运行一个Map Reduce job 想查看日志: 点击History ,找不到网页 解决办法如下: 1.其中有一个进程是需要启动的: Hadoop自带了一个历史服务器,可以通过历史服务器查看已经运行完的Mapreduce作业记录,比如用了多少个Map.用了多少个Reduce.作业提交时间.作业启动时间.作业完成时间等信息.默认情况下,Hadoop历史服务器是没有启动的,我们可以通过下面的命令来启动Hadoop历史服务器 mr-jobhistory-daemon.sh start history

问题详情  解决办法 [hadoop@master ~]$ hadoop job -kill job_1493782088693_0001 DEPRECATED: Use of this script to execute mapred command is deprecated. Instead use the mapred command for it. // :: WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop librar

首记 感觉Hadoop是一个坑,打着大数据最佳解决方案的旗帜到处坑害良民.记得以前看过一篇文章,说1TB以下的数据就不要用Hadoop了,体现不 出太大的优势,有时候反而会成为累赘.因此Hadoop的使用场所一般有两:一是有一定规模的公司,数据流一般是TB级别的,这样的公司其实不多:二是各 大高校的实验室,作为研究使用.不幸的我也走上了这条路,仅为研究之用.而且我的使用需求还不是一般的在Hadoop下开发应用程序,而是开发好的C++ 程序要放到Hadoop平台下进行测试.Hadoop是基于Jav

这里分析MapReduce原理并没用WordCount,目前没用过hadoop也没接触过大数据,感觉,只是感觉,在项目中,如果真的用到了MapReduce那待排序的肯定会更加实用. 先贴上源码 package examples; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Da

一.Hadoop的发展历史 说到Hadoop的起源,不得不说到一个传奇的IT公司—全球IT技术的引领者Google.Google(自称)为云计算概念的提出者,在自身多年的搜索引擎业务中构建了突破性的GFS(Google File System),从此文件系统进入分布式时代.除此之外,Google在GFS上如何快速分析和处理数据方面开创了MapReduce并行计算框架,让以往的高端服务器计算变为廉价的x86集群计算,也让许多互联网公司能够从IOE(IBM小型机.Oracle数据库以及EMC存储)中

按这里的教程: http://www.imooc.com/learn/391 试验时,发现在wordcount的最后一步一直提示如下错误: Exception in thread "main" java.lang.ClassNotFoundException:WordCount at java.net.URLClassLoader$.run(URLClassLoader.java:) at java.net.URLClassLoader$.run(URLClassLoader.java

Hadoop的编程可以是在Linux环境或Winows环境中,在此以Windows环境为示例,以Eclipse工具为主(也可以用IDEA).网上也有很多开发的文章,在此也参考他们的内容只作简单的介绍和要点总结. Hadoop是一个强大的并行框架,它允许任务在其分布式集群上并行处理.但是编写.调试Hadoop程序都有很大难度.正因为如此,Hadoop的开发者开发出了Hadoop Eclipse插件,它在Hadoop的开发环境中嵌入了Eclipse,从而实现了开发环境的图形化,降低了编程难度.在安装

原文:http://www.cnblogs.com/edisonchou/ 一.Hadoop的发展历史 说到Hadoop的起源,不得不说到一个传奇的IT公司-全球IT技术的引领者Google.Google(自称)为云计算概念的提出者,在自身多年的搜索引擎业务中构建了突破性的GFS(Google File System),从此文件系统进入分布式时代.除此之外,Google在GFS上如何快速分析和处理数据方面开创了MapReduce并行计算框架,让以往的高端服务器计算变为廉价的x86集群计算,也让许

刚开始学习Hadoop时就曾经一直抱怨Hadoop的安装部署为什么这么麻烦,对于一个新手需要捯饬一天才能把分布式环境安装配置好.而对于一个自学Hadoop而周围又没人交流的菜鸟来说,我对Hadoop的理解一直停留在很肤浅的层面,能应用,但对内部的原理知之甚少.最近和一个做这方面的朋友聊天,他问我你学习Hadoop是用的什么版本搭建环境,我说Hadoop版本那么多我也记不太清了,他只是笑笑就没再多问. 回来后我又仔细想了想他问的话,不会是问的别的意思吧,难道Hadoop不是只分1.0.x和2.x这

hadoop可以用C++开发,命令运行方式为pipes,例子:hadoop pipes -conf job_config.xml -input input/myfile.txt -output output -program bin/wordcount 另外,还有一种streaming方式(?) 运行java 程序,是打成jar包,使用hadoop jar命令,如果"hadoop jar 程序.jar mainclass arguments" 引自网络具体讲解: HCE, short

