赋给hadoop用户hadoop-1.2.1读写权限 [root@master usr]# chown -R hadoop121:hadoop121 hadoop-1.2.1/   折腾了两个小时,终于把hadoop的6个进程全部启动起来了.(其中jps不是任务,其他5个是,分别是NameNode,SecondaryNameNode, DataNode, JobTracker, TaskTracker ) 我之前的猜测,比如~/.bashrc文件里CLASSPATH没有配置的原因给否决掉了,

Hadoop的MapReduce的Map Task和Reduce Task都是进程级别的:而Spark Task则是基于线程模型的. 多进程模型和多线程模型 所谓的多进程模型和多线程模型,指的是同一个节点上多个任务的运行模式.无论是MapReduce和Spark,整体上看都是多进程的:MapReduce应用程序是由多个独立的Task进程组成的:Spark应用程序的运行环境是由多个独立的Executor进程(每个应用程序使用一个Executor进程)构建的临时资源池构成的. 多进程模型便于细粒度控

Services:Haddoop cluster上可以部署的组件,比如HDFS,YARN,HBase等. Roles:在service配置时,由Cloudera Manager创建.比如NameNode是HDFS service的一个role. Role Group:对Role的管理,可以将相同类别的Role(如DataNode)划分到不同的角色组.每个Role Group可以有属于自己的一系列配置. Role Instance:组成服务最基本的单一实例(可以认为是进程).一个HDFS服务有Na

  DataNode进程不见了 问题描述 最近配置Hadoop的时候出现了这么一个现象,启动之后,使用jps命令之后是这样的: 看不到DataNode进程,但是能够正常的工作,是不是很神奇啊? 在一番百度谷歌之后,得出了结论: 我在启动Hadoop之前和启动之后,曾经多次使用如下命令,针对NameNode进行格式化: hadoop namenode -format 这个问题,还不是你直接多次格式化造成的,而是你格式化之后,启动了Hadoop,然后将Hadoop关闭,重新格式化,再启动Hadoop

紧接着<Hadoop入门学习笔记---part3>中的继续了解如何用java在程序中操作HDFS. 众所周知,对文件的操作无非是创建,查看,下载,删除.下面我们就开始应用java程序进行操作,前提是按照<Hadoop入门学习笔记---part2>中的已经在虚拟机中搭建好了Hadoop伪分布环境:并且确定现在linux操作系统中hadoop的几个进程已经完全启动了. 好了,废话不多说!实际的例子走起. 在myeclipse中新建一个java工程: 在项目工程中新建一个lib包用于存放

CentOS下安装hadoop 用户配置 添加用户 adduser hadoop passwd hadoop 权限配置 chmod u+w /etc/sudoers vi /etc/sudoers 在 root ALL=(ALL) ALL 下添加 hadoop ALL=(ALL) ALL chmod u-w /etc/sudoers 关闭防火墙 查看防火墙状态 service iptables status 关闭防火墙 service iptables stop 查看防火墙开机启动状态 chkc

本文版权归作者和博客园共有,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接,博主为石山园,博客地址为 http://www.cnblogs.com/shishanyuan  .该系列课程是应邀实验楼整理编写的,这里需要赞一下实验楼提供了学习的新方式,可以边看博客边上机实验,课程地址为 https://www.shiyanlou.com/courses/237 [注]该系列所使用到安装包.测试数据和代码均可在百度网盘下载,具体地址为 http://pan.baidu.c

本文版权归作者和博客园共有,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接,博主为石山园,博客地址为 http://www.cnblogs.com/shishanyuan  .该系列课程是应邀实验楼整理编写的,这里需要赞一下实验楼提供了学习的新方式,可以边看博客边上机实验,课程地址为 https://www.shiyanlou.com/courses/237 [注]该系列所使用到安装包.测试数据和代码均可在百度网盘下载,具体地址为 http://pan.baidu.c

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.内存 Hadoop为各个守护进程(namenode,secondarynamenode,jobtracker,datanode,tasktracker)统一分配的内存在hadoop-env.sh中设置,参数为HADOOP_HEAPSIZE,默认为1000M. 大部分情况下,这个统一设置的值可能并不适合.例如对于namenode节点,1000M的内存只能存储几百万个文件的数据块的引用.如果我想单独设置namenode的村粗,可以通过HADOOP_NAMENODE_OPTS来设置. 同样的,可以

经过上一周的郁闷期(拖延症引发的郁闷),今天终于开始步入正轨了.今天主要是解决hadoop配置的错误以及网络时断时续的问题. 首先说明一下之前按照这篇文章的方法配置完全没有问题,但是等我配置好了发现hadoop的版本和我的需求有点不一样,于是重新安装低版本的hadoop,结果就遇到问题了. 一,Hadoop错误 1. dataNode总是启动不了?  no datanode to stop 怎么解决的呢.不需要hadoop namenode -format:把 dfs/data 删除即可,res

