转 http://blog.csdn.net/samhacker/article/details/23089157?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 一个常被问到的一个问题是: 如果一个HDFS上的文件大小(file size) 小于块大小(block size) ,那么HDFS会实际占用Linux file system的多大空间? 答案是实际的文件大小,而非一个块的大小.下面做一个实验: 1.往hdfs里面添加新文件前,hadoop在linux上面

链接:http://poj.org/problem?id=2386 题解 #include<cstdio> #include<stack> using namespace std; ,MAX_N=; char a[MAX_N][MAX_M]; int N,M; //现在位置 (x,y) void dfs(int x,int y){ a[x][y]='.'; //将现在所在位置替换为'.',即旱地 ;dx<=;dx++){ //循环遍历连通的8个方向:上.下.左.右.左上.左下

首先要在windows下解压一个windows版本的hadoop 然后在配置他的环境变量,同时要把hadoop的share目录下的hadoop下的相关jar包拷贝到esclipe 然后Build Path 下面上代码 import java.io.BufferedReader; import java.io.FileInputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.net.

前言 首先确保已经搭建好Hadoop集群环境,可以参考<Linux下Hadoop集群环境的搭建>一文的内容.我在测试mapreduce任务时,发现相比于使用Job.setNumReduceTasks(int)控制reduce任务数量而言,控制map任务数量一直是一个困扰我的问题.好在经过很多摸索与实验,终于梳理出来,希望对在工作中进行Hadoop进行性能调优的新人们有个借鉴.本文只针对FileInputFormat的任务划分进行分析,其它类型的InputFormat的划分方式又各有不同.虽然如

废话就不多说了,直接开始啦~ 安装环境变量: 使用linx下的解压软件,解压找到里面的install 或者 ls 运行这个进行安装 yum install gcc yum install gcc-c++ 安装make,这个是自动编译源码的工具 yum install make yum install autoconfautomake libtool cmake 封装了底层的终端功能 yum install ncurses-devel OpenSSL是一个软件包,用于支持SSL传输协议的软件包 y

深入理解一个技术的工作机制是灵活运用和快速解决问题的根本方法,也是唯一途径.对于HDFS来说除了要明白它的应用场景和用法以及通用分布式架构之外更重要的是理解关键步骤的原理和实现细节.在看这篇博文之前需要对HDFS以及分布式系统有一些了解.请参考这篇博客.本篇博文首先对HDFS的重要特性和使用场景做一个简要说明,之后对HDFS的数据读写.元数据管理以及NameNode.SecondaryNamenode的工作机制进行深入分析.过程中也会对一些配置参数做一个说明. 一.HDFS的重要特性 First

Hadoop参数汇总 linux参数 JVM参数 Hadoop参数大全 core-default.xml hdfs-default.xml yarn-default.xml Hadoop参数汇总 @(hadoop)[配置] 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 JVM方面的优化项Hadoop Performance

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

1. HDFS 介绍  • 什么是HDFS 首先,它是一个文件系统,用于存储文件,通过统一的命名空间--目录树来定位文件. 其次,它是分布式的,由很多服务器联合起来实现其功能,集群中的服务器有各自的角色: • 设计思想 分而治之:将大文件.大批量文件,分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析:  • 在大数据系统中作用: 为各类分布式运算框架(如:mapreduce,spark,tez,--)提供数据存储服务.  • Hdfs整体架构如下 2. HDFS的特性 (

前言 前面几篇简单介绍了什么是大数据和Hadoop,也说了怎么搭建最简单的伪分布式和全分布式的hadoop集群.接下来这篇我详细的分享一下HDFS. HDFS前言: 设计思想:(分而治之)将大文件.大批量文件,分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析. 在大数据系统中作用:为各类分布式运算框架(如:mapreduce,spark,tez,……)提供数据存储服务. 分布式文件系统: 问题引发:海量数据超过了单台物理计算机的存储能力 解决方案:对数据分区存储与若干台物

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

阅读目录(Content) 一.HDFS概述 1.1.HDFS概述 1.2.HDFS的概念和特性 1.3.HDFS的局限性 1.4.HDFS保证可靠性的措施 二.HDFS基本概念 2.1.HDFS主从结构体系 2.2.数据块(DataBlock) 2.3.名字节点(主节点:NameNode) 2.4.数据节点(从节点:DataNode) 2.5.SecondaryNameNode 2.6.总结NameNode和DataNode 四.单点故障(单点失效)问题 4.1.单点故障问题 4.2.解决方案

hadoop版本:3.1.1 core-site.xml dfs.namenode.rpc-address 作用:rpc地址.我在使用distcp时显式使用到了. 默认值:port是8020 我的设置:hostname:8020 io.file.buffer.size 作用:io操作的缓存大小,单位字节.由于磁盘I/O的速度是比较慢的,如果一个进程的内存空间不足,它会将内存中的部分数据暂时写到磁盘,当需要的时候,再把磁盘上面的数据写到内存上面.因此设置和的预读缓冲区大小来提高hadoop里面大文

