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#!/bin/sh ip=10.116.100.11 port=8088 export HADOOP_HOME=/app/hadoop/bin rmstate1=$($HADOOP_HOME/yarn rmadmin -getServiceState rm1) rmstate2=$($HADOOP_HOME/yarn rmadmin -getServiceState rm2) if [[ $rmstate1 == *active* ]] then ip=10.116.100.10 fi cd /…
#!/bin/sh ip=xxx port=8088 export HADOOP_HOME=/app/hadoop/bin rmstate1=$($HADOOP_HOME/yarn rmadmin -getServiceState rm1) rmstate2=$($HADOOP_HOME/yarn rmadmin -getServiceState rm2) if [[ $rmstate1 == *active* ]] then ip=xxx fi cd /home/yarn/queuecheck…
原址:http://www.cnblogs.com/wicub/p/6094045.html   安装 Hadoop安装: http://www.powerxing.com/install-hadoop/ Hadoop集群配置: http://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/ Hive安装: https://chu888chu888.gitbooks.io/hadoopstudy/content/Content/8/chapter0807.htm…
怎么启用apache的mod_log_sql模块将所有的访问信息直接记录在mysql中…
一.前言 从20世纪90年代数字化医院概念提出到至今的20多年时间,数字化医院(Digital Hospital)在国内各大医院飞速的普及推广发展,并取得骄人成绩.不但有数字化医院管理信息系统(HIS).影像存档和通信系统(PACS).电子病历系统(EMR)和区域医疗卫生服务(GMIS)等成功实施与普及推广,而且随着日新月异的计算机技术和网络技术的革新,进一步为数字化医院带来新的交互渠道譬如:远程医疗服务,网上挂号预约. 随着IT技术的飞速发展,80%以上的三级医院都相继建立了自己的医院信息系统…
一.前言 从20世纪90年代数字化医院概念提出到至今的20多年时间,数字化医院(Digital Hospital)在国内各大医院飞速的普及推广发展,并取得骄人成绩.不但有数字化医院管理信息系统(HIS).影像存档和通信系统(PACS).电子病历系统(EMR)和区域医疗卫生服务(GMIS)等成功实施与普及推广,而且随着日新月异的计算机技术和网络技术的革新,进一步为数字化医院带来新的交互渠道譬如:远程医疗服务,网上挂号预约. 随着IT技术的飞速发展,80%以上的三级医院都相继建立了自己的医院信息系统…
Hadoop参数汇总 linux参数 以下参数最好优化一下: 文件描述符ulimit -n 用户最大进程 nproc (hbase需要 hbse book) 关闭swap分区 设置合理的预读取缓冲区 Linux的内核的IO调度器 JVM参数 Hadoop参数大全 要配置文件: core hdfs yarn mapred 重要性表示如下: 重要 一般 不重要 core-default.xml hadoop.common.configuration.version 配置文件的版本. hadoop.t…
分区表 set hive.exec.dynamic.partition=true; set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;create table test.test28_partition(id string, name string)PARTITIONED BY (inc_day string)STORED AS PARQUETlocation 'hdfs://xxx/user/hive/warehouse/test/test27_pa…
[问题] 最近查看MySQL的error log文件时,发现有很多服务器的文件中有大量的如下日志,内容很长(大小在200K左右),从记录的内容看,并没有明显的异常信息. 有一台测试服务器也有类似的问题,为什么会记录这些信息,是谁记录的这些信息,分析的过程比较周折. Status information: Current dir: Running threads: 2452  Stack size: 262144 Current locks: lock: 0x7f783f5233f0: Key c…
Hadoop 存档 每个文件均按块存储,每个块的元数据存储在namenode的内存中,因此hadoop存储小文件会非常低效.因为大量的小文件会耗尽namenode中的大部分内存.但注意,存储小文件所需要的磁盘容量和存储这些文件原始内容所需要的磁盘空间相比也不会增多.例如,一个1MB的文件以大小为128MB的块存储,使用的是1MB的磁盘空间,而不是128MB. Hadoop存档文件或HAR文件,是一个更高效的文件存档工具,它将文件存入HDFS块,在减少namenode内存使用的同时,允许对文件进行…