hive让大数据飞了起来,不再需要专人写MR.平常我们都可以用基于thrift的任意语言来调用hive. 不过爱恨各半,hive的thrift不稳定也是出了名的.很容易就出问题,让人无计可施.唯一的办法就是不断kill,不断restart. 当然,我们可以用haproxy来解决这个问题,关键,haproxy不管hive是否逻辑可用,不能执行逻辑的hive也“死马当活马”. 当然,搞的好的可以用 zookeeper,不过,它太“重”,而且不管hive的重启. Hive HA横空出世.只要指明它可以

转自:http://blog.csdn.net/tantexian/article/details/40109331 Namenode HA原理详解 社区hadoop2.2.0 release版本开始支持NameNode的HA,本文将详细描述NameNode HA内部的设计与实现. 为什么要Namenode HA? 1. NameNode High Availability即高可用. 2. NameNode 很重要,挂掉会导致存储停止服务,无法进行数据的读写,基于此NameNode的计算(MR,

早期的hadoop版本,NN是HDFS集群的单点故障点,每一个集群只有一个NN,如果这个机器或进程不可用,整个集群就无法使用.为了解决这个问题,出现了一堆针对HDFS HA的解决方案(如:Linux HA, VMware FT, shared NAS+NFS, BookKeeper, QJM/Quorum Journal Manager, BackupNode等); 在HA具体实现方法不同的情况下,HA框架的流程是一致的, 不一致的就是如何存储和管理日志.在Active NN和Standby N

早期的hadoop版本,NN是HDFS集群的单点故障点,每一个集群只有一个NN,如果这个机器或进程不可用,整个集群就无法使用.为了解决这个问题,出现了一堆针对HDFS HA的解决方案(如:Linux HA, VMware FT, shared NAS+NFS, BookKeeper, QJM/Quorum Journal Manager, BackupNode等); 在HA具体实现方法不同的情况下,HA框架的流程是一致的, 不一致的就是如何存储和管理日志.在Active NN和Standby N

请简述HTML和XHTML最重要的4点不同? 不同: XHTML要求正确嵌套                   XHTML 所有元素必须关闭                   XHTML 区分大小写                   XHTML 属性值要用双引号                   XHTML 用 id 属性代替 name 属性                   XHTML 特殊字符的处理

简述 AJAX:AJAX即“Asynchronous Javascript And XML”(异步 JavaScript 和 XML),是指一种创建交互式网页应用的网页开发技术.通过在后台与服务器进行少量数据交换,AJAX 可以使网页实现异步更新.这意味着可以在不重新加载整个网页的情况下,对网页的某部分进行更新. 转自:http://www.jobui.com/mianshiti/it/jsp/4880/原理: HTTP协议的异步通信 get 请求 1) 创建一个XMLHttpRequest对象

使用不同操作系统的JVM(JAVA虚拟机)解释运行编译好的字节码文件(.class)

因为它有虚拟机(JVM),JAVA程序不是直接在电脑上运行的,是在虚拟机上进行的,每个系统平台都是有自己的虚拟机(JVM),所以JAVA语言能跨平台. 1, java代码不是直接运行在CPU上,而是运行在java虚机(简称JVM)上的. 2,java是先把java文件编译成二进制字节码的class文件,jvm就解释执行class文件. 3,就是因为java是运行在jvm上的,所以它的代码就能不经修改,就能在不同平台的jvm上运行(在UNIX用UNIX的jvm,在linux上用linux的jvm,

社区hadoop2.2.0 release版本开始支持NameNode的HA,本文将详细描述NameNode HA内部的设计与实现. 为什么要Namenode HA? 1. NameNode High Availability即高可用. 2. NameNode 很重要,挂掉会导致存储停止服务,无法进行数据的读写,基于此NameNode的计算(MR,Hive等)也无法完成. Namenode HA 如何实现,关键技术难题是什么? 1. 如何保持主和备NameNode的状态同步,并让Standby在

为什么要Namenode HA? 1. NameNode High Availability即高可用. 2. NameNode 很重要,挂掉会导致存储停止服务,无法进行数据的读写,基于此NameNode的计算(MR,Hive等)也无法完成. Namenode HA 如何实现,关键技术难题是什么? 1. 如何保持主和备NameNode的状态同步,并让Standby在Active挂掉后迅速提供服务,namenode启动比较耗时,包括加载fsimage和editlog(获取file to block信

不懂hive中的explain,说明hive还没入门,学会explain,能够给我们工作中使用hive带来极大的便利! 理论 本节将介绍 explain 的用法及参数介绍 HIVE提供了EXPLAIN命令来展示一个查询的执行计划,这个执行计划对于我们了解底层原理,hive 调优,排查数据倾斜等很有帮助 使用语法如下: EXPLAIN [EXTENDED|CBO|AST|DEPENDENCY|AUTHORIZATION|LOCKS|VECTORIZATION|ANALYZE] query expl

