hadoop的集群是基于master/slave模式. namenode和jobtracker属于master,datanode和tasktracker属于slave,master只有一个,而slave有多个. 分布式存储(hdfs)角度:集群中的节点由一个namenode和多个datanode组成.namenode是中心服务器,负责管理文件系统的名字空间(namespace)以及客户端对文件访问的引用.集群中的datanode一般是一个节点一个,负责管理它所在节点上的存储. HDFS暴露了文件

RESET SLAVE的语法如下: RESET SLAVE [ALL] [channel_option] channel_option: FOR CHANNEL channel 其中,channel_option主要是针对5.7.6引入的多源复制. RESET SLAVE 官方的解释如下 RESET SLAVE makes the slave forget its replication position in the master's binary log. This statement is

hadoop 中 的Text类与java中的String类感觉上用法是相似的,但两者在编码格式和访问方式上还是有些差别的,要说明这个问题,首先得了解几个概念: 字符集: 是一个系统支持的所有抽象字符的集合.字符是各种文字和符号的总称,包括各国家文字.标点符号.图形符号.数字等.例如 unicode就是一个字符集,它的目标是涵盖世界上所有国家的文字和符号: 字符编码:是一套法则,使用该法则能够对自然语言的字符的一个集合(如字母表或音节表),与其他东西的一个集合(如号码或电脉冲)进行配对.即在符号集

Hadoop 中疑问解析 FAQ问题剖析 一.HDFS 文件备份与数据安全性分析1 HDFS 原理分析1.1 Hdfs master/slave模型 hdfs采用的是master/slave模型,一个hdfs cluster包含一个NameNode和一些列的DataNode,其中NameNode充当的是master的角色,主要负责管理hdfs文件系统,接受来自客户端的请求:DataNode主要是用来存储数据文件,hdfs将一个文件分割成一个或多个的block,这些block可能存储在一个Data

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软体框架,实现了Google的MapReduce编程模型和框架,能够把应用程式分割成许多的 小的工作单元,并把这些单元放到任何集群节点上执行.在MapReduce中,一个准备提交执行的应用程式称为「作业(job)」,而从一个作业划分出 得.运行于各个计算节点的工作单元称为「任务(task)」.此外,Hadoop提供的分布式文件系统(HDFS)主要负责各个节点的数据存储,并实现了 高吞吐率的数据读写. 在分布式存储和分布式计算方面,Hadoop都是用

1.提出问题 在上篇博文中,提到了为什么要配置ssh免密码登录,说是Hadoop控制脚本依赖SSH来执行针对整个集群的操作,那么Hadoop中控制脚本都是什么东西呢?具体是如何通过SSH来针对整个集群的操作?网上完全分布模式下Hadoop的搭建很多,可是看完后,真的了解吗?为什么要配置Hadoop下conf目录下的masters文件和slaves文件,masters文件里面主要记录的是什么东西,slaves文件中又记录的是什么东西,masters文件和slaves文件都有什么作用?好,我看到过一

主从配置需要注意的点 (1)主从服务器操作系统版本和位数一致: (2) Master和Slave数据库的版本要一致: (3) Master和Slave数据库中的数据要一致: (4) Master开启二进制日志,Master和Slave的server_id在局域网内必须唯一: 主从配置的简要步骤 1.Master上的配置 (1) 安装数据库: (2) 修改数据库配置文件,指明server_id,开启二进制日志(log-bin): (3) 启动数据库,查看当前是哪个日志,position号是多少:

在hadoop中使用lzo的压缩算法可以减小数据的大小和数据的磁盘读写时间,不仅如此,lzo是基于block分块的,这样他就允许数据被分解成chunk,并行的被hadoop处理.这样的特点,就可以让lzo在hadoop上成为一种非常好用的压缩格式. lzo本身不是splitable的,所以当数据为text格式时,用lzo压缩出来的数据当做job的输入是一个文件作为一个map.但是sequencefile本身是分块的,所以sequencefile格式的文件,再配上lzo的压缩格式,就可实现lzo文

之前的文章已经介绍了搭建单机Hadoop, HBase, Hive, Spark的方式:link 现在希望在单机的基础上,加一个slave. 首先需要加上信任关系,加信任关系的方式,见前一篇文章:link 把05和06这两台机器,分别和对方添加上信任关系. 把05上面的目录 /home/work/data/installed/hadoop-2.7.3/ 拷贝到06机器, 把 etc/hadoop 里面的 IP 10.117.146.12 都改成 11 然后06机器 要安装 jumbo 和 Jav

一.原因分析一般而言,slave相对master延迟较大,其根本原因就是slave上的复制线程没办法真正做到并发.简单说,在master上是并发模式(以InnoDB引擎为主)完成事务提交的,而在slave上,复制线程只有一个sql thread用于binlog的apply,所以难怪slave在高并发时会远落后master. ORACLE MySQL 5.6版本开始支持多线程复制,配置选项 slave_parallel_workers 即可实现在slave上多线程并发复制.不过,它只能支持一个实例