HDFS详解大纲 Hadoop HDFS 分布式文件系统DFS简介 HDFS的系统组成介绍 HDFS的组成部分详解 副本存放策略及路由规则 命令行接口 Java接口 客户端与HDFS的数据流讲解 目标: 掌握hdfs的shell操作 掌握hdfs的java api操作 理解hdfs的工作原理 ******HDFS基本概念篇****** 1. HDFS前言 l  设计思想 分而治之:将大文件.大批量文件,分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析: l  在大数据系统

上一篇中介绍了hadoop集群搭建方式,本文介绍集群的访问.集群的访问方式有两种:hadoop客户端访问,Java API访问. 一.集群客户端访问 Hadoop采用C/S架构,可以通过客户端对集群进行操作,其实在前面搭建的集群环境中,每个集群节点都可以作为一个客户端进行集群访问,但是一般场景下,会将集群服务器作为整体,从外部设置客户端对集群进行访问. 为了能从集群服务器外部访问,需要一台与集群服务器在同一网段的主机(可以与集群节点Ping通),安装hadoop作为客户端机器,并将该机器与集群服

1. HDFS的基本概念和特性 设计思想——分而治之:将大文件.大批量文件分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析.在大数据系统中作用:为各类分布式运算框架(如:mapreduce,spark,tez,....)提供数据存储服务. 1.1 HDFS的概念 首先,它是一个文件系统,用于存储文件,通过统一的命名空间--目录树来定位文件: 其次,它是分布式的,有很多服务器联合起来实现其功能,集群中的服务器有各自的角色: 重点概念:文件切块,副本存放,元数据(目录结构及文

HDFS前言: 1) 设计思想 分而治之:将大文件.大批量文件,分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析: 2)在大数据系统中作用: 为各类分布式运算框架(如:mapreduce,spark,tez,……)提供数据存储服务 3)重点概念:文件切块,副本存放,元数据 4).NameNode节点:由core-site.xml配置指定(name=fs.defaultFS,value=hdfs://slaver1:8020).   DataNode/NodeManager

Hadoop Hadoop背景 什么是HADOOP HADOOP是apache旗下的一套开源软件平台HADOOP提供利用服务器集群,根据用户的自定义业务逻辑,对海量数据进行分布式处理,HADOOP的核心组件有:HDFS(分布式文件系统).YARN(运算资源调度系统).MAPREDUCE(分布式运算编程框架),广义上来说,HADOOP通常是指一个更广泛的概念--HADOOP生态圈 HADOOP产生背景 HADOOP最早起源于Nutch.Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎,包括网页抓取

1. HDFS前言 l  设计思想 分而治之:将大文件.大批量文件,分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析: l  在大数据系统中作用: 为各类分布式运算框架(如:mapreduce,spark,……)提供数据存储服务 l  重点概念:文件切块,副本存放,元数据 2. HDFS的概念和特性 首先,它是一个文件系统,用于存储文件,通过统一的命名空间——目录树来定位文件 其次,它是分布式的,由很多服务器联合起来实现其功能,集群中的服务器有各自的角色:   重要特性如

比较惭愧,博客很久(半年)没更新了.最近也自己搭了个博客,wordpress玩的还不是很熟,感兴趣的朋友可以多多交流哈!地址是:http://www.leocook.org/ 另外,我建了个QQ群:305994766,希望对大数据.算法研发.系统架构感兴趣的朋友能够加入进来,大家一起学习,共同进步(进群请说明自己的公司-职业-昵称). 1.应用程序角度进行优化 1.1.减少不必要的reduce任务若对于同一份数据需要多次处理,可以尝试先排序.分区,然后自定义InputSplit将某一个分区作为一

出自:https://segmentfault.com/a/1190000000709725 Hadoop参数大全 主要配置文件: 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.tmp.dir=/tmp/hadoop-${user.name} Hadoop的临时目录,其它目录会基于此路径.本地目录. 只可以设置一个值:建议设