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

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.

2018-02-07 02:47:50,377 WARN org.apache.hadoop.hdfs.server.common.Storage: java.io.IOException: Incompatible clusterIDs in /opt/app/hadoop-2.5.0/data/temp/dfs/data: namenode clusterID = CID-e36bedae-9a49-49cc-99bb-fc0bab2397c6; datanode clusterID = C

1. 安装JDK JDK安装包复制到/opt文件夹 cd /opt rpm -ivh jdk-8u121-linux-x64.rpm vim /etc/profile 增加 JAVA_HOME=/usr/java/default PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH source /etc/profile 验证 echo $JAVA_HOME java -version 2. 配置SSH(免密码登录),Hadoop集群间登录使用. a> 在客户端进行如下操作: ssh-keygen

你会发现hadoop-daemon.sh用于启动单独的本机节点 而hadoop-daemons.sh 会批量的ssh到别的机器启动 前记: 这些天一直学习hadoop,学习中也遇到了许多的问题,主要是对hadoop的shell脚本和hadoop的源码概念不够清楚,所以我就对hadoop的bin目录下的shell脚本进行了研究,有一些成果想记录下来,也希望大家前来批评指正. 分析原因: 很多hadoop的初学者对hadoop的脚本不是很清楚,不知道为什么可以在命令行中启动hadoop,也不知道为什

前期博客 Spark standalone模式的安装(spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz)(master.slave1和slave2)  Spark运行模式概述 1. Standalone模式     即独立模式,自带完整的服务,可单独部署到一个集群中,无需依赖任何其他资源管理系统.从一定程度上说,该模式是其他两种的基础.借鉴Spark开发模式,我们可以得到一种开发新型计算框架的一般思路:先设计出它的standalone模式,为了快速开发,起初不需要考虑服务(比如mast

Apache Hadoop 官网 Hadoop源码分析 参考1   参考2 Hadoop 是一个由 Apache 基金会所开发的分布式系统基础架构. Hadoop 的框架最核心的设计就是:HDFS(Hadoop Distributed File System) 和 MapReduce.HDFS 为海量的数据提供了存储,则 MapReduce 为海量的数据提供了计算. Hadoop 受到最先由 Google Lab 开发的 Map/Reduce 和 Google File System(GFS)

伪分布式 hadoop的三种安装方式: Local (Standalone) Mode Pseudo-Distributed Mode Fully-Distributed Mode 安装之前需要 $ sudo apt-get install ssh      $ sudo apt-get install rsync 详见:http://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCluster.htm

基于Eclipse的Hadoop应用开发环境配置 我的开发环境: 操作系统ubuntu11.10 单机模式 Hadoop版本:hadoop-0.20.1 Eclipse版本:eclipse-java-helios-SR2-linux-gtk.tar.gz(使用3.7的版本总是崩溃,让人郁闷) 第一步:先启动hadoop守护进程 具体参看:http://www.cnblogs.com/flyoung2008/archive/2011/11/29/2268302.html 第二步:在eclipse上

目录: 1.集群部署介绍 1.1 Hadoop简介 1.2 环境说明 1.3 环境配置 1.4 所需软件 2.SSH无密码验证配置 2.1 SSH基本原理和用法 2.2 配置Master无密码登录所有Salve 3.Java环境安装 3.1 安装JDK 3.2 配置环境变量 3.3 验证安装成功 3.4 安装剩余机器 4.Hadoop集群安装 4.1 安装hadoop 4.2 配置hadoop 4.3 启动及验证 4.4 网页查看集群 5.常见问题FAQ   5.1 关于 Warning: $H

Ubuntu15.10中安装hadoop2.7.2安装手册 太初 目录 1.      Hadoop单点模式... 2 1.1        安装步骤... 2 0.环境和版本... 2 1.在ubuntu中创建hadoop用户... 2 2.安装ssh. 3 3.安装java环境... 3 4.安装hadoop. 4 5.测试... 5 2.      Hadoop伪分布式... 5 2.1        安装步骤... 5 0.环境和版本... 6 1.      配置core-site.x

前言 关于时下最热的技术潮流,无疑大数据是首当其中最热的一个技术点,关于大数据的概念和方法论铺天盖地的到处宣扬,但其实很多公司或者技术人员也不能详细的讲解其真正的含义或者就没找到能被落地实施的可行性方案,更有很多数据相关的项目比如弄几张报表,写几个T-SQL语句就被冠以“大数据项目”,当然了,时下热门的话题嘛,先把“大数据”帽子扣上,这样才能显示出项目的高大上,得到公司的重视或者高层领导的关注. 首先,关于大数据的概念或者架构一直在各方争议的背景下持续的存在着.目前,关于大数据项目可以真正被落地