1.ASCII.Unicode.UFT-8 在看Text类型的时候,里面出现了上面三种编码,先看看这三种编码: ASCII是基于拉丁字母的一套电脑编码系统.它主要用于显示现代英语和其他西欧语言.它是现今最通用的单字节编码系统,并等同于国际标准ISO/IEC 646.ASCII是7位字符集,是美国标准信息交换代码的缩写,为美国英语通信所设计.它由128个字符组成,包括大小写字母.数字0-9.标点符号.非打印字符(换行副.制表符等4个)以及控制字符(退格.响铃等)组成.从定义,很明显,单字节编码,现

本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/hadoop-writable-class.html,转载请注明源地址. hadoop中自带的org.apache.hadoop.io包中有广泛的writable类可供选择,它们形成下图所示的层次结构: java基本类型的Writable封装器 Writable类对java基本类型提供封装,short和char除外,所有的封装包含get()和set()两个方法用于读取或设置封装的值 java基本类型的Writabl

1.Writable简单介绍 在前面的博客中,经常出现IntWritable,ByteWritable.....光从字面上,就可以看出,给人的感觉是基本数据类型 和 序列化!在Hadoop中自带的org.apache.hadoop.io包中有广泛的Writable类可供选择.它们的层次结构如下图所示: Writable类对Java基本类型提供封装,short 和 char除外(可以存储在IntWritable中).所有的封装包包含get()  和 set() 方法用于读取或者设置封装的值.如下表

Hadoop 添加删除Slave @(Hadoop) 在hdfs-site.xml文件中添加如下配置: <property> <name>dfs.hosts</name> <value>/root/jiangyuande/hadoop/etc/hadoop/datanode-allow.list</value> </property> <property> <name>dfs.hosts.exclude<

1)在编写MR程序的时候经常会有如下代码: String uri=“....”: Configuration conf=new Configuration(): FileSystem fs=FileSystem.get(URI.create(uri),conf); URI究竟是什么东西?有什么用?2)URI称为统一资源标示符,在Hadoop中使用URI路径作为参数,其格式是:scheme://authority/path.对于HDFS文件系统,scheme(对应协议名)就是hdfs(对于本地文件

hadoop中声明是有机架感知的功能,能够提高hadoop的性能.平时我们使用的hadoop集群,实际上是从来没有使用上这个功能的. hadoop中所说的 机架感知的实现实际上这样的: hadoop启动时会检查hadoop-default.xml和hadoop-site.xml中的一个配置选项:topology.script.file.name,如果这个选项不为空,hadoop就会认 为这是一个可运行脚本,于是在每检测到一个slave连接上jobtracker时就会把这个slave的IP地址作为

C#中??和?分别是什么意思? 在C#中??和?分别是什么意思? 1. 可空类型修饰符(?):引用类型可以使用空引用表示一个不存在的值,而值类型通常不能表示为空.例如:string str=null; 是正确的,int i=null; 编译器就会报错.为了使值类型也可为空,就可以使用可空类型,即用可空类型修饰符"?"来表示,表现形式为"T?"例如:int? 表示可空的整形,DateTime? 表示可为空的时间.T? 其实是System.Nullable(泛型结构)的

hadoop 启动时namenode和datanode可以启动,使用jps命令也可以看到进程,但是在浏览器中输入master:50070却没有显示datanode 查看datanode的log日志: -- ::, INFO org.apache.hadoop.ipc.Client: Retrying connect to server: master/. Already tried  , sleepTime= SECONDS) -- ::, INFO org.apache.hadoop.ipc.

转自:http://blog.csdn.net/b1198103958/article/details/47169105 Hadoop里面的MapReduce编程模型,非常灵活,大部分环节我们都可以重写它的API,来灵活定制我们自己的一些特殊需求. 今天散仙要说的这个分区函数Partitioner,也是一样如此,下面我们先来看下Partitioner的作用: 对map端输出的数据key作一个散列,使数据能够均匀分布在各个reduce上进行后续操作,避免产生热点区. 大部分情况下,我们都会使用默认

Hadoop 中利用 mapreduce 读写 mysql 数据   有时候我们在项目中会遇到输入结果集很大,但是输出结果很小,比如一些 pv.uv 数据,然后为了实时查询的需求,或者一些 OLAP 的需求,我们需要 mapreduce 与 mysql 进行数据的交互,而这些特性正是 hbase 或者 hive 目前亟待改进的地方. 好了言归正传,简单的说说背景.原理以及需要注意的地方: 1.为了方便 MapReduce 直接访问关系型数据库(Mysql,Oracle),Hadoop提供了DBI

JDBC中的Statement和PreparedStatement的区别