上篇文章说过,hadoop实际上就是就是一个liunx虚拟机,它的文件操作命令同linux,而它的用户呢?它的用户实际上就是linux主机的用户.这里我们做的例子就是:新建一个liunx用户,并为该linux用户授权hadoop相关权限. 1.以root身份登陆,新建一个linux用户,用户名为hauser,并授予相关权限 useradd hauser —–新建linux用户 hauser passwd hadoop —为新建的用户hauser设置初始密码 chown -R hadoop:hau

HDFS本身并没有提供用户名.组等的创建和管理,在客户端操作Hadoop时,Hadoop自动识别执行命令所在的进程的用户名和用户组,然后检查是否具有权限.启动Hadoop的用户即为超级用户,可以进行所有操作. 由于想在Windows 7的Eclipse里面操作Hadoop,Windows 7的用户是Administrator,所以首先在运行Hadoop的所有Linux主机上添加相应的用户: adduser -g hadoop Administrator 用Hadoop的超级用户hadoop在HD

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

操作系统环境准备: 准备几台服务器(我这里是三台虚拟机): linux ubuntu 14.04 server x64(下载地址:http://releases.ubuntu.com/14.04.2/ubuntu-14.04.2-server-amd64.iso) master:192.168.1.200 node1:192.168.1.201 node2:192.168.1.202 备注:我在安装ubuntu虚拟机时,我把账号名和密码都设置为:hadoop,所有虚拟机的账户名密码一致. 为每台

说到处理大数据的工具,普通的开源解决方案(尤其是Apache Hadoop)堪称中流砥柱.弗雷斯特调研公司的分析师Mike Gualtieri最近预测,在接下来几年,“100%的大公司”会采用Hadoop.Market Research的一份报告预测,到2011年,Hadoop市场会以58%的年复合增长率(CAGR)高速增长:到2020年,市场产值会超过10亿美元.IBM更是非常看好开源大数据工具,派出了3500名研究人员开发Apache Spark,这个工具是Hadoop生态系统的一部分. 这

上班之余抽点时间出来写写博文,希望对新接触的朋友有帮助.明天在这里和大家一起学习一下hadoop数据 Hadoop在淘宝和支付宝的应用从09年开始,用于对海量数据的离线处置,例如对日志的分析,也涉及内容部分,结构化数据等.应用Hadoop重要基于可扩展性的斟酌,规模从当初的3-4百节点增长到明天单一集群3000节点以上,2-3个集群,支付宝的集群规模也达700台,应用Hbase,个人消费记载,key-value型. 阿里对Hadoop的源码做了如下修改: 改良Namenode单点问题 增加安全性

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51623195 因为lz的linux系统已经安装好了很多开发环境,可能下面的步骤有遗漏. 之前是在docker中配置的hadoop单机伪分布式[Hadoop:Hadoop单机伪分布式的安装和配置 ],并且在docker只有root用户,所有没有权限问题存在. 这里直接在linux下配置,主要是为了能用netbeans ide调试hadoop程序,并且使用的用户就是开机时登录的用户pika. 本教程配置

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51223877 常用命令 启用hadoop start-dfs.sh start-hbase.sh 停止hadoop stop-hbase.sh stop-dfs.sh Note: start-dfs.sh启动出错 出错:Exception in thread "main" java.net.ConnectException: Call From ubuntu-BDMS/127.0.0.1

忘的差不多了, 先补概念, 然后开始搭建集群实战 ... . 一 Hadoop版本 和 生态圈 1. Hadoop版本 (1) Apache Hadoop版本介绍 Apache的开源项目开发流程 : -- 主干分支 : 新功能都是在 主干分支(trunk)上开发; -- 特性独有分支 : 很多新特性稳定性很差, 或者不完善, 在这些分支的独有特定很完善之后, 该分支就会并入主干分支; -- 候选分支 : 定期从主干分支剥离, 一般候选分支发布, 该分支就会停止更新新功能, 如果候选分支有BUG修

Hadoop参数汇总 linux参数 以下参数最好优化一下: 文件描述符ulimit -n 用户最大进程 nproc (hbase需要 hbse book) 关闭swap分区 设置合理的预读取缓冲区 Linux的内核的IO调度器 JVM参数 Hadoop参数大全 要配置文件: core hdfs yarn mapred 重要性表示如下: 重要 一般 不重要 core-default.xml hadoop.common.configuration.version 配置文件的版本. hadoop.t

这里为了方便直接将单机部署过的虚拟机直接克隆,当然也可以不这样做,一个个手工部署. 创建完整克隆——>下一步——>安装位置.等待一段时间即可. 我这边用了三台虚拟机,分别起名master,slave1.slave2 1.修改主机名.ip 1.1关闭防火墙 CentOS系统默认开启了防火墙,在开启 Hadoop 集群之前,需要关闭集群中每个节点的防火墙.有防火墙会导致 ping 得通但 telnet 端口不通,从而导致 DataNode 启动了,但 Live datanodes 为 0 的情况.

