搭建yarn环境后,执行 hadoop/bin/hadoop jar hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.4.1.jar wordcount /host1 /out1 执行一直停留在Running job: 打开yarn web 页面http://crxy1:8088/cluster app的作业state停留在Accepted上 点击ID列的作业链接进去 英文翻译大概如下: stucks at accepted s

1.环境 centos7 hadoop2.6.5 zookeeper3.4.9 jdk1.8 master作为active主机,data1作为standby备用机,三台机器均作为数据节点,yarn资源管理器在master上开启,在data1上备用,data1上开启历史服务器 主要参考见下表 master 192.168.1.215 Namenode DataNode QuorumPeerMain ZKFC JournalNode ResourceManager NodeManager data1

如果运行Spark集群时状态一直为Accepted且不停止不报错,比如像下面这样的情况: 15/06/14 11:33:33 INFO yarn.Client: Application report for application_1434263747091_0023 (state: ACCEPTED) 15/06/14 11:33:34 INFO yarn.Client: Application report for application_1434263747091_0023 (state:

对于业界的大数据存储及分布式处理系统来说,Hadoop 是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架,对于 Hadoop 框架的介绍在此不再累述,读者可参考 Hadoop 官方简介.使用和学习过老 Hadoop 框架(0.20.0 及之前版本)的同仁应该很熟悉如下的原 MapReduce 框架图: 图 1.Hadoop 原 MapReduce 架构 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

http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-yarn/ 对于业界的大数据存储及分布式处理系统来说,Hadoop 是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架,对于 Hadoop 框架的介绍在此不再累述,读者可参考 Hadoop 官方简介.使用和学习过老 Hadoop 框架(0.20.0 及之前版本)的同仁应该很熟悉如下的原 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

1.Linux配置java环境变量 1.1 原文出处 地址:http://blog.csdn.net/jiedushi/article/details/6672894 1.2 解压安装jdk 在shell终端下进入jdk-6u14-linux-i586.bin文件所在目录,执行命令 ./jdk-6u14-linux-i586.bin 这时会出现一段协议,连继敲回车,当询问是否同意的时候,输入yes,回车.之后会在当前目录下生成一个jdk1.6.0_14目录,你可以将它复制到 任何一个目录下. 1

转自:http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-yarn/,非常感谢分享! 对于业界的大数据存储及分布式处理系统来说,Hadoop 是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架,对于 Hadoop 框架的介绍在此不再累述,读者可参考 Hadoop 官方简介.使用和学习过老 Hadoop 框架(0.20.0 及之前版本)的同仁应该很熟悉如下的原 MapReduce 框架图: 图 1.Hadoop 原 MapReduce

#!/bin/sh #yarn job status:NEW.NEW_SAVING.SUBMITTED.ACCEPTED.RUNNING.FINISHED.FAILED.KILLED nnum=$(/app/hadoop/bin/yarn application -list -appStates NEW | wc -l) nsnum=$(/app/hadoop/bin/yarn application -list -appStates NEW_SAVING | wc -l) snum=$(/ap

概述 YARN命令是调用bin/yarn脚本文件,如果运行yarn脚本没有带任何参数,则会打印yarn所有命令的描述. 使用: yarn [--config confdir] COMMAND [--loglevel loglevel] [GENERIC_OPTIONS] [COMMAND_OPTIONS] YARN有一个参数解析框架,采用解析泛型参数以及运行类. 命令参数 描述 --config confdir 指定一个默认的配置文件目录,默认值是: ${HADOOP_PREFIX}/conf.

