之前在用Mapreduce写代码时,在DFS Location下的会报一个error,大体的意思就是与主机名相关的错误 然后我就觉得可能时Hadoop开启时出了错误,然后我就重启了Hadoop,jps查看了一下,果然出现了错误 可见jps命令输入后什么都没有,原本应该如下图所示 后来我就在网上百度,发现出现错误的原因时我主机名和配置文件不一致造成的,根据Hadoop启动时的提示,从这随便挑选一个 例如; starting namenode, logging to /usr/local/hadoo

一.Hadoop运行模式 (1)本地模式(默认模式): 不需要启用单独进程,直接可以运行,测试和开发时使用. (2)伪分布式模式: 等同于完全分布式,只有一个节点. (3)完全分布式模式: 多个节点一起运行. 1.1  本地运行Hadoop 案例 1.1.1 官方grep案例 1)创建在hadoop-2.7.6文件下面创建一个input文件夹 [root@master hadoop-2.7.6]# mkdir input 2)将hadoop的xml配置文件复制到input [root@maste

Hadoop运行模式 (1)本地模式(默认模式): 不需要启用单独进程,直接可以运行,测试和开发时使用. 即在一台机器上进行操作,仅为单机版. 本地运行Hadoop官方MapReduce案例 操作命令: 执行案例: hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-example-2.7.2.jar wordcount xxx(文件位置) xxx(输出位置) (2)伪分布式模式: 等同于完全分布式,只有一个节点. 配置集群: 配置:core-s

hadoop启动后jps没有namenode 一般都是由于两次或两次以上格式化NameNode造成的,有两种方法可以解决: 1.删除DataNode的所有资料 2.修改每个DataNode的namespaceID(位于/home/hdfs/data/current/VERSION文件中)或修改NameNode的namespaceID(位于/home/hdfs/name/current/VERSION文件中), 目的是两者一致. 但是查看后,两者的ID是一样的, 于是查看/usr/local/ha

大数据技术栈在当下已经是比较成熟的了,Hadoop 作为大数据存储的基石,其重要程度不言而喻,作为一个想从 java 后端转向大数据开发的程序员来说,打好 Hadoop 基础,就相当于夯实建造房屋的地基,本文以上图结构为基本,旨在帮助大家快速了解 Hadoop 运行机制. HDFS 篇 HDFS就是大家熟知的分布式存储的文件系统,它包括 3 个组件,结构如下图: NameNode 相当于 Master 节点,它是管理者: DataNode 是 Slave,是执行实际操作的节点: Secondry

Mac下hadoop运行word count的坑 Word count体现了Map Reduce的经典思想,是分布式计算中中的hello world.然而博主很幸运地遇到了Mac下特有的问题Mkdirs failed to create,特此记录 一.代码 WCMapper.java package wordcount; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.a

Hadoop运行环境搭建 更改为阿里的Centos7的yum源 #下载wget yum -y install wget #echo 下载阿里云的yum源配置  Centos-7.repo wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo yum clean all yum makecache 环境配置 关闭防火墙 关闭防火墙:systemctl stop firewalld

Hadoop的本地模式为Hadoop的默认模式,不需要启用单独进程,直接可以运行,测试和开发时使用. 在<啃掉Hadoop系列笔记(02)-Hadoop运行环境搭建>中若环境搭建成功,则直接可以使用本地模式. 在这里我们运行官方的两个案例 1.官方grep案例 1)在hadoop-2.7.2文件夹下面创建一个input文件夹

问题描述 今天使用 hadoop 时,发现无法通过下面命令上传文件到 hadoop 文件系统,会报错. bin/hadoop fs -put input . 运行 jps 后,输出如下: ResourceManager NameNode NodeManager Jps SecondaryNameNode 可见 datanode 挂掉了. 用下面的命令重启 hadoop ,重启后仍然没有 datanode 的进程. sbin/stop-all.sh sbin/start-all.sh 原因思考 近

最近学了一下大数据,包括hadoop环境的搭建,搭建工具:centos6.5,hadoop2.6.4,eclipse Mars.1 Release (4.5.1),jdk1.8 第一步.网络与ip地址的设置,安装virtualbox此处省略,接下来就是安装centos6.5,具体参照这篇博客http://www.2cto.com/os/201407/318477.html,安装好之后会重启,点击输入密码进入root用户,我将root用户的密码设置为123456,比较简单,接下来要在Virtual

