------------恢复内容开始------------ Hadoop知识点 Hadoop知识点什么是HadoopHadoop和Spark差异Hadoop常见版本,有哪些特点,一般是如何进行选择Hadoop常用端口号搭建Hadoop集群的流程Hadoop中需要哪些配置文件,其作用是什么?HDFS读写流程MapReduce的Shuffle过程,Hadoop优化方案基于MapReduce做Hadoop的优化Yarn的job提交流程Yarn默认的调度器,分类,以及它们之间的区别Hadoop的参数优

Mapreduce中由于sort的存在,MapTask和ReduceTask直接是工作流的架构.而不是数据流的架构.在MapTask尚未结束,其输出结果尚未排序及合并前,ReduceTask是又有数据输入的,因此即使ReduceTask已经创建也只能睡眠等待MapTask完成.从而可以从MapTask节点获取数据.一个MapTask最终的数据输出是一个合并的spill文件,可以通过Web地址访问.所以reduceTask一般在MapTask快要完成的时候才启动.启动早了浪费container资源

01 package com.test; 02   03 import java.util.ArrayList; 04 import java.util.Iterator; 05 import java.util.List; 06   07 public class T { 08   09     public static void main(String[] args) { 10   11         // 只要实现了Iterable接口的对象都可以使用for-each循环. 12   

来自为知笔记(Wiz)

当运行mapreduce的时候,有时候会出现异常信息,提示物理内存或者虚拟内存超出限制,默认情况下:虚拟内存是物理内存的2.1倍.异常信息类似如下: Container [pid=13026,containerID=container_1449820132317_0013_01_000012] is running beyond physical memory limits. Current usage: 1.0 GB of 1 GB physical memory used; 1.7 GB o

前段时间,公司Hadoop集群整体的负载很高,查了一下原因,发现原来是客户端那边在每一个作业上擅自配置了很大的堆空间,从而导致集群负载很高.下面我就来讲讲怎么来现在客户端那边的JVM堆大小的设置.我们知道,在mapred-site.xml配置文件里面有个mapred.child.java.opts配置,专门来配置一些诸如堆.垃圾回收之类的.看下下面的配置: <property> <name>mapred.child.java.opts</name> <value&

    参考: http://dataunion.org/22887.html 1.mapreduce_shuffle does not exist 执行任何时报错: Container launch failed for container_1433170139587_0005_01_000002 : org.apache.hadoop.yarn.exceptions.InvalidAuxServiceException:The auxService:mapreduce_shuffle doe

Container启动过程主要经历三个阶段:资源本地化.启动并运行container.资源回收,其中,资源本地化指创建container工作目录,从HDFS下载运行container所需的各种资源(jar包.可执行文件等)等,而资源回收则是资源本地化的逆过程,它负责清理各种资源,它们均由ResourceLocalizationService服务完成的.启动container是由ContainersLauncher服务完成的,而运行container是由插拔式组件ContainerExecutor

1.下载java 7并安装 [root@server- ~]# rpm -ivh jdk-7u40-linux-x64.rpm Preparing... ########################################### [%] :jdk ########################################### [%] Unpacking JAR files... rt.jar... jsse.jar... charsets.jar... tools.jar..

Java版本程序开发过程主要包含三个步骤,一是map.reduce程序开发:第二是将程序编译成JAR包:第三使用Hadoop jar命令进行任务提交. 下面拿一个具体的例子进行说明,一个简单的词频统计,输入数据是一个单词文本,输出每个单词的出现个数. 一.MapReduce程序 标准的MapReduce程序包含一个Mapper函数.一个Reducer函数和一个main函数 1.主程序 package hadoop; import org.apache.hadoop.conf.Configurat

起因 因为工作需要用到,所以需要学习hadoop,所以记录这篇文章,主要分享自己快速搭建hadoop环境与运行一个demo 搭建环境 网上搭建hadoop环境的例子我看蛮多的.但是我看都比较复杂,要求安装java,hadoop,然后各种设置..很多参数变量都不明白是啥意思...我的目标很简单,首先应该是用最简单的方法搭建好一个环境.各种变量呀参数呀这些我觉得一开始对我都不太重要..我只要能跑起来1个自己的简单demo就行.而且现实中基本上环境也不会让我来维护..所以对我来说简单就行. 刚好最近我

