download binary 而不是 source http://hadoop.apache.org/#Download+Hadoop

情景描述: 种种原因,不小心把系统根目录中的tmp文件删除了!发现jps之后看不到 master主机上面的namenode,resourcemanager,secondarynamenode三个进程了! 其他的两个slave中都是正常看到datanode! 解决办法: 01.cd /tmp 进入tmp文件夹 02.使用命令 ps -ef | grep namenode| grep -v grep ps -ef | grep secondarynamenode| grep -v grep ps -

package com.yoyosys.cebbank.bdap.service.mr; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IO

问题来源: 使用sudo命令,让hadoop用户使用root身份执行命令时报错: [hadoop@mydocker ~]$ sudo date [sudo] password for hadoop: hadoop 不在 sudoers 文件中.此事将被报告. 可以看到hadoop用户没有权限使用sudo命令以root身份执行命令. 解决方法: 打开终端,先以root身份登录,然后执行如下命令:visudo 在打开的文件中,找到下面这一行:root ALL=(ALL) ALL并紧帖其下面,添上自己

阅读目录 序 HDFS Commands User Commands Administration Commands Debug Commands 引用 系列索引 本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作. 文章是哥(mephisto)写的,SourceLink 序 上一篇,我们对Hadoop命令进行了简略的列举,但是Hadoop命令特多,还有一部分没有列举完,官网基本都是英文的,所以只能拙略的翻译下,妄大家见谅. 下面,我们就开始对Hadoo

尽管hadoop和一些培训视频课程上讲分布式部署比较详细,但是在部署时仍遇到了一些小问题,在此mark一下: 1.linux的namenode主机上安装了ssh,也启动了ssh,并且执行了: /etc/init.d/iptables status 显示: Firewall is stopped. 但是,执行ssh localhost时仍然报“ssh: connect to host localhost port 22: Connection refused”这个错误: 解决方法: 联系系统管理员

在Hadoop的每一个Project中,都有build-main.xml,如下图所示: 这个文件其实是通过maven-ant插件生成的,在hadoop的每一个Maven工程中,都有一个pom文件,在pom.xml文件中,有mkdir dir的动作:

Compression and Input Splits   当我们使用压缩数据作为MapReduce的输入时,需要确认数据的压缩格式是否支持切片?   假设HDFS中有一个未经压缩的大小为1GB的文本文件,如果HDFS Block大小为128MB,那么这个文件会被HDFS存储为8个Block.当MapReduce Job使用这个文件作为输入时将会创建8个切片(默认每一个Block生成一个切片),每一个切片关联的数据都可以被一个Map Task独立地处理.   如果这个文本文件使用Gzip格式压

本文整理了在hadoop学习过程中遇到的各种问题. windows下开发环境搭建 大部分情况下,我们都是在windows下开发,hadoop则一般部署于linux服务器(无论是CDH还是原生hadoop,也无论是单机伪分布式还是完全分布式).很多教程的做法都是打成jar,然后上传到linux服务器,再提交执行.这完全就是外行人教科书式的做法.实际开发不能这样进行,就跟c++开发一样,虽然是linux c++开发,我们同样不会windows写好到linux测试. 其安装很简单,下载hadoop发行

1.背景: 控制上游文件个数每天7000个,每个文件大小小于256M,50亿条+,orc格式.查看每个文件的stripe个数,500个左右,查询命令:hdfs fsck viewfs://hadoop/nn01/warehouse/…….db/……/partition_date=2017-11-11/part-06999 -files -blocks; stripe个数查看命令:hive --orcfiledump viewfs://hadoop/nn01/warehouse/…….db/tab

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.