要想发挥Hadoop分布式.并行处理的优势,还须以分布式模式来部署运行Hadoop.单机模式是指Hadoop在单个节点上以单个进程的方式运行,伪分布模式是指在单个节点上运行NameNode.DataNode.JobTracker.TaskTracker.SeconderyNameNode5个进程,而分布式模式是指在不同节点上分别运行上述5个进程中的某几个,比如在某个节点上运行DataNode和TaskTracker. 前面几步和单机部署一样,可以参照Hadoop学习------Hadoop安装方

Hadoop 默认模式为单机(非分布式模式),无需进行其他配置即可运行.非分布式即单 Java 进程,方便进行调试. 1.创建用户 1.1创建hadoop用户组和用户 一般我们不会经常使用root用户运行hadoop,所以需要创建一个平常运行和管理hadoop的用户; 有2种方式,选择任意一种即可 方法1:先创建hadoop用户组 (不同Linux系统命令不同) sudo groupadd(或者addgroup) hadoop 再创建hadoop用户 sudo useradd(或者 adduse

[问题1]HBase Shell:ERROR: org.apache.hadoop.hbase.IPc.ServerNotRunningYetException: Server is not running yet原因:hadoop处于safe modehadoop dfsadmin -safemode get 查看hadoop当前启动状态是否为safe modehadoop dfsadmin -safemode leave 退出 [问题2]Rowkey设计问题 现象打开HBase的Web端,发

环境:[root@hadp-master hadoop-2.7.4]# hadoop versionHadoop 2.7.4 Hadoop的日志大致可以分为两类: (1).Hadoop系统服务输出的日志: (2).Mapreduce程序输出来的日志.这两类的日志存放的路径是不一样的.本文基于Hadoop 2.x版本进行说明的,其中有些地方在Hadoop 1.x中是没有的,请周知. 一.Hadoop系统服务输出的日志 诸如NameNode.DataNode.ResourceManage等系统自带的

一.Hadoop引言 Hadoop是在2006年雅虎从Nutch(给予Java爬虫框架)工程中剥离一套分布式的解决方案.该方案参考了Goggle的GFS(Google File System)和MapReduce论文,当时发布的版本称为Hadoop-1.x,并且在2010年雅虎对Hadoop做又一次升级,该次升级的目的是优化了Hadoop的MapReduce框架,使得Hadoop更加易用,用户只需要少许配置,就可以使用hadoop实现海量数据存储和大规模数据集的分析.一个由Apache基金会所开

准备工作 开启全部三台虚拟机,确保hadoop100的机器已经配置完成 分发脚本 操作hadoop100 新建一个xsync的脚本文件,将下面的脚本复制进去 vim xsync #这个脚本使用的是rsync命令而不是scp命令,是同步而非覆盖文件,所以仅仅会同步过去修改的文件.但是rsync并不是一个原生的Linux命令,需要手动安装.如果没有,请自行安装 #!/bin/bash # 获取输入参数个数,如果没有参数,直接退出 pcount=$# )); then echo no args; ex

hadoop基础----hadoop实战(六)-----hadoop管理工具---Cloudera Manager---CDH介绍 简介 我们在上篇文章中已经了解了CDH,为了后续的学习,我们本章就来安装CDH5.8.CDH5.8是目前比较新的版本,自带hadoop2.0以上的hadoop,而且已经包含了很多组件,也是我们接下来需要学习的hadoop生态圈中的组件. 环境 Cloudera Manager是为了简化hadoop及其组件的部署,但是由于包含的组件较多,对内存要求也比较大.所以我们尽

在CDH安装完成后或者CDH使用过程中经常会有错误或者警报,需要我们去解决,积累如下: 解决红色警报 时钟偏差 这是因为我们的NTP服务不起作用导致的,几台机子之间有几秒钟的时间偏差. 这种情况下一是把NTP重新整理配置一下. 一种是在操作里调整报警误差范围. 因为NTP的时间同步是平滑同步,不是跳跃式同步,如果设置得不好的话,很难校验出它同步成功了没,总感觉会缺少几秒钟的感觉. 有一种解决方法是  我们这里不用NTP的自动同步,而是使用crond每分钟ntpdate 跳跃式同步一次. 这种方法

我们在前一章已经学习了HDFS: hadoop基础----hadoop理论(三)-----hadoop分布式文件系统HDFS详细解释 我们已经知道Hadoop=HDFS(文件系统,数据存储技术相关)+ MapReduce(数据处理). 本章就来学习MapReduce数据处理. MapReduce是什么 MapReduce是现今一个非常流行的分布式处理数据的编程模型.它被设计用于并行计算海量数据.第一个提出该技术框架的是Google公司,而Google的灵感则来自于函数式编程语言.如LISP, S

Apache Hadoop 和Hadoop生态圈 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构. 用户能够在不了解分布式底层细节的情况下.开发分布式程序.充分利用集群的威力进行快速运算和存储. Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS. HDFS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.并且它提供高吞吐量(high throughput)来訪问应用程序的数据,适合那些有着超大