算的框架,理解这点很重要. 图中的A…

1. 介绍 YARN(Yet Another Resource Negotiator)是一个通用的资源管理平台,可为各类计算框架提供资源的管理和调度. 之前有提到过,Yarn主要是为了减轻Hadoop1中JobTracker的负担,对其进行了解耦.现在通常都会使用Hadoop Yarn,因为其稳定性更加优秀,YARN是对Mapreduce V1重构得到的,有时候也称为MapReduce V2. 2. YARN体系架构 首先,整个Hadoop Yarn和Hadoop1一样,也是建立在hdfs分布式…

1. 先关闭掉所有的防火墙(master和所有slave) 2. 配置yarn-site.xml文件(配置所有机器,此时没有启动hadoop服务) 3. 启Yarn,输入要命令start-yarn.sh,用jps检测,看到如下情况表示启动成功 4. 在宿主机浏览器上进行查看,输入地址master:8088,可以看到Yarn的相关情况: 5. 下面我们在Yarn上跑一个计算,由于我们需要计算的文档存放的hdfs上,因此我们首先需要启动hadoop服务.然后需要指定MapReduce跑在Yarn上,…

1.概念 1.1什么是hadoop? hadoop 是大数据存储和处理的框架,主要组成为文件存储系统hdfs和分布式计算框架mapreduce. 1.2能做什么,擅长做什么,不擅长做什么? 1.2.1能做什么,如何做? hadoop 支持处理TB,PB级别的文件.举个栗子:如100M的文件,过滤出含有helloword的行,写个java pyhton程序就很快完成了,但是1T,1P的文件能做吗?就算能做,需要多长时间,需要多大硬件资源?从传统的设计来讲,在存储和计算上都存在困难.而hdfs文件系…

mapreduce是一个运算框架,让多台机器进行并行进行运算, 他把所有的计算都分为两个阶段,一个是map阶段,一个是reduce阶段 map阶段:读取hdfs中的文件,分给多个机器上的maptask,分文件的时候是按照文件的大小分的 比如每个maptask都会处理128M的文件大小,然后有个500M的文件,就会启动ceil(500/128)个maptask 每读取文件的一行的处理,需要自己去写,注意每个maptask的处理逻辑都是一样的 处理出来的结果一定是一对key和value. mapta…

一.基本概念 在MapReduce中,一个准备提交执行的应用程序称为“作业(job)”,而从一个作业划分出的运行于各个计算节点的工作单元称为“任务(task)”.此外,Hadoop提供的分布式文件系统(HDFS)主要负责各个节点的数据存储,并实现了高吞吐率的数据读写. 在分布式存储和分布式计算方面,Hadoop都是用主/从(Master/Slave)架构.在一个配置完整的集群上,想让Hadoop这头大象奔跑起来,需要在集群中运行一系列后台程序.不同的后台程序扮演不用的角色,这些角色由NameNo…

注:本文的主要目的是为了记录自己的学习过程,也方便与大家做交流.转载请注明来自: http://blog.csdn.net/ab198604/article/details/8250461 要想深入的学习hadoop数据分析技术,首要的任务是必须要将hadoop集群环境搭建起来,可以将hadoop简化地想象成一个小软件,通过在各个物理节点上安装这个小软件,然后将其运行起来,就是一个hadoop分布式集群了. 说来简单,但是应该怎么做呢?不急,本文的主要目的就是让新手看了之后也能够亲自动手实施这些…