本编随笔是小编个人参照个人的笔记.官方文档以及网上的资料等后对HDFS的概念以及运行原理进行系统性地归纳,说起来真的惭愧呀,自学了很长一段时间也没有对Hadoop知识点进行归纳,有时候在实战中或者与别人交流Hadoop相关技术时,很多概念也只是模模糊糊记得,并非很熟练.哈哈哈,趁着最后一个暑假,把自己这两年自学的大数据开发技术都系统性归纳,免得以后自己忘记了,顺便分享到自己的博客上,也给初学者等有需要的人参考. 写博客不易,如果文章有错误,请指出,觉得不错的话,请给个赞哈,谢谢~ 1.HDFS的

1.安装ssh免密登录 命令:ssh-keygen overwrite(覆盖写入)输入y 一路回车 将生成的密钥发送到本机地址 ssh-copy-id localhost (若报错命令无法找到则需要安装openssh-clients) 命令:yum –y install openssh-clients 测试免密设置是否成功 ssh localhost 2. 卸载已有版本java 确定JDK版本 rpm –qa | grep jdk rpm –qa | grep gcj 切换到root用户,根据结

测试单词统计时,运行yarn jar XX.jar 出现如下报错: Caused by: java.io.IOException: Initialization of all the collectors failed. Error in last collector was :class com.sun.jersey.core.impl.provider.entity.XMLJAXBElementProvider$Text 原因是在java类中Text引用的是import com.sun.je

接着上篇来说.hadoop首先调度辅助型task(job-cleanup task.task-cleanup task和job-setup task),这是由JobTracker来完成的:但对于计算型task,则是由作业调度器TaskScheduler来分配的,其默认实现为JobQueueTaskScheduler.具体过程在assignTasks()方法中完成,下面来一段一段的分析该方法. public synchronized List<Task> assignTasks(TaskTrac

接着上篇来说,TaskTracker端的transmitHeartBeat()方法通过RPC调用JobTracker端的heartbeat()方法来接收心跳并返回心跳应答.还是先看看这张图,对它的大概流程有个了解. 下面来一段一段的分析该方法. public synchronized HeartbeatResponse heartbeat(TaskTrackerStatus status, boolean restarted, boolean initialContact, boolean ac

紧接上篇,完成Hadoop的安装并跑起来之后,是该运行相关例子的时候了,而最简单最直接的例子就是HelloWorld式的WordCount例子.   参照博客进行运行:http://xiejianglei163.blog.163.com/blog/static/1247276201443152533684/   首先创建一个文件夹,并创建两个文件,目录随意,为以下文件结构: examples --file1.txt --file2.txt 文件内容随意填写,我是从新闻copy下来的一段英文: 执

本篇主要介绍Job从客户端提交到JobTracker及其被初始化的过程. 以WordCount为例,以前的程序都是通过JobClient.runJob()方法来提交Job,但是现在大多用Job.waitForCompletion(true)方法来提交(true表示打印出运行过程),但其本质都是一样的,最终都是通过JobClient的submitJobInternal()方法来提交Job. public RunningJob submitJobInternal(final JobConf job

与JobTracker一样,TaskTracker也有main()方法,然后以线程的方式启动(继承了Runnable接口).main()方法中主要包含两步:一是创建一个TaskTracker对象:二是启动TaskTracker线程. public static void main(String argv[]) throws Exception { ... try { JobConf conf=new JobConf(); ... TaskTracker tt = new TaskTracker(

hadoop的核心思想是MapReduce,但shuffle又是MapReduce的核心.shuffle的主要工作是从Map结束到Reduce开始之间的过程.首先看下这张图,就能了解shuffle所处的位置.图中的partitions.copy phase.sort phase所代表的就是shuffle的不同阶段. shuffle阶段又可以分为Map端的shuffle和Reduce端的shuffle. 一.Map端的shuffle Map端会处理输入数据并产生中间结果,这个中间结果会写到本地磁盘

  hadoop集群启动后,jps 发现没有namenode. 网上查了下,这问题可能是由于两次或两次以上格式化NameNode造成的. 因为我的是刚刚新搭建的集群,里面没什么资料,所以我直接删除各个节点上的目录,然后重新格式化节点.之后,就OK了- <property>        <name>dfs.namenode.name.dir</name>        <value>/hadoop/name</value>    <fina