如果我们想把文件上传到Hadoop集群中,使用put命令即可.下面的语句是将本地文件上传到hadoop集群的/目录下. hadoop fs -put fruit.txt /   下面介绍通过脚本将文件分发到Hadoop集群的方法.因为Hadoop本身就带有文件自动分发的功能,我们只需在启动hadoop作业的脚本文件中做相应的配置即可.可选的配置项有三个,每个适用的场景都不一样: -file:将本地文件分发到计算节点. -cacheFile:将HDFS中已经存在的文件发送到需要使用该文件的节点.

现将博客搬家至CSDN,博主改去CSDN玩玩~ 传送门:http://blog.csdn.net/sinat_28177969/article/details/54138163 Ps:主要答疑区在本帖最下方,疑点会标注出来.个人在配置过程中遇到的困难都会此列举. 实验介绍: 本次实验主要介绍了Hadoop平台的两个核心工具,HDFS和Mapreduce,结合这两个核心在Linux下搭建基于YARN集群的全分布模式的Hadoop架构. 实验案例,基于Hadoop平台下的Wordcount分词统计的

企业机型配置: 选型标准:普通的,廉价的,标准的(容易替换的),工业化大规模生产的 CPU:支持多核CPU,如2个4核CPU 内存:16G以上,内存越大,常用数据都缓存在内存,提高速度 硬盘:不需RAID,也不需使用SCSI.SAS.SSD硬盘,只需普通SATA硬盘即可,只要容量足够. 网络:建议千兆网和高带宽交换机,hadoop对各节点服务器的数据通讯量极为重要.Infinband可以不用考虑.   网络拓扑设计: 使用局域网布署,尽量不使用低速率的跨数据中心连接. hadoop支持机架感知机

基于YARN的配置信息, 参见: http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-yarn/ hadoop入门 - 基础概念 HDFS (Hadoop Distributed File System) HDFS 是Hadoop框架的子模块, 采用master-slave结构, 一个HDFS Cluster由一个NameNode(管理系统元数据), 和多个DataNode(存放数据文件)组成. 文件将被分割成多块, 存储在一

第一部分:环境配置(含操作系统.防火墙.SSH.JAVA安装等) Hadoop 2.8集群安装模拟环境为: 主机:Hostname:Hadoop-host,IP:10.10.11.225 节点1:Hostname:Hadoopnode1,IP:10.10.11.254 两台机器均为Centos 7.*,64位版本. 主机操作系统安装时采用界面化形式,节点1采用最小化安装.安装完成后,首先设置机器名称并设置固定IP,方法如下: 1.修改主机名: 修改/etc/host.hostname文件,注意请

HDFS(Hadoop Distributed File System)和Mapreduce是hadoop的两大核心: HDFS(文件系统)实现分布式存储的底层支持 Mapreduce(编程模型)实现分布式并行任务处理的程序支持 JobTracker   对应于 NameNode TaskTracker 对应于 DataNode DataNode和NameNode   是针对数据存放来而言的 JobTracker和TaskTracker是对于MapReduce执行而言的 从官网下载安装包: wg

/etc/hosts192.168.153.147 Hadoop-host192.168.153.146 Hadoopnode1 192.168.153.145 Hadoopnode2::1 localhost /etc/profileexport HADOOP_HOME=/opt/hadoop  export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin 设置关键的分布式IP地址配置:masters文件:192.168.153.147slaves文件:192.168.153.1471

一.招募启事 招募贴:Hadoop专业解决方案招募义务翻译人员,英文原著名称:<Wrox.Professional.Hadoop.Solutions>.愿意参与到此项工作中来的请加群:313702010 欢迎大家踊跃报名. 二.图书大纲 中文部分: chapter1:大数据和Hadoop生态圈 1.1 当大数据遇到Hadoop 1.2 Hadoop生态圈 1.3 Hadoop核心组件 1.4 Hadoop版本分发 1.5 基于Hadoop开发企业级应用 chapter2:数据存储之Hadoop

前言:最近有朋友给推荐一本书,英文原版<Wrox.Professional.Hadoop.Solutions>,感觉很好打算翻译成中文,共享给朋友,时间关系,不知能否成行,先干着吧.以下部分是本书的目录,算是一个开始,至于何时能够成稿,且干着吧,毕竟最近不是一般的忙. 关于中文名称,英文直译<专业的Hadoop解决方案>,个人更倾向于使用<Hadoop专业解决方案>至于选择哪个最终还没有确定,也想听一听大家的意见.敬请留言. 图书大纲: 中文部分: chapter1:大

前言 1.操作系统:Centos7 2.安装时使用的是root用户.也可以用其他非root用户,非root的话要注意操作时的权限问题. 3.安装的Hadoop版本是2.6.5,Spark版本是2.2.0,Scala的版本是2.11.8.   如果安装的Spark要同Hadoop搭配工作,则需注意他们之间的版本依赖关系.可以从Spark官网上查询到Spark运行需要的环境,如下: 4.需要的安装包: 安装包下载地址: JDK: http://www.oracle.com/technetwork/j