遇到一个问题,想往已存在的hdfs文件中直接添加数据,默认的话应该是被拒绝的.查看了一些资料,可以这样操作: 在pdfs-site.xml中添加append支持: <property> <name>dfs.support.append</name> <value>true</value> </property> 编写appendToFile函数: 下面的函数建立在FileSystem已配置且连接成功的情况下. public void

来自:http://blog.csdn.net/dandingyy/article/details/7490046 众所周知,Hadoop对处理单个大文件比处理多个小文件更有效率,另外单个文件也非常占用HDFS的存储空间.所以往往要将其合并起来. 1,getmerge hadoop有一个命令行工具getmerge,用于将一组HDFS上的文件复制到本地计算机以前进行合并 参考:http://hadoop.apache.org/common/docs/r0.19.2/cn/hdfs_shell.ht

Hadoop计算中的Shuffle过程 作者:左坚 来源:清华万博 时间:2013-07-02 15:04:44.0 Shuffle过程是MapReduce的核心,也被称为奇迹发生的地方.要想理解MapReduce,Shuffle是必须要了解的.我看过很多相关的资料,但每次看完都云里雾里的绕着,很难理清大致的逻辑,反而越搅越混.前段时间在做MapReduce job性能调优的工作,需要深入代码研究MapReduce的运行机制,这才对Shuffle探了个究竟.考虑到之前我在看相关资料而看不懂时很恼

order by order by 会对输入做全局排序,因此只有一个reducer(多个reducer无法保证全局有序)只有一个reducer,会导致当输入规模较大时,需要较长的计算时间. set hive.mapred.mode=nonstrict; (default value / 默认值) set hive.mapred.mode=strict; order by 和数据库中的Order by 功能一致,按照某一项 & 几项 排序输出. 与数据库中 order by 的区别在于在hive.

通过Eclipse的hadoop插件中的"run on hadoop"命令的原理:它不是把jar包发送到hadoop集群上去运行,而只是使用了hadoop集群上的hdfs,从hdfs中获取文件,至于执行,是执行你本地的hadoop包来运行你编写的MapReduce程序,所以Hadoop集群中不用启动YARN也可以运行. 因为要想在集群中让程序分布式运行还要经历上传类文件.分发到各个节点等过程,一个简单的“run on hadoop”只是启动了本地hadoop类库来运行你的程序而已,在H

1. 分布式文件系统,即为管理网络中跨多台计算机存储的文件系统.HDFS以流式数据访问模式来存储超大文件,运行于商用硬件集群上.HDFS的构建思路为:一次写入.多次读取是最高效的访问模式.数据集通常由数据源生成或从数据源赋值而来,接着长时间在此数据集上进行各类分析.每次分析都涉及该数据集的大部分数据甚至全部,因此读取整个数据集的时间延迟比第一条记录的时间延迟更重要. 2. HDFS是为高数据吞吐量应用优化的,这可能会以高时间延迟为代价.目前,对于低延迟的访问需求,HBase是更好的选择. 3.

参考:http://blog.csdn.net/zcwfengbingdongguke/article/details/13951527 代码: #!/usr/bin/python import os import re #list files def listFiles(dirPath): fileList=[] for root,dirs,files in os.walk(dirPath): for fileObj in files: fileList.append(os.path.join

转载自:hadoop HDFS常用文件操作命令 命令基本格式: hadoop fs -cmd < args > 1.ls hadoop fs -ls / 列出hdfs文件系统根目录下的目录和文件 hadoop fs -ls -R / 列出hdfs文件系统所有的目录和文件 2.put hadoop fs -put < local file > < hdfs file > hdfs file的父目录一定要存在,否则命令不会执行 hadoop fs -put < loc

摘要:在排序和reducer 阶段,reduce 侧连接过程会产生巨大的网络I/O 流量,在这个阶段,相同键的值被聚集在一起. 本文分享自华为云社区<MapReduce 示例:减少 Hadoop MapReduce 中的侧连接>,作者:Donglian Lin. 在这篇博客中,将使用 MapReduce 示例向您解释如何在 Hadoop MapReduce 中执行缩减侧连接.在这里,我假设您已经熟悉 MapReduce 框架并知道如何编写基本的 MapReduce 程序.本博客中讨论的主题如下

准备环境(省略) 上传实验所需的压缩包 配置网络信息 修改主机名 配置域名解析 关闭防火墙与SELinux(在所有节点上执行)代码如下: systemctl disable --now firewalld setenforce 0 vim /etc/selinux/config 修改:SELINUX=disabled 保存退出 (1)在 Master 节点上安装 Hadoop 步骤一:解压缩 hadoop-2.7.1.tar.gz安装包和jdk-8u152-linux-x86.tar.gz到/u