1.浏览器无法直接通过url访问 可能原因 :主机名未配置,因此无法识别,在 c:\windows\system32\drivers\etc 目录添加主机名和对应ip hostname1[主机名 ] *.*.*.8[ip] 2.访问需要很长时间 hadoop配置文件,jobhistory缓存任务数太多,导致访问缓慢 在mapreduce-site.xml配置文件中,修改或增加如下配置信息: <property> <name>mapreduce.jobhistory.joblist.

上一篇中介绍了hadoop集群搭建方式,本文介绍集群的访问.集群的访问方式有两种:hadoop客户端访问,Java API访问. 一.集群客户端访问 Hadoop采用C/S架构,可以通过客户端对集群进行操作,其实在前面搭建的集群环境中,每个集群节点都可以作为一个客户端进行集群访问,但是一般场景下,会将集群服务器作为整体,从外部设置客户端对集群进行访问. 为了能从集群服务器外部访问,需要一台与集群服务器在同一网段的主机(可以与集群节点Ping通),安装hadoop作为客户端机器,并将该机器与集群服

原文:http://www.tuicool.com/articles/BB3eArJ hadoop系统部署时用到不少端口.有的是Web UI所使用的,有的是内部通信所使用的,有的是监控所使用的.实际系统中可能用于防火墙的端口设计.一些内部通信用的端口可能也需要外部能访问.如两个集群的数据对拷. 1.系统 8080,80 用于tomcat和apache的端口. 22 ssh的端口 2.Web UI 用于访问和监控Hadoop系统运行状态 Daemon 缺省端口 配置参数 HDFS Namenode

http://www.ithov.com/server/124456.shtml 您也将学习一个仅适用于 IBM InfoSphere BigInsights 的快速启动监控实现. 大数据骚动主要集中在支持极限容量.速度和多样性的基础架构和该基础架构支持的实时分析功能中.虽然像 Hadoop 这样的大数据环境是相对较新的,但事实是在大数据环境中数据安全问题的关键是预先解决.哪里有数据,哪里就有可能存在隐私泄密.非授权访问或特权用户的不恰当访问. 整个大数据环境和更多传统的大数据管理架构中应该执行

Hadoop集群默认端口 Hadoop本地开发,9000端口拒绝访问

所花时间:7天 代码行:800(Java) 博客量:1篇 了解到知识点 : 一:http://localhost:50070无法访问 安装好hadoop之后 输入所有东西都有 可就是访问50070无法连接,在网上找了好多博文,没有一个感觉是靠谱的,忽然看到了一个回复,我的天真的是神来之笔. 很感谢这位网友,他的博客地址是:https://me.csdn.net/weixin_39384918 换了接口后网页也就能进去了 二: 看了hbase的操作,因为老师开学要实现用hbase实现网页版增删改查

windows无法访问hadoop web端口 windows hosts文件:C:\Windows\System32\drivers\etc centos防火墙没有关,关闭参考 hadoop core-site.xml配置文件中的namenode地址:fs.defaultFS , yarn-site.xml中RM地址:yarn.resourcemanager.hostname 其他参考:https://www.cnblogs.com/zlslch/p/6604189.html

1.  启动脚本 mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver 2. 配置说明 jobhistory用于查询每个job运行完以后的历史日志信息,是作为一台单独的服务器运行的.可以在namenode或者datanode上的任意一台启动即可. 默认的配置如下,但是需要手工修改为我们指定的那台服务器. <property> <name>mapreduce.jobhistory.address</name> <value>0

* 1.设置url支持hadoop,FsUrlStreamHandlerFactory      * 2.创建URL对象,指定访问的HDFS路径      * 3.openStream获取输入流对象,也就是读取的内容      * 4.使用Hadoop的OIUtils工具类对输入流输出到控制台     public static void main(String[] args) throws Exception { //通过eclipse远程调用hadoop方式访问,传入一个参数也就是hdfs的

如果既想在Hadoop服务器本地可以通过绝对路径如"/user/hadoop"方式访问hdfs,也想通过"hdfs://local host:9000/user/hadoop的方式访问hdfs,此时做需要配置core-site.xml: <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://master.domain.com:9000</value> </prop

import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; public class TestHDFS { public static void main(String[] args) throws Exception{ Configuration conf = new Configuration(); conf.set

