数据块重分布sbin/start-balancer.sh -threshold <percentage of disk capacity>percentage of disk capacityHDFS达到平衡状态的磁盘使用率偏差值值越低各节点越平衡,但消耗时间也更长

本例中需要将hdfs上的文本文件,解析后插入到hbase的表中. 本例用到的hadoop版本2.7.2 hbase版本1.2.2 hbase的表如下: create 'ns2:user', 'info' hdfs上的文本文件如下[data/hbase_input/hbase.txt] 1,xiejl,20 2,haha,30 3,liudehua,40 4,daoming,41 可以通过命令查看hadoop的classpath现在包含哪些jar包: [hadoop@master ~]$ hdfs

Error: java.io.IOException: Initialization of all the collectors failed. Error in last collector was :interface javax.xml.soap.Text Initialization of all the collectors failed  : 初始化所有收集器失败 2016-03-12 20:08:46,874 WARN org.apache.hadoop.hdfs.DFSClien

from: http://blog.csdn.net/david_xtd/article/details/8012627 问题: 有很多方式可以执行脚本, 1).source test.bsh 2).. test.bsh 3).chmod a+x test.bsh;./test.bsh 4).sh test.bsh 它们之间的差别是什么? 解决办法: 1. source命令的作用是读取并执行test.bsh中的命令: 该命令经常用点命令“.”来替代. 就是说, # source test.bsh

解决方法: 1.进入hadoop安装根目录 如 :我的hadoop 安装在/usr/local/hadoop 执行 cd /usr/local/hadoop bin/hadoop dfsadmin -safemode leave 执行以上两句一般能够解决这个问题

1 先关闭hadoop所有服务 命令: bin/stop-all.sh 2 格式化namenode 命令: bin/hadoop namenode -format 3 重新启动所有服务 命令: bin/start-dfs.sh 按照以上步骤操作,问题就解决了. 问题是出在我每次start-all 后,关机就直接关机了,没有先执行stop-all ,导致内存里的信息丢失,所以关机前记得执行一次stop-all.sh 就可以了. 借鉴原文:http://eryk.iteye.com/blog/793

在执行hbase和mapreduce融合时,将hdfs上的文本文件插入到hbase中,我没有使用"胖包"(胖包就是将项目依赖的jar包放入项目打包后的lib目录中),而是直接将hbase的lib加入到了hadoop的classpath中. 我是将HBase的jar包加到/opt/modules/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh中.配置好这个文件,分发到各个节点,改这个配置不用重启集群. TEMP=`ls /opt/modules/hbase/lib/*.j

1:下载hadoop.http://mirror.esocc.com/apache/hadoop/common/hadoop-1.2.1/hadoop-1.2.1.tar.gz 2:解压. tar -zxvf 3:修改hadoop-env.sh中的JAVA_HOME配置 4:用hadoop编译wordcount A:代码位置/soft/hadoop/src/examples/org/apache/hadoop/examples mkdir wordcount_classes javac -cla

虽然已经从事运维两三年了. 但是今天写的计划任务没有执行,排除了下, 这里整理下,方便后期查看. 排除思路 1. 确保crond服务是开机自启和当前是启动的. # centos systemctl status crond systemctl start crond # centos , service crond status chkconfig crond on 2. 检查mail邮件里面关于该计划任务的错误信息. mail 这里借用下网络上面的图过来下, 这个情况,一般这些环境配置在pro

常常被一些用户问到,说“为什么我的mapreduce作业总是运行到某个阶段就报出如下错误,然后失败呢?以前同一个作业没出现过的呀?” 10/01/10 12:48:01 INFO mapred.JobClient: Task Id : attempt_201001061331_0002_m_000027_0, Status : FAILED java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space         at org.apache.hadoop.mapre

一.准备工作 1.eclipse连接hadoop的插件,需要版本匹配,这有几个常用的 2 版本的插件 hadoop2x-eclipse-plugin-master 密码:feg1 2.hadoop-common-2.2.0-bin-master,这个跟版本无关,直接用就可以. hadoop-common-2.2.0-bin-master 密码:nr3h 二.环境搭建 1.将 hadoop2x-eclipse-plugin-master 中对应的插件放到 eclipse 目录中的 plugin 下

