1.1.启动集群 sbin/start-dfs.sh注:这个启动脚本是通过ssh对多个节点的namenode.datanode.journalnode以及zkfc进程进行批量启动的. 1.2.启动NameNode sbin/hadoop-daemon.sh start namenode1.3.启动DataNode sbin/hadoop-daemon.sh start datanode1.4. 启动 MR的HistoryServer sbin/mr-jobhistory-daemon.sh st

下面我们将介绍,如何编写一个启动脚本程序:(.launch文件) 还记得我们在 创建ROS软件包教程 中创建的第一个程序包(beginner_tutorials)吗,现在我们要使用它. 在 beginner_tutorials 软件包里新建一个名为 launch 的文件夹,(用来保存 launch 启动脚本的): $ roscd beginner_tutorials $ mkdir launch $ cd launch $ gedit turtlemimic.launch #对其进行编辑 添加下

ROS Indigo beginner_Tutorials-09 编写简单的启动脚本文件 我使用的虚拟机软件:VMware Workstation 11 使用的Ubuntu系统:Ubuntu 14.04.4 LTS ROS 版本:ROS Indigo .launch文件 : 下面我们将介绍,如何编写一个启动脚本程序:(.launch文件) 还记得我们在 创建ROS软件包教程 中创建的第一个程序包(beginner_tutorials)吗,现在我们要使用它.在 beginner_tutorials

Ambari介绍1Apache Ambari是一种基于Web的工具,支持Apache Hadoop集群的供应.管理和监控.Ambari已支持大多数Hadoop组件,包括HDFS.MapReduce.Hive.Pig. Hbase.Zookeper.Sqoop和Hcatalog等. Apache Ambari 支持HDFS.MapReduce.Hive.Pig.Hbase.Zookeper.Sqoop和Hcatalog等的集中管理.也是5个顶级hadoop管理工具之一. 建议需对hadoop生态圈

Hadoop原理 分为HDFS与Yarn两个部分.HDFS有Namenode和Datanode两个部分.每个节点占用一个电脑.Datanode定时向Namenode发送心跳包,心跳包中包含Datanode的校验等信息,用来监控Datanode.HDFS将数据分为块,默认为64M每个块信息按照配置的参数分别备份在不同的Datanode,而数据块在哪个节点上,这些信息都存储到Namenode上面.Yarn是MapReduce2,可以集成更多的组件,如spark.mpi等.MapReduce包括Job

问题描述:想把一个数据库里的表和字段复制到另一个数据库里: 方法一:a.生成脚本文件 选择数据库右键->任务->生成脚本: b. 选择特定的数据库对象->下一步: c.高级->编写脚本的数据类型选择构架和数据->选择生成的脚本文件位置->下一步: d. 下一步->下一步>-完成:找到生成的脚本:

HDFS文件权限 1.与linux文件权限类型 r:read w:write x:execute权限x对于文件忽略,对于文件夹表示是否允许访问其内容 2.如果linux系统用户sanglp使用hadoop命令创建一个文件,那么这个文件在HDFS中owner就是sanglp 3.HDFS的权限目的:阻止好人做错事,而不是阻止坏人做坏事. 安全模式 1. namenode启动的时候,首先将映像文件(fsimage)载入内存,并执行编辑日志(edits)中的各项操作. 2. 一旦在内存中成功建立文件系

hadoop小文件存档1.HDFS存档小文件弊端 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HDFS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,存储小文件所需的磁盘容量和数据块的大小无关.例如,一个1M的文件设置为128M的块存储,实际使用的是1M的磁盘你空间.2.解决存储小文件办法之一 HDFS存文档文件或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,允许对文件进行透明的

将代码放在Server端,实现其它web服务器同步.首先创建rsync.shell,rsync.shell代码如下: #!/bin/bash host1=133.96.7.100 host2=133.96.7.101 host3=133.96.7.102 src=/data/www/ dst1=web1 dst2=web2 dst3=web3 user1=web1 user2=web2 user3=web3 /usr/local/inotify/bin/inotifywait -mrq --ti

一.ORC File文件结构 ORC的全称是(Optimized Row Columnar),ORC文件格式是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式,它的产生早在2013年初,最初产生自Apache Hive,用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度.和Parquet类似,它并不是一个单纯的列式存储格式,仍然是首先根据行组分割整个表,在每一个行组内进行按列存储.ORC文件是自描述的,它的元数据使用Protocol Buffers序列化,并且文件中的数据尽可能的压缩以降低存储空间的消

