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、Hadoop平台的mapreduce相关配置
2024-08-08
国内最全最详细的hadoop2.2.0集群的MapReduce的最简单配置
简介 hadoop2的中的MapReduce不再是hadoop1中的结构已经没有了JobTracker,而是分解成ResourceManager和ApplicationMaster.这次大变革被称为MRv2或者YARN,是一次革命性的变化. 配置 在前面的文章中,我们配置了hadoop2集群的HA高可靠,下面紧接上前面的配置,设置MapReduce的配置信息,也是最简单最容易上手的. 修改文件yarn-site.xml,内容如下 <configuration> <property&g
Windows平台的Eclipse-javaEE-mars相关配置
平台:winddow10 前提: 1> 搭建好了jdk1.8.0_60环境 2> 下载放置好了apache-tomcat-8.0.24 3> 下载好了eclipse-jee-mars-1-win32-x86_64 然后打开eclipse-jee-mars,开始配置需要的偏好设置: 接下来看一下如何安装插件: 然后推荐在popular中的一个插件是: 在安装重启之后,可以找到这个插件的提供功能的地方: 接下来是给这个eclipse配置Tomcat: 最后是调出Server ,这里不给
hadoop YARN配置参数剖析—MapReduce相关参数
MapReduce相关配置参数分为两部分,分别是JobHistory Server和应用程序参数,Job History可运行在一个独立节点上,而应用程序参数则可存放在mapred-site.xml中作为默认参数,也可以在提交应用程序时单独指定,注意,如果用户指定了参数,将覆盖掉默认参数. 以下这些参数全部在mapred-site.xml中设置. 1. MapReduce JobHistory相关配置参数 在JobHistory所在节点的mapred-site.xml中配置. (1) ma
Hadoop YARN配置参数剖析(3)—MapReduce相关参数
MapReduce相关配置参数分为两部分,分别是JobHistory Server和应用程序参数,Job History可运行在一个独立节点上,而应用程序参数则可存放在mapred-site.xml中作为默认参数,也可以在提交应用程序时单独指定,注 意,如果用户指定了参数,将覆盖掉默认参数. 以下这些参数全部在mapred-site.xml中设置. 1. MapReduce JobHistory相关配置参数 在JobHistory所在节点的mapred-site.xml中配置. (1) m
高可用Hadoop平台-运行MapReduce程序
1.概述 最近有同学反应,如何在配置了HA的Hadoop平台运行MapReduce程序呢?对于刚步入Hadoop行业的同学,这个疑问却是会存在,其实仔细想想,如果你之前的语言功底不错的,应该会想到自动重连,自动重连也可以帮我我们解决运行MapReduce程序的问题.然后,今天我赘述的是利用Hadoop的Java API 来实现. 2.介绍 下面直接附上代码,代码中我都有注释. 2.1Java操作HDFS HA的API 代码如下: /** * */ package cn.hdfs.mr.examp
通过IDEA及hadoop平台实现k-means聚类算法
由于实验室任务方向变更,本文不再更新~ 有段时间没有操作过,发现自己忘记一些步骤了,这篇文章会记录相关步骤,并随时进行补充修改. 1 基础步骤,即相关环境部署及数据准备 数据文件类型为.csv文件,excel直接另存为即可,以逗号为分隔符 2 IDEA编辑代码,打jar包 参考以下链接: IntelliJ IDEA Windows下Spark开发环境部署 IDEA开发Spark的漫漫摸索(一) IDEA开发Spark的漫漫摸索(二) k-means聚类代码参考: package main.sca
zookeeper集群的搭建以及hadoop ha的相关配置
1.环境 centos7 hadoop2.6.5 zookeeper3.4.9 jdk1.8 master作为active主机,data1作为standby备用机,三台机器均作为数据节点,yarn资源管理器在master上开启,在data1上备用,data1上开启历史服务器 主要参考见下表 master 192.168.1.215 Namenode DataNode QuorumPeerMain ZKFC JournalNode ResourceManager NodeManager data1
Hadoop平台配置汇总