问题描述: 安装完 hadoop,执行 hdfs dfs -ls 命令时,报警告如下: -- ::, WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable 解决方法: 1.根据你 hadoop 的版本,来http://dl.bintray.com/sequenceiq/sequenceiq-b

1.xcall.sh批量命令脚本: #!/bin/bash params=$@ i=128 for (( i=128 ; i <= 131 ; i = $i + 1 )) ; do echo ============= s$i $params ============= ssh s$i "$params" done 其中i为服务器命名部分序号,服务器命名为s128,s129,s130,s131共4台机器 设置xcall.sh为可执行文件: chmod +x xcall.sh 主要

首先,引入子进程模块 var process = require('child_process'); 执行shell命令 调用该模块暴露出来的方法exec process.exec('shutdown -h now',function (error, stdout, stderr) { if (error !== null) { console.log('exec error: ' + error); } });//回调函数非必须! 执行.sh脚本 很多时候需要多个命令来完成一项工作,而这个工作

BAT文件: @echo off set CLASSPATH_BAK=%CLASSPATH% set classpath=%CLASSPATH%;.\lib\commons-codec-1.3.jar;.\lib\commons-httpclient-3.0.jar;.\lib\commons-logging-1.0.4.jar;.\lib\dom4j-1.6.1.jar;.\lib\httpcore-4.0.jar;.\lib\jaxen-1.1-beta-9.jar;.\lib\log4j-

来自:http://blog.csdn.net/hezuoxiang/article/details/6878026 写了个mapreduce的JAVA程序,自定义了个partition class indexPartition extends HashPartitioner<Text, Text>{ public int getPartition(Text key, Text value,int numReduceTasks) {  Text tmp = new Text(key.toStr

如题! 现象: 当时的场景是这样的:我在IDEA中编辑了项目中的脚本sh,然后利用maven打成zip包.把zip包上传到linux服务器解压运行. 当在linux服务器上运行该sh脚本文件时,提示错误:/bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory 原因: windows的换行符与linux的换行符是有区别的.我的IDEA使用了系统自带的换行符号(windows),所以在linux服务器上,该换行符就有问题了. 解决方法: IDEA的

1.xrsync.sh脚本 #!/bin/bash if [[ $# -lt 1 ]] ; then echo no params ; exit ; fi p=$1 #echo p=$p dir=`dirname $p` #echo dir=$dir filename=`basename $p` #echo filename=$filename cd $dir fullpath=`pwd -P .` #echo fullpath=$fullpath user=`whoami` for (( i

指定队列的命令: 有三种: set mapred.job.queue.name=queue3; SET mapreduce.job.queuename=queue3; set mapred.queue.names=queue3; 老版本一般 mapred开头 新版本是mapreduce开头 老版本对应的新版本参数可以查出来 队列自己设定, 测试时注意 select * from tb 不会产生map reduce,只是加载后直接展示cat. 要想启动MR工程,必须指定列名: select ite

本节内容: 环境规划 配置集群各节点hosts文件 安装JDK1.7 安装依赖包ssh和rsync 各节点时间同步 安装Zookeeper集群 添加Hadoop运行用户 配置主节点登录自己和其他节点不需要输入密码 安装hadoop 启动hadoop 停止hadoop 一.环境规划 主机名 IP地址 操作系统版本 安装软件 hadoop16   172.16.206.16  CentOS 7.2 JDK1.7.hadoop-2.7.2  hadoop26  172.16.206.26  CentO

本文由  网易云发布. 作者:唐雕龙 本篇文章仅限内部分享,如需转载,请联系网易获取授权. 面向新手的hadoop+hive学习环境搭建,加对我走过的坑总结,避免大家踩坑. 对于hive相关docker,并没有官方的docker,第三方维护经过测试各种不靠谱,所以才想到自己搭建一套,然后后期在整理成docker上传~~~ 基础环境: 1. 公司云主机debain8.8 (不像docker,所以对系统内核无要求) 1. 前置安装: 1.1 jdk8(hive要求jdk7以上,千万不要jdk9!!!