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

简介 HDFS(Hadoop Distributed File System )Hadoop分布式文件系统.是根据google发表的论文翻版的.论文为GFS(Google File System)Google 文件系统(中文,英文). HDFS有很多特点: ① 保存多个副本,且提供容错机制,副本丢失或宕机自动恢复.默认存3份. ② 运行在廉价的机器上. ③ 适合大数据的处理.多大?多小?HDFS默认会将文件分割成block,64M为1个block.然后将block按键值对存储在HDFS上,并将键

转载自文章 http://www.cnblogs.com/davidwang456/p/5074108.html 安装完hadoop后,在hadoop的bin目录下有一系列命令: container-executor hadoop hadoop.cmd hdfs hdfs.cmd mapred mapred.cmd rcc test-container-executor yarn yarn.cmd 知道这些命令有助于理解hadoop的概念,命令如下: 1. hadoop 命令帮助 bin/had

reference: http://kafka.apache.org/quickstart  http://dblab.xmu.edu.cn/blog/1096-2/ hadoop@iZuf68496ttdogcxs22w6sZ:/usr/local$ sudo tar zvxf /home/hadoop/kafka_2.10-0.10.1.0.tgz  -C  /usr/local/ hadoop@iZuf68496ttdogcxs22w6sZ:/usr/local$ sudo mv kafk

1. 安装hadoop 详细请参见本人的另外一片博文<Hadoop 2.7.3 分布式集群安装> 2. 下载hive 2.3.4 解压文件到/opt/software -bin.tar.gz -C /opt/software/ 3. 配置hive环境变量: sudo vim /etc/profile 在文件末尾添加: #hive export HIVE_HOME=/opt/apache-hive--bin export HIVE_CONF_HOME=$HIVE_HOME/conf export

安装完hadoop后,在hadoop的bin目录下有一系列命令: container-executor hadoop hadoop.cmd hdfs hdfs.cmd mapred mapred.cmd rcc test-container-executor yarn yarn.cmd 知道这些命令有助于理解hadoop的概念,命令如下: 1. hadoop 命令帮助 bin/hadoop -help Usage: hadoop [--config confdir] COMMAND where

1.集群启动的时候,从节点的datanode没有启动 问题原因:从节点的tmp/data下的配置文件中的clusterID与主节点的tmp/data下的配置文件中的clusterID不一致,导致集群启动时,hadoop会杀死从节点的datanode进程. 解决方案: a) 将集群关闭; b) 删除你在hadoop配置中设置的tmp下的data和name中的内容(每一个节点都要做这个操作) c) 重新格式化一次hdfs d) 重启集群,问题解决 2.集群启动时,jps显示所有的hadoop进程都已

[转自:http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-yarn/] 简介: 本文介绍了 Hadoop 自 0.23.0 版本后新的 map-reduce 框架(Yarn) 原理,优势,运作机制和配置方法等:着重介绍新的 yarn 框架相对于原框架的差异及改进:并通过 Demo 示例详细描述了在新的 yarn 框架下搭建和开发 hadoop 程序的方法. 读者通过本文中新旧 hadoop map-reduce 框架的对比,

前言 1.操作系统:Centos7 2.安装时使用的是root用户.也可以用其他非root用户,非root的话要注意操作时的权限问题. 3.安装的Hadoop版本是2.6.5,Spark版本是2.2.0,Scala的版本是2.11.8.   如果安装的Spark要同Hadoop搭配工作,则需注意他们之间的版本依赖关系.可以从Spark官网上查询到Spark运行需要的环境,如下: 4.需要的安装包: 安装包下载地址: JDK: http://www.oracle.com/technetwork/j

本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/hadoop-filesystem-io.html,转载请注明源地址. hadoop借鉴了Linux虚拟文件系统的概念,引入了hadoop抽象文件系统,并在此基础上,提供了大量的具体文件系统的实现,满足构建于hadoop上应用的各种数据访问需求 hadoop文件系统API hadoop提供一个抽象的文件系统,HDFS只是这个抽象文件系统的一个具体的实现.hadoop文件系统的抽象类org.apache.hadoop

搭建Spark环境后,调测Spark样例时,出现下面的错误:WARN scheduler.TaskSchedulerImpl: Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that workers are registered and have sufficient resources [hadoop@gpmaster bin]$ ./run-example org.apache.spar