Hadoop平台配置汇总 @(Hadoop) Hadoop hadoop-env.sh和yarn-env.sh中export log和pid的dir即可和JAVA_HOME. core-site.xml <configuration> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://ns1</value> </property> <property> <
Hadoop平台K-Means聚类算法分布式实现+MapReduce通俗讲解
Hadoop平台K-Means聚类算法分布式实现+MapReduce通俗讲解 在Hadoop分布式环境下实现K-Means聚类算法的伪代码如下: 输入:参数0--存储样本数据的文本文件inputfile: 参数1--存储样本数据的SequenceFile文件inputPath: 参数2--存储质心数据的SequenceFile文件centerPath: 参数3--存储聚类结果文件(SequenceFile文件)所处的路径clusterPath: 参数4--类的数量k: 输出:k个类 Be
VMwareWorkstation 平台 Ubuntu14 下安装配置 伪分布式 hadoop
VMwareWorkstation平台Ubuntu14下安装配置伪分布式hadoop 安装VmwareStation 内含注册机. 链接:https://pan.baidu.com/s/1j-vKgDcMYyOYWg9QQs3FKg 提取码:byMB 下载与安装Ubuntu http://www.ubuntu.com 在vmware下安装镜像的过程中能跳过直接跳过,在命令行界面如果卡住直接断网即可.网络问题在后面会得到解决. 配置共享文件夹 图片太糊了,下载这个文档清晰点. 链接:https:/
Hadoop平台配置总结
hadoop的配置,个人感觉是非常容易出问题.一个原因是要配置的地方多,还有个原因就是集群配置要在几台机器上都配置正确,才能保证配置好hadoop,跑起任务. 经过昨晚加今天上午的折腾,总算成功配好了集群模式,其中苦不堪言啊,中间好几次都想要放弃.这里总结了一下配置的几个要点,分享给大家,以使大家少走冤枉路. 1.基本配置 安装JDK1.6(这是必须的吧,无须解释) 下载Hadoop包 下载后放在用户主目录下解压 配置JAVA_HOME路径 conf/hadoop-env.sh 将 # The
高可用,完全分布式Hadoop集群HDFS和MapReduce安装配置指南
原文:http://my.oschina.net/wstone/blog/365010#OSC_h3_13 (WJW)高可用,完全分布式Hadoop集群HDFS和MapReduce安装配置指南 [X] 安装环境: [X] 编译hadoop [1] 拷贝hadoop-2.2.0-src.tar.gz到hadoop84的/opt目录下,然后执行: [2] YUM安装依赖库: [3] 下载并安装配置:protobuf [4] 下载并配置:findbugs [5] 构建二进制版Hadoop [X] 安装
一脸懵逼学习基于CentOs的Hadoop集群安装与配置
1:Hadoop分布式计算平台是由Apache软件基金会开发的一个开源分布式计算平台.以Hadoop分布式文件系统(HDFS)和MapReduce(Google MapReduce的开源实现)为核心的Hadoop为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构. Hadoop 中的分布式文件系统 HDFS 由一个管理结点 ( NameNode )和N个数据结点 ( DataNode )组成,每个结点均是一台普通的计算机.在使用上同我们熟悉的单机上的文件系统非常类似,一样可以建目录,创建,复制,删除文
大数据Hadoop学习之搭建hadoop平台(2.2)
关于大数据,一看就懂,一懂就懵. 一.概述 本文介绍如何搭建hadoop分布式集群环境,前面文章已经介绍了如何搭建hadoop单机环境和伪分布式环境,如需要,请参看:大数据Hadoop学习之搭建hadoop平台(2.1).hadoop独立环境和伪分布式环境都无法发挥hadoop的价值,若想利用hadoop进行一些有价值的工作,必须搭建hadoop分布式集群环境. 下文以三台虚拟机为基础搭建集群环境,系统版本为CentOS-7,虚拟机地址分别为:192.168.1.106.192.168.1.10
3-2 Hadoop集群伪分布模式配置部署