花了一些时间, 但感觉很值得. Big Data, MapReduce, Hadoop, and Spark with Python Master Big Data Analytics and Data Wrangling with MapReduce Fundamentals using Hadoop, Spark, and Python 作者: The LazyProgrammer (https://lazyprogrammer.me)

Hadoop 集群搭建 2016-09-24 杜亦舒 目标 在3台服务器上搭建 Hadoop2.7.3 集群,然后测试验证,要能够向 HDFS 上传文件,并成功运行 mapreduce 示例程序 搭建思路 (1)准备基础设施准备3台服务器,分别命名为 master.slave1.slave2互相配置为 SSH 免密码登录,并都安装好 JAVA 环境(2)安装配置 hadoop在 master 上下载解压 hadoop,修改相应配置文件,包括:core-site.xml.hdfs-site.xml

  问题导读 1.哪些情况会遇到io受限制? 2.哪些情况会遇到cpu受限制? 3.如何选择机器配置类型? 4.为数据节点/任务追踪器提供的推荐哪些规格? 随着Apache Hadoop的起步,云客户的增多面临的首要问题就是如何为他们新的的Hadoop集群选择合适的硬件. 尽管Hadoop被设计为运行在行业标准的硬件上,提出一个理想的集群配置不想提供硬件规格列表那么简单. 选择硬件,为给定的负载在性能和经济性提供最佳平衡是需要测试和验证其有效性.(比如,IO密集型工作负载的用户将会为每个核心主轴

1.集群部署介绍 1.1 Hadoop简介 Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台.以Hadoop分布式文件系统HDFS(Hadoop Distributed Filesystem)和MapReduce(Google MapReduce的开源实现)为核心的Hadoop为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构. 对于Hadoop的集群来讲,可以分成两大类角色:Master和Salve.一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的.其中Name

搞什么东西之前,第一步是要知道What(是什么),然后是Why(为什么),最后才是How(怎么做).但很多开发的朋友在做了多年项目以后,都习惯是先How,然后What,最后才是Why,这样只会让自己变得浮躁,同时往往会将技术误用于不适合的场景.       ----转自某博文 Hadoop框架中最核心的设计就是:MapReduce和HDFS,而两者只是理论基础,不是具体可使用的高级应用,Hadoop旗下有很多经典子项目,比如HBase.Hive等,这些都是基于HDFS和MapReduce发展出来

前面安装过程待补充,安装完成hadoop安装之后,开始执行相关命令,让hadoop跑起来   使用命令启动所有服务: hadoop@ubuntu:/usr/local/gz/hadoop-$ ./sbin/start-all.sh 当然在目录hadoop-2.4.1/sbin下面会有很多启动文件: 里面会有所有服务各自启动的命令,而start-all.sh则是把所有服务一起启动,以下为.sh的内容: #!/usr/bin/env bash # Licensed to the Apache Sof

最近在学习hadoop,第一步当然是亲手装一下hadoop了. 下面记录我hadoop安装的过程: 注意: 1,首先明确hadoop的安装是一个非常简单的过程,装hadoop的主要工作都在配置文件上,因此最最重要的一点就是需要了解hadoop每个配置项的具体含义! (今天时间关系,先把我的安装过程记录下来,关于每一步的配置具体表示什么意思,有时间详细写出来) 2,官方文档是最好的帮助文件,如果你的英语过关,希望多去看官方的文档:如果你的英语很烂,也可以去上面看着练习一下英语,耶! 3,本人比较懒

原文  http://www.cnblogs.com/wolfblogs/p/4147485.html 用了一段时间的hadoop,现在回来看看源码发现别有一番味道,温故而知新,还真是这样的 在使用hadoop之前我们需要配置一些文件,hadoop-env.sh,core-site.xml,hdfs-site.xml,mapred-site.xml.那么这些文件在什么时候被hadoop使用? 一般的在启动hadoop的时候使用最多就是start-all.sh,那么这个脚本都干了些什么? star

1       批量启动与停止 1.1  Start-all.sh # Start all hadoop daemons.  Run this on master node. bin=`dirname "$0"` bin=`cd "$bin"; pwd` #变量配置命令 . "$bin"/hadoop-config.sh #Dfs服务器启动 # start dfs daemons "$bin"/start-dfs.sh --c