作者: Shu, Alison Hadoop作业性能调优的两种场景: 一.用户观察到作业性能差,主动寻求帮助. (一)eBayEagle作业性能分析器 1. Hadoop作业性能异常指标 2. Hadoop作业性能调优7个建议 (二)其他參数调优方法 二.Hadoop集群报告异常.发现个别作业导致集群事故. 一.用户观察到作业性能差.主动寻求帮助. (一)eBay Eagle作业性能分析器 对一般作业性能调优,eBay Eagle[i]的作业性能分析器已经能满足用户大部分需求. eBayEagl

安装环境 centos7. docker -ce(这个安装参考我的另外一篇博客 首先关闭防火墙 systemctl stop firewalld.service #停止firewall systemctl disable firewalld.service #禁止firewall开机启动 下载hadoop镜像 docker pull sequenceiq/hadoop-docker: 查看镜像 docker images 运行hadoop docker run -i -t -p : -p : -

一切从示例程序开始: 示例程序 Hadoop2.7 提供的示例程序WordCount.java package org.apache.hadoop.examples; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.

0 机器说明   IP Role 192.168.1.106 NameNode.DataNode.NodeManager.ResourceManager 192.168.1.107 SecondaryNameNode.NodeManager.DataNode 192.168.1.108 NodeManager.DataNode 192.168.1.106 HiveServer 1 打通无密钥 配置HDFS,首先就得把机器之间的无密钥配置上.我们这里为了方便,把机器之间的双向无密钥都配置上. (1

在单机上运行hbase 二级索引: import java.io.IOException; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import java.util.Set; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; impo

三台serveryiprod01,02,03,当中01为namenode,02为secondarynamenode.3个均为datanode 3台server的这里提到的配置均需一样. 0.安装前提条件: 0.1 确保有java 安装完java后,在.bash_profile中,必须有JAVA_HOME配置 export JAVA_HOME=/home/yimr/local/jdk 0.2 确保3台机器建立信任关系,详见还有一篇文章 1.core-site.xml <configuration>

先 scan 原表,然后 bulkload 到新表. 采坑纪录1. bulkload 产生 hfile 前,需要先对 hash(key) 做 repartition,在 shuffle 的 read 阶段,产生了以下错误 org.apache.spark.shuffle.FetchFailedException: failed to allocate 16777216 byte(s) of direct memory (used: 3623878656, max: 3635150848) at

YARN 自从hadoop2.0之后, 我们可以使用apache yarn 来对集群资源进行管理.yarn把可以把资源(内存,CPU)以Container的方式进行划分隔离.YARN会管理集群中所有机器的可用计算资源. 基于这些资源YARN会调度应用(比如MapReduce)发来的资源请求, 然后YARN会通过分配Container来给每个应用提供处理能力, Container(容器)是YARN中处理能力的基本单元, 是对内存, CPU等的封装(容器). ResourceManager:以下简称

Spark-Hadoop集群搭建 视频教程: 1.优酷 2.YouTube 配置java 启动ftp [root@master ~]# /etc/init.d/vsftpd restart 关闭 vsftpd:                                                     [失败] 为 vsftpd 启动 vsftpd:                                               [确定] 默认情况下 root不允许使用f

linux基础 为hadoop集群的搭建扫清了障碍,也为内存的管理,文件系统的管理扫清了障碍 接着到Hadoop的阶段,首先做集群的安装,深入到使用这两个核心的组件,分布式文件系统HDFS,解决大量数据怎么存储的问题,第二个就是分布式计算MapReduce.MapReduce的包含Yarn和MapReduce,随着集群规模的扩大,资源的管理必要用一个单独的组件Yarn来管理,程序员只要关注如何来写程序就好了. 然后讲了Zookeeper: 轻量级组件,往大数据集群里导数据的,比如Sqoop和Fl