使用yum安装CDH Hadoop集群 2013.04.06 Update: 2014.07.21 添加 lzo 的安装 2014.05.20 修改cdh4为cdh5进行安装. 2014.10.22 添加安装 cdh5.2 注意事项. 1.cdh5.2 发布了,其中 YARN 的一些配置参数做了修改,需要特别注意. 2.Hive 的元数据如果使用 PostgreSql9.X,需要设置 standard_conforming_strings 为 off 环境 CentOS 6.4 x86_64 C

1.环境说明 系统环境: 系统环境:centos6.7 Hadoop版本:CDH5.5 JDK运行版本:1.7.0_67 集群各节点组件分配: 2.准备工作 安装 Hadoop 集群前先做好下面的准备工作,在修改配置文件的时候,建议在一个节点上修改,然后同步到其他节点.因为要同步配置文件和在多个节点启动服务,建议配置 ssh 无密码登陆. 2.1配置hosts CDH 要求使用 IPv4,IPv6 不支持,禁用IPv6方法: # vim /etc/sysctl.conf #disable ipv

转载请在页首明显处注明作者与出处 一:说明 此为大数据系列的一些博文,有空的话会陆续更新,包含大数据的一些内容,如hadoop,spark,storm,机器学习等. 当前使用的hadoop版本为2.6.4 此为mapreducer的第二章节 这一章节中有着 计算共同好友,推荐可能认识的人 上一篇:hadoop系列三:mapreduce的使用(一) 一:说明 二:在开发工具在运行mapreducer 2.1:本地模式运行mapreducer 2.2:在开发工具中运行在yarn中 三:mapredu

Hadoop集群完全分布式配置部署 下面的部署步骤,除非说明是在哪个服务器上操作,否则默认为在所有服务器上都要操作.为了方便,使用root用户. 1.准备工作 1.1 centOS6服务器3台 手动指定3服务器台以下信息: hostname IP mask gateway DNS 备注 master 172.17.138.82 255.255.255.0 172.17.138.1 202.203.85.88 服务器1 slave1 172.17.138.83 255.255.255.0 172.

简介 Apache Hadoop 2.0 包含 YARN,它将资源管理和处理组件分开.基于 YARN 的架构不受 MapReduce 约束.本文将介绍 YARN,以及它相对于 Hadoop 中以前的分布式处理层的一些优势.本文将了解如何使用 YARN 的可伸缩性.效率和灵活性增强您的集群.   回页首 Apache Hadoop 简介 Apache Hadoop 是一个开源软件框架,可安装在一个商用机器集群中,使机器可彼此通信并协同工作,以高度分布式的方式共同存储和处理大量数据.最初,Hadoo

任务一直报错 现象比较奇怪,部分任务可以正常跑,部分问题报错 报错信息如下: Ended Job = job_1527476268558_132947 with exception 'java.io.IOException(java.net.ConnectException: Call From xxx/xxx to xxx:10020 failed on connection exception: java.net.ConnectException: 拒绝连接; For more detail

背景: 公司核心业务库现存在MongoDB中,分布在6台MongoDB节点.现面临如下问题: 1.最大的一张表有10多个G,MongoDB在查询方面尚能胜任,但是涉及到复杂计算时会比较吃力. 2.MongoDB中有三张表,分别记录了最终用户在三个不同系统(电话,游戏,桌牌等)的行为,需要按用户汇聚成一张表. 考虑到MongoDB集成Hadoop来获得计算能力,先要让hadoop能访问到MongoDB中数据,下面讨论各个方案: 一)一个不安全的方案--MongoDB-connector for h

l扩容能力(Scalable):能可靠地(reliably)存储和处理千兆字节(PB)数据. l成本低(Economical):可以通过普通机器组成的服务器群来分发以及处理数据.这些服务器群总计可达数千个节点. l高效率(Efficient):通过分发数据,hadoop可以在数据所在的节点上并行地(parallel)处理它们,这使得处理非常的快速. l可靠性(Reliable):hadoop能自动地维护数据的多份副本,并且在任务失败后能自动地重新部署(redeploy)计算任务.   三种部署方

介绍 Aapche Ranger是以插件的形式集成到HDFS中,由Ranger Admin管理访问策略,Ranger插件定期轮询Admin更新策略到本地,并根据策略信息进行用户访问权限的判定.Ranger集成HDFS的架构图如下: Ranger对HDFS访问控制的实现原理 HDFS本身是有访问控制机制的,即在身份认证机制之后通过查询ACLs来对用户的权限检查,该权限检查的实现代码是INodeAttributeProvider抽象类中接口AccessControlEnforcer的checkPer