系统版本 : 64位CentOS6.6 hadoop版本: 1.2.1 jdk版本: jdk1.6.0_45 环境准备 1.主机分配 主机名 ip master 1.0.0.0.10 slave1 1.0.0.0.11 slave2 1.0.0.0.12 slave3 1.0.0.0.13 2.关闭防火墙和selinux(略) 3.配置dns(每一个节点都配置) [root@master conf]# cat /etc/hosts 127.0.0.1 localhost localhost.lo

1  rpm 安装     yum install rpm 2  JDK安装    << 一定要先删除JDK!!!!!!>>       rpm -qa | grep java       rpm -e --nodeps        rpm -qa | grep java         下载 JDK       tar -zxvf  or  xvf java    环境变量更改            /usr/local/opt/jdk1.7.0_67    jdk环境变量  

部分转载,已标红源地址,本博客为本菜搭建与爬坑记录,整理版请看: https://blog.csdn.net/the_fool_/article/details/78211166 记录: ============================================2017.8.30===================================================== 官网下载推荐的包,需要看清楚搭配的版本,hadoop对应的jdk'与spark版本是什么?spar

一.准备工作 在伪分布式的搭建基础上修改配置,搭建全分布式hadoop环境,伪分布式安装参照 hadoop伪分布式安装. 首先准备4台虚拟机,信息如下: 192.168.1.11 namenode1 192.168.1.12 datanode1 192.168.1.13 datanode2 129.168.1.14 datanode3 第一台namenode1用做NameNode节点,我们使用伪分布式安装好的环境(将其配置文件进行修改,并分发给其他3个节点). 第二台datanode1用作第一台

1.配置分布式hadoop 1.1 准备三台测试机(虚拟机就可以) 1.1.1 将life-hadoop虚拟机克隆2个分别为life-hadoop02和life-hadoop03 1.1.2 查看ip地址,并进行主机名映射为life-hadoop02.life.com和life-hadoop03.life.com

VMWare9下基于Ubuntu12.10搭建Hadoop-1.2.1集群 下一篇:VMWare9下基于Ubuntu12.10搭建Hadoop-1.2.1集群-整合Zookeeper和Hbase 近期在学习Hadoop,把hadoop集群环境搭建的过程记录一下,方便查询,方案中有好多细节的东西,可能会比較啰嗦,对于新手来说也许更有帮助,闲话不多说,进入正题. 搭建5个节点的Hadoop集群环境 1.        环境说明 使用VMWare创建5台Ubuntu虚拟机,环境具体信息例如以下: 虚拟

环境:Hadoop 2.6.0  + hive-0.14.0 问题出现的背景:在hive中建表 (建表语句如下),并且表的字段中有Map,Set,Collection等集合类型. CREATE EXTERNAL TABLE agnes_app_hour(  start_id string,  current_time string,  app_name string,  app_version string,  app_store string,  send_time string,  letv

前言 本人呕心沥血所写,经过好一段时间反复锤炼和整理修改.感谢所参考的博友们!同时,欢迎前来查阅赏脸的博友们收藏和转载,附上本人的链接http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5851166.html 关于几个疑问和几处心得! a.用NAT,还是桥接,还是only-host模式? 答: hostonly.桥接和NAT b.用static的ip,还是dhcp的? 答:static c.别认为快照和克隆不重要,小技巧,比别人灵活用,会很节省时间和大大减少错误. d.重用起来脚本

一.基础环境设置 1. 准备4台客户机(VMware虚拟机) 系统版本:Centos7.5 节点配置: 192.168.208.128 --Master 192.168.208.129 --Slaver-1 192.168.208.130 --Slaver-2 192.168.208.130 --Slaver-3 2. 配置hosts文件,使4台客户机能够以主机名相互访问 [root@Master ~]# vi /etc/hosts 127.0.0.1 localhost localhost.l

1.我搭建的是三台centos7的环境 首先准备三个centos7(文中出现的所有的链接都是我自己的) centos7下载地址(也可以上官网自行下载):https://pan.baidu.com/s/1Y_EVLDuLwpKv2hU3HSiPDA 提取码:05mi 2.安装完成后需要修改ip,都改为静态的ip vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33(有可能不是ifcfg-ens33,自行判断),以下是我的配置,你们可以参考下 BOOTTPROT

Hadoop存储数据时需要着重考虑的一个因素就是压缩.这里不仅要满足节省存储空间的需求,也要提升数据处理性能.在处理大量数据时,消耗最大的是磁盘和网络的I/O,所以减少需要读取或者写入磁盘的数据量就能大大缩短整体处理时间.这包括数据源的压缩,它也包括数据处理过程(如MapReduce任务)中产生的中间数据的压缩.尽管压缩会增加CPU负载,但是大多数情况下,I/O上的节省仍然大于增加的CPU负载 压缩能够极大地优化处理性能,但是Hadoop支持的压缩格式并不都是可以分片的.MapReduce框架先