一.Hbase 1. HBase shell窗口进入 执行hbase shell 2. HBase表的创建 # 语法:create <table>, {NAME => <family>, VERSIONS => <VERSIONS>}# 例如:创建表user,有两个family name:id,f2,且版本数前者为3,后者为1 hbase(main)> create 'user',{NAME => 'id', VERSIONS => 3},

redis启动出错Creating Server TCP listening socket 127.0.0.1:6379: bind: No error 解决方法(1) 首先如果你是从官方redis官方github上下载的,官方有两种 一种是.msi格式,一种是zip,即安装版与绿色压缩版: ![TIM图片20180124212553](file:///C:/Users/hulichao/Desktop/TIM%E5%9B%BE%E7%89%8720180124212553.png?lastMo

1.容器里面安装spark,外面的程序(安装spark主机的容器)会连接不上集群.理由:这个组件用的akka,连接上集群,会提示: akka.ErrorMonitor: dropping message [class akka.actor.ActorSelectionMessage] for non-local recipient [Actor[akka.tcp://sparkMaster@localhost:50071/]] arriving at [akka.tcp://sparkMaste

启动 /opt/cm-5.14.0/etc/init.d/clouder-scm-server start /opt/cm-5.14.0/etc/init.d/clouder-scm-agent start

版本信息 <version.hbase>2.1.0-cdh6.2.1</version.hbase> <version.hadoop>3.0.0-cdh6.2.1</version.hadoop> <version.hive.jdbc>2.1.1-cdh6.2.1</version.hive.jdbc> HDFS访问 private Configuration createHDFSConfiguration(String cluste

BULK INSERT dbo.T_test001 FROM 'E:\bus_20160316\bus全量评级及借款编号_20160316.csv' WITH ( FIELDTERMINATOR =',', --就这儿,用制表符 BATCHSIZE =100000,  --每批 条数   FIRSTROW=2             --起始行  ) --------------------以上操作需要相应的数据库权限,权限不够无法操作

sql脚本太大直接在数据库中执行会提示内存不足,我们看生成的脚本文件会发现每隔100条会有一个GO来分隔,这就好说了 在我将数据库的结构连同数据生成一个脚本文件db.sql 后,想在另外的电脑上恢复数据库,以便编程测试.然而,在我试图在SQL Server manager Studio上执行该脚本时,对方却告诉我,文件太大,无法打开.经过一番查找,发现用以下语句就可以通过命令行,可以很轻松的解决问题.注意,如果脚本太大,可以关闭stderr消息,以加快执行速度. OSQL -U sa -P -S

欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 前言 最近几个月花了比较多精力在项目的测试环境Docker迁移上,从最初的docker"门外汉"到现在组里的同学(大部分测试及少数的开发)都可以熟练地使用docker环境开展测试工作,中间也积累了一些经验和踩过不少坑,借此2017复盘的机会,总结一下整个环境的搭建过程,希望可以给其他有志于向docker迁移的项目提供些许参考,同时也想跟其他docker的老司机们一起探讨改进方式. Docker迁移的必要性 这篇文章不对docker的基

一.前言 由于线下测试的需要,需要在公司线下(测试)环境搭建大数据集群. 那么CDH是什么? hadoop是一个开源项目,所以很多公司再这个基础上进行商业化,不收费的hadoop版本主要有三个,分别是: (1)Apache,最原始的版本,所有发行版均基于这个版本进行改进 缺点:版本部署混乱,部署过程繁杂,升级过程繁杂,兼容性差,安全性差 (2)CDH版本,在Apache基础上,进行了封装,处理了不同版本的兼容问题.有用户管理界面 (3)Hotnowork版本. 由于公司测试环境的内存有限(8G)

序言:在大数据领域存在一个现象,那就是组件繁多,粗略估计一下轻松超过20种.如果你是初学者,瞬间就会蒙圈,不知道力往哪里使.那么,为什么会出现这种现象呢?在本文的开头笔者就简单的阐述一下这种现象出现的原因,相信对一直陪伴笔者的你会有所帮助. 行文思路 大数据组件来源 Hive简介 定义 hive特点 hive基本语法 Hive原理 hive架构图 hive内核 hive底层存储 hive程序执行过程 hive元数据存储 hive客户端 Hive调优 基于mapreduce优化 合理设置map数