Hadoop 面试题,看看书找答案,看看你能答对多少(2) 1. 下面哪个程序负责 HDFS 数据存储.a)NameNode  b)Jobtracker  c)Datanode d)secondaryNameNode e)tasktracker 答案C datanode 2. HDfS 中的 block 默认保存几份?a)3 份 b)2 份c)1 份d)不确定 答案A默认3分 3. 下列哪个程序通常与 NameNode 在一个节点启动?a)SecondaryNameNode b)DataNode

单项选择题 1. 下面哪个程序负责 HDFS 数据存储. a)NameNode b)Jobtracker c)Datanode d)secondaryNameNode e)tasktracker 2. HDfS 中的 block 默认保存几份? a)3 份 b)2 份 c)1 份 d)不确定 3. 下列哪个程序通常与 NameNode 在一个节点启动? a)SecondaryNameNode b)DataNode c)TaskTracker d)Jobtracker 4. Hadoop 作者 a

Hadoop的安装有三种执行模式: 单机模式(Local (Standalone) Mode):Hadoop的默认模式,0配置.Hadoop执行在一个Java进程中.使用本地文件系统.不使用HDFS,一般用于开发调试MapReduce程序的应用逻辑. 伪分布式模式(Pseudo-Distributed Mode):需简单配置,相当于仅仅有一个节点的集群,Hadoop的全部守护进程执行在同一台机器上.该模式在单机模式之上添加了代码调试功能,同意你检查内存使用情况,HDFS输入输出.以及其它的守护进

前言 前面只是大概介绍了一下Hadoop,现在就开始搭建集群了.我们下尝试一下搭建一个最简单的集群.之后为什么要这样搭建会慢慢的分享,先要看一下效果吧! 一.Hadoop的三种运行模式(启动模式) 1.1.单机模式(独立模式)(Local或Standalone  Mode) -默认情况下,Hadoop即处于该模式,用于开发和调式. -不对配置文件进行修改. -使用本地文件系统,而不是分布式文件系统. -Hadoop不会启动NameNode.DataNode.JobTracker.TaskTrac

Hadoop有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上.以下是由应届毕业生网小编J.L为您整理推荐的面试笔试题目和经验,欢迎参考阅读. 单项选择题 1. 下面哪个程序负责 HDFS 数据存储. a)NameNode b)Jobtracker c)Datanode d)secondaryNameNode e)tasktracker 2. HDfS 中的 block 默认保存几份? a)3 份 b)2 份 c)1 份 d)不确定 3. 下列哪个程序通常与 NameNode

介绍 Hadoop分布式文件系统(HDFS)设计的运行环境是商用的硬件系统.他和现存的其他分布式文件系统存在很多相似点.不过HDFS和其他分布式文件系统的区别才是他的最大亮点,HDFS具有高容错的特性并且可以部署在廉价硬件,HDFS提供对应用数据的高吞吐访问,适用于数据量大的应用系统.HDFS放松了POSIX的要求以允许文件系统数据的流访问. 远景和目标 硬件故障 硬件故障是常态而不是异常情况,一个HDFS实例可能会使用成百上千的服务器,每个服务器保存整个文件系统的一部分数据,事实上,整个系统由

Failed to set setXIncludeAware(true) for parser 遇到此问题一般是jar包冲突的问题.一种情况是我们向java的lib目录添加我们自己的jar包导致hadoop引用jar包的冲突.解决方案就是删除我们自己向系统添加的jar包,重新配置.将自己的jar包或者外部jar放入系统目录会在编译程序时带来方便,但是这不是一种好习惯,我们应该通过修改CLASSPATH的方式指定jar包路径. Cannot lock storage /tmp/hadoop-roo

1.简介 若HDFS集群中只配置了一个NameNode,那么当该NameNode所在的节点宕机,则整个HDFS就不能进行文件的上传和下载. 若YARN集群中只配置了一个ResourceManager,那么当该ResourceManager所在的节点宕机,则整个YARN就不能进行任务的计算. *Hadoop依赖Zookeeper进行各个模块的HA配置,其中状态为Active的节点对外提供服务,而状态为StandBy的节点则只负责数据的同步,在必要时提供快速故障转移. Hadoop各个模块剖析:ht

下载hadoop1.0.4版本,和jdk1.6版本或更高版本:1. 安装JDK,安装目录大家可以自定义,下面是我的安装目录: /usr/jdk1.6.0_22 配置环境变量: [root@hadoop hadoop-1.0.4]# vi /etc/profile 将环境变量添加到profile文件底部: export JAVA_HOME=/usr/jdk1.6.0_22 export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin 激活环境变量: [root@hadoop hadoop-1.