继上篇文章验证Cloudera RM HA功能后,现在开始分析Cloudera RM HA的原理. 设计目标 主要目的是为了解决两种问题 计划外的机器挂掉 计划内的如软件和硬件升级等. 架构 流程:两个RM, 启动的时候都是standby, 进程启动以后状态未被加载, 转换为active后才会加载相应的状态并启动服务. RM的状态通过配置可以存储在zookeeper, HDFS上.Standby转换到active可以通过命令或开启auto failover. RM 的作业信息存储在ZK的/rms

内容预览: 1. vSphere HA 概述 2. vSphere HA 提供的保护级别 3. vSphere HA运行原理 4. vSphere HA 故障支持场景 5. vSphere HA接入控制策略 6. 如何选择vSphere HA 的接入控制策略 7.  配置vSphere HA的基础条件 8.  虚拟机组件保护 9. 开启vSphere HA功能  1. vSphere HA 概述 HA,High Availability,中文翻译为高可用.    其运行机制是监控群集中的ESXi

在hadoop1中NameNode存在一个单点故障问题,也就是说如果NameNode所在的机器发生故障,那么整个集群就将不可用(hadoop1中有个SecorndaryNameNode,但是它并不是NameNode的备份,它只是namenode的一个助理,协助namenode工作,对fsimage和edits文件进行合并,并推送给NameNode,防止因edits文件过大,导致NameNode重启变得很慢),这是hadoop1的不可靠实现. 在hadoop2中这个问题得以解决,hadoop2中的

一.什么是高可用集群 高可用集群就是当某一个节点或服务器发生故障时,另一个 节点能够自动且立即向外提供服务,即将有故障节点上的资源转移到另一个节点上去,这样另一个节点有了资源既可以向外提供服务.高可用集群是用于单个节点发 生故障时,能够自动将资源.服务进行切换,这样可以保证服务一直在线.在这个过程中,对于客户端来说是透明的. 二.高可用集群的衡量标准 高可用集群一般是通过系统的可靠性(reliability)和系统 的可维护性(maintainability)来衡量的.通常用平均无故障时间(MT

现在,我们来验证分析下,zookeeper集群的可靠性 现在有weekend05.06.07 将其一个关掉, 分析,这3个zookeeper集群里,杀死了weekend06,还存活weekend05.07. 可见,还能正常工作. 分析,这3个zookeeper集群里,杀死了weekend06.07,只存活weekend05. 可见,不能正常工作了. 以上是weekend05.06.07的可靠性. 下面,是HA 一个NN + 一个SN,是非NA 非HA,可靠性是可以保证,但可用性不高. 我的重点不

阅读目录 一.Hive内部表和外部表 1.Hive的create创建表的时候,选择的创建方式: - create table - create external table 2.特点: ● 在导入数据到外部表,数据并没有移动到自己的数据仓库目录下,也就是说外部表中的数据并不是由它自己来管理的!而表则不一样: ● 在删除表的时候,Hive将会把属于表的元数据和数据全部删掉:而删除外部表的时候,Hive仅仅删除外部表的元数据,数据是不会删除的! 注意: 1.- create table 创建内部表,

hive删除一张表的字段不会动数据文件,只是修改了一下metadata表里面的表定义:所以会出现一种情况:就是这张表如果之前数据是满的(个格列都有数据),那么被删除的那列后数据都往前窜了一个,最后一个数据看不到了:此时如果再最后添加一列,将会看到最后一个数据,所以在hive的M-R做数据映射的时候不是找列名,而是只是顺次展示出来:至于列名的显示,是后加上而已.

想必大家在被问到这个问题的时候,在网上总是能搜到不同的回答,却又各不相同.其实这些答案大部分都是正确的,只不过在阐述MySQL索引类型的时候从不同方面入手而已.这里归纳如下,具体的机制可以参考其他博文: 从数据结构角度 B+树索引(O(log(n))):关于B+树索引,可以参考 MySQL索引背后的数据结构及算法原理 hash索引: 仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询,不能使用范围查询 其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位

高可用集群 一.什么是高可用集群 高可用集群就是当某一个节点或服务器发生故障时,另一个节点能够自动且立即向外提供服务,即将有故障节点上的资源转移到另一个节点上去,这样另一个节点有了资源既可以向外提供服务.高可用集群是用于单个节点发生故障时,能够自动将资源.服务进行切换,这样可以保证服务一直在线.在这个过程中,对于客户端来说是透明的. 二.高可用集群的衡量标准 高可用集群一般是通过系统的可靠性(reliability)和系统的可维护性(maintainability)来衡量的.通常用平均无故障时间