参与个hadoop项目,之前没搞过,赶紧学习: 照葫芦画瓢,得到代码是hdfs2local.sh脚本和LiaoNingFilter.jar包,迫不及待用jd-gui打开jar包,搜索到main(在MANIFEST.MF中没有找到main,只能search,其实在hdfs2local.sh脚本中写明了main所在的package). package cn.com.dtmobile.hadoop.biz.LiaoNingFilter.job; import cn.com.dtmobile.hadoo

在win7用Ant编译hadoop工程的时候,遇到了一个报错,如下: org.eclipse.core.runtime.CoreException: D:\workspace\hadoop-1.1.2\build.xml:83: Execute failed: java.io.IOException: Cannot run program "sed" 打开build.xml文件,找到sed,然后把注释掉即可,这段内容是为了替换苹果系统的空格的,但是..Windows出错啦,也难怪,因为

Hadoop集群安装 1.配置JDK环境和设置主机名,本地解析 JDK环境教程: http://www.cnblogs.com/wangweiwen/p/6104189.html 本地解析: vim /etc/hostname,给每台机器起一个主机名: Master.Hadoop Slave1.Hadoop Slave2.Hadoop Slave3.Hadoop Slave4.Hadoop ![](http://images2015.cnblogs.com/blog/879497/201611/

1.主机规划 序号 主机名 IP地址 角色 1 nn-1 192.168.9.21 NameNode.mr-jobhistory.zookeeper.JournalNode 2 nn-2 ).HA的集群,zookeeper节点要在3个以上, 建议设置成5个或者7个节点.zookeeper可以和DataNode节点复用. (4).HA的集群,ResourceManager建议单独一个节点.对于较大规模的集群,且有空闲的主机资源, 可以考虑设置ResourceManager的HA. 2.主机环境设置

1.主机规划 序号 主机名 IP地址 角色 1 nn-1 192.168.9.21 NameNode.mr-jobhistory.zookeeper.JournalNode 2 nn-2 192.168.9.22 Secondary NameNode.JournalNode 3 dn-1 192.168.9.23 DataNode.JournalNode.zookeeper.ResourceManager.NodeManager 4 dn-2 192.168.9.24 DataNode.zook

前言 无论Windows 或Linux 操作系统,构建Spark 开发环境的思路一致,基于Eclipse 或Idea,通过Java.Scala 或Python 语言进行开发.安装之前需要提前准备好JDK.Scala 或Python 环境,然后在Eclipse 中下载安装Scala 或Python 插件(Spark支持Java.Python等语言).基本步骤如下: 第一步:安装JDK 第二步:安装Scala 第三步: 配置Spark环境变量 第四步:安装Hadoop工具包 第五步:安装Eclips

yarn集群搭建,参见hadoop 完全分布式集群搭建 通过yarn进行资源管理,flink的任务直接提交到hadoop集群 1.hadoop集群启动,yarn需要运行起来.确保配置HADOOP_HOME环境变量. 2.flink on yarn的交互图解     3.flink运行在yarn模式下,有两种任务提交模式,资源消耗各不相同. 第一种yarn seesion(Start a long-running Flink cluster on YARN)这种方式需要先启动集群,然后在提交作业,

类型     注释强变量 变量在使用前,必须事先声明,甚至还需要初始化 弱变量 变量用时声明,甚至不区分类型 变量的作用:用来保存变化的数据 变量名 名称固定,由系统设定或用户定义 变量值 根据用户设置.系统环境变化而变化 设置方法 变量名=变量值 Shell变量的类型 类型 说明 环境变量(全局变量) 由系统维护,用于设置工作环境,只有个别环境变量用户可以直接更改.可以在创建它们的shell及其派生出来的任意子进程shell中使用. 位置变量 通过命令行给脚本程序传递参数 预定义变量 bash

目录 Yarn 容量调度器多队列提交案例 需求 配置多队列的容量调度器 1 修改如下配置 SecureCRT的上传和下载 2 上传到集群并分发 3 重启Yarn或yarn rmadmin -refreshQueues 4 向Hive队列提交任务 提交方式-打jar包的方式 任务优先级 任务优先级的使用 Yarn 容量调度器多队列提交案例 默认只有一个default队列,不能满足生产要求.一般按照业务模块如登录注册.购物车等创建队列. 需求 需求1:default队列占总内存的40%,最大资源容量

1.修改core-site.xml,配置hdfs <configuration> <property> <name>fs.default.name</name> <value>hdfs://localhost:9000</value> </property> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/home/jimmy/D

机器:windows 10 64位. 因Spark支持java.python等语言,所以尝试安装了两种语言环境下的spark开发环境. 1.Java下Spark开发环境搭建 1.1.jdk安装 安装oracle下的jdk,我安装的是jdk 1.7,安装完新建系统环境变量JAVA_HOME,变量值为“C:\Program Files\Java\jdk1.7.0_79”,视自己安装路劲而定. 同时在系统变量Path下添加C:\Program Files\Java\jdk1.7.0_79\bin和C: