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

Hortworks 作为Apache Hadoop2.0社区的开拓者,构建了一套自己的Hadoop生态圈,包括存储数据的HDFS,资源管理框架YARN,计算模型MAPREDUCE.TEZ等,服务于数据平台的PIG.HIVE&HCATALOG.HBASE,HDFS存储的数据通过FLUME和SQOOP导入导出,集群监控AMBARI.数据生命周期管理FALCON.作业调度系统OOZIE.本文简要介绍了各个系统的概念.另外大多系统都通过Apache开源,读者可以自行下载试用. Hortworks Had

Apache Hadoop 2.9.1 – Hadoop: Writing YARN Applications https://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/WritingYarnApplications.html

转自:https://blog.minio.io/modern-data-lake-with-minio-part-1-716a49499533 Modern data lakes are now built on cloud storage, helping organizations leverage the scale and economics of object storage, while simplifying overall data storage and analysis f

上篇文章介绍了编写 Yarn Application 的整体框架流程,本篇文章将详细介绍其中 Client 部分的编写方式. 一.Yarn Client 编写方法 本篇代码已上传 Github: Github - MyYarnClient 一)编写流程 1.创建并启动 Client YarnClient 内容通过 ApplicationClientProtocol 与 ResourceManager 通信,向 RM 的ApplicationsManager 申请 Application. 跟踪进

资料来源 : http://www.tutorialspoint.com/hadoop/hadoop_enviornment_setup.htm Hadoop 安装 创建新用户 $ su password: # useradd hadoop -g root # passwd hadoop New passwd: Retype new passwd 修改/etc/sudoers 赋予sudo 权限 设置ssh SSH Setup and Key Generation SSH setup is re

1.关于虚拟机的复制 新建一台虚拟机,系统为CentOS7,再克隆两台,组成一个三台机器的小集群.正常情况下一般需要五台机器(一个Name节点,一个SecondName节点,三个Data节点.) 此外,为了使网络生效,需要注意以下几点: 1>  编辑网络配置文件 /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eno16777736 先前的版本需要删除mac地址行,注意不是uuid,而是hwaddr,这一点新的CentOS不再需要 2> 删除网卡和mac地址绑定文件

组件   节点 默认端口 配置 用途说明 HDFS DataNode 50010 dfs.datanode.address datanode服务端口,用于数据传输 HDFS DataNode 50075 dfs.datanode.http.address http服务的端口 HDFS DataNode 50475 dfs.datanode.https.address https服务的端口 HDFS DataNode 50020 dfs.datanode.ipc.address ipc服务的端口

This document is a starting point for users working with Hadoop Distributed File System (HDFS) either as a part of a Hadoop cluster or as a stand-alone general purpose distributed file system. While HDFS is designed to "just work" in many enviro

1 Hadoop是什么? Google公司发表了两篇论文:一篇论文是“The Google File System”,介绍如何实现分布式地存储海量数据:另一篇论文是“Mapreduce:Simplified Data Processing on Large Clusters”,介绍如何对分布式大规模数据进行处理.Doug Cutting在这两篇论文的启发下,基于OSS(Open Source software)的思想实现了这两篇论文中的原理,从而Hadoop诞生了. Hadoop是一种开源的适合

Hadoop配置文件 Hadoop的配置文件: 只读的默认配置文件:core-default.xml, hdfs-default.xml, yarn-default.xml 和 mapred-default.xml 站点特定的配置文件:etc/hadoop/core-site.xml, etc/hadoop/hdfs-site.xml, etc/hadoop/yarn-site.xml 和 etc/hadoop/mapred-site.xm Hadoop环境变量配置文件:etc/hadoop/h

一.环境准备 1.系统环境 CentOS 7 2.软件环境 OpenJDK # 查询可安装的OpenJDK软件包[root@server1] yum search java | grep jdk...# 选择1.8.0版本安装,包括运行环境(openjdk)和开发环境(openjdk-devel)[root@server1] -openjdk.x86_64 java--openjdk-devel.x86_64 SSH [root@server1] yum install -y ssh Hadoo

一.引言: Hadoop的HDFS集群非常容易出现机器与机器之间磁盘利用率不平衡的情况,比如集群中添加新的数据节点,节点与节点之间磁盘大小不一样等等.当hdfs出现不平衡状况的时候,将引发很多问题,比如MR程序无法很好地利用本地计算的优势,机器之间无法达到更好的网络带宽使用率,机器磁盘无法利用等等. 二.问题: 因业务需要搭建一个新hadoop集群,并将老的hadoop集群中的数据迁移至新的hadoop集群,而且datanode节点不能全部上线,其中还可能会出现节点上线或下线的情况,这个时候就很

开始进行云计算部分的学习,为了存档,写下现在进行过的步骤 需要用到的主要版本: 虚拟机:Vmware Workstation pro 12.5 Linux系统:CentOS6.4 64bit jdk版本:jdk1.8.0_111 hadoop版本:hadoop-2.5.2 所有的包均可以在官网下载 在此次搭建环境中,主要是搭建了一个主节点,两个从节点,hostname分别是master,slave1,slave2 地址设置为静态ip.图形化处理只需要改变右上角网络, 192.168.66.111

ResourceManager High Availability (RM高可用) Introduction(简介) Architecture(架构) RM Failover(RM 故障切换) Recovering prevous active-RM's state(恢复之前活动的RM的状态) Deployment(部署) Configurations(配置) Admin commands(管理命令) ResourceManager Web UI services(RM Web UI服务) We

HDFS Architecture HDFS Architecture(HDFS 架构) Introduction(简介) Assumptions and Goals(假设和目标) Hardware Failure(硬件失效是常态) Streaming Data Access(支持流式访问) Large Data Sets(大数据集) Simple Coherency Model(简单一致性模型) "Moving Computation is Cheaper than Moving Data&q

MapReduce Tutorial(个人指导) Purpose(目的) Prerequisites(必备条件) Overview(综述) Inputs and Outputs(输入输出) MapReduce - User Interfaces(用户接口) Payload(有效负载) Mapper Reducer Partitioner Counter Job Configuration(作业配置) Task Execution & Environment(任务执行和环境) Memory Man

standard mode(标准模式) 下载 wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/stable/hadoop-2.7.2.tar.gz   解压到/usr/local/hadoop目录下(先创建此目录) 用root身份新建hadoop用户,并设定密码 useradd hadoop passwd hadoop 加入到root组 useradd -a -G root hadoop 设定 /usr/local/hadoop的owner

原 Hadoop MapReduce 框架的问题 原hadoop的MapReduce框架图 从上图中可以清楚的看出原 MapReduce 程序的流程及设计思路: 首先用户程序 (JobClient) 提交了一个 job,job 的信息会发送到 Job Tracker 中,Job Tracker 是 Map-reduce 框架的中心,他需要与集群中的机器定时通信 (heartbeat), 需要管理哪些程序应该跑在哪些机器上,需要管理所有 job 失败.重启等操作. TaskTracker 是 Ma

Hadoop2.0是对Hadoop1.0全面升级,针对Namenode单点问题,提出了HDFS Federation,让多个NameNode分管不同的目录进而实现访问隔离和横向扩展.诞生了通用的计算框架YARN,YARN系统的引入使得计算框架进入了平台化时代,从云计算分层概念上讲,YARN可看做PAAS层,很多计算框架或者应用程序不再基于传统的操作系统开发,而是基于YARN这个云操作系统.典型的代表是DAG计算框架Tez,当然还有一些其他知名的自运行的计算集群系统也在YARN上有开源版本,比如S