Hadoop伪分布模式配置部署 一.实验介绍 1.1 实验内容 hadoop配置文件介绍及修改 hdfs格式化 启动hadoop进程,验证安装 1.2 实验知识点 hadoop核心配置文件 文件系统的格式化 测试WordCount程序 1.3 实验环境 hadoop2.7.6 CentOS6终端 1.4 适合人群 本课程难度为一般,属于初级级别课程,适合具有hadoop基础的用户. 1.5 相关文件 https://pan.baidu.com/s/1a_Pjl8uJ2d_-r1hbN05fWA
一脸懵逼学习基于CentOs的Hadoop集群安装与配置(三台机器跑集群)
1:Hadoop分布式计算平台是由Apache软件基金会开发的一个开源分布式计算平台.以Hadoop分布式文件系统(HDFS)和MapReduce(Google MapReduce的开源实现)为核心的Hadoop为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构. 注意:HADOOP的核心组件有: 1)HDFS(分布式文件系统) 2)YARN(运算资源调度系统) 3)MAPREDUCE(分布式运算编程框架) Hadoop 中的分布式文件系统 HDFS 由一个管理结点 ( NameNode )和N个数据
高可用Hadoop平台-Hue In Hadoop
1.概述 前面一篇博客<高可用Hadoop平台-Ganglia安装部署>,为大家介绍了Ganglia在Hadoop中的集成,今天为大家介绍另一款工具——Hue,该工具功能比较丰富,下面是今天为大家分享的内容目录: Hue简述 Hue In Hadoop 截图预览 本文所使用的环境是Apache Hadoop-2.6版本,下面开始今天的内容分享. 2.Hue简述 Hue是一个开源的Apache Hadoop UI系统,由Cloudera Desktop演化而来,最后Cloudera公司将其贡献给
Hadoop集群_Hadoop安装配置
1.集群部署介绍 1.1 Hadoop简介 Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台.以Hadoop分布式文件系统(HDFS,Hadoop Distributed Filesystem)和MapReduce(Google MapReduce的开源实现)为核心的Hadoop为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构. 对于Hadoop的集群来讲,可以分成两大类角色:Master和Salve.一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的.其中Nam
hadoop系列四:mapreduce的使用(二)
转载请在页首明显处注明作者与出处 一:说明 此为大数据系列的一些博文,有空的话会陆续更新,包含大数据的一些内容,如hadoop,spark,storm,机器学习等. 当前使用的hadoop版本为2.6.4 此为mapreducer的第二章节 这一章节中有着 计算共同好友,推荐可能认识的人 上一篇:hadoop系列三:mapreduce的使用(一) 一:说明 二:在开发工具在运行mapreducer 2.1:本地模式运行mapreducer 2.2:在开发工具中运行在yarn中 三:mapredu
Hadoop平台基本组成
1.Hadoop系统运行于一个由普通商用服务器组成的计算集群上,能提供大规模分布式数据存储资源的同时,也提供了大规模的并行化计算资源. 2.Hadoop生态系统 3.MapReduce并行计算框架 MapReduce并行计算框架是一个并行化程序执行系统.它提供了一个包含Map和Reduce两个阶段的并行处理模型和过程,提供了一个并行化编程模型和接口,让程序员可以方便快速地编写出大数据并行处理程序.MapReduce以键值对数据输入方式来处理数据,并能自动完成数据的划分和调度管理. 在程序执行时,
Hadoop HDFS, YARN ,MAPREDUCE,MAPREDUCE ON YARN
HDFS 系统架构图 NameNode 是主节点,存储文件的元数据,如文件名,文件目录结构,文件属性(生成时间,副本数,文件权限),以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等.NameNode将这些信息加载到内存并进行拼装,就成为了一个完整的元数据信息 NameNode的启动过程: 第一次启动: NameNode存储的元数据放置在: * 内存 *本地磁盘 *fsimage(镜像文件) *edits(编辑日志文件) 1, 格式化hfds 文件系统,就是为了生成fsimage
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单机hadoop配置yarn
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