不多说,直接上干货! 这个问题,跟 全网最详细的Hadoop HA集群启动后,两个namenode都是standby的解决办法(图文详解) 是大同小异. 欢迎大家,加入我的微信公众号:大数据躺过的坑        人工智能躺过的坑       同时,大家可以关注我的个人博客:    http://www.cnblogs.com/zlslch/   和     http://www.cnblogs.com/lchzls/      http://www.cnblogs.com/sunnyDream

阅读目录 序 数据准备 wordcount Yarn 新建MapReduce 示例下载 系列索引 本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作. 文章是哥(mephisto)写的,SourceLink 序 上一篇,我们的Eclipse插件搞定,那开始我们的MapReduce之旅. 在这里,我们先调用官方的wordcount例子,然后再手动创建个例子,这样可以更好的理解Job. 数据准备 一:说明 wordcount这个类是对不同的word进行统计个

我们会定义Job,我们会定义map和reduce程序.那么,这个Job到底是怎么提交的?提交到哪去了?它到底和集群怎么进行交互的呢? 这篇文章将从头讲起. 开发hadoop的程序时,一共有三大块,也就是Driver.map.reduce,在Driver中,我们要定义Configuration,定义Job,在mian方法最后,往往会以这么一段代码结尾: if (!job.waitForCompletion(true)) return; 而这句的作用,就是提交了我们的Job.进入代码里(其实就是Jo

加入一个新的存储节点和删除一个计算节点需要刷新集群状态命令 方式1:静态添加datanode,停止namenode方式 1.停止namenode 2.修改slaves文件,并更新到各个节点3.启动namenode 4.执行hadoop balance命令.(此项为balance集群使用,如果只是添加节点,则此步骤不需要) ----------------------------------------- 方式2:动态添加datanode,不停namenode方式 1.修改slaves文件,添加需

hadoop编程程序员需要完成三个类. map类,reduce类和主类. map和reduce类自然是分别完成map和reduce.而主类则负责对这两个类设置job.完成这三个类之后,我们生成一个jar文件.利用这个jar文件完成剩下的工作. 首先,执行   bin/hdfs dfs -put /home/hadoop/test input这里对意思是将文件/home/hadoop/test文件放入input中.这个input是提前建立好的,指令如下: bin/hadoop fs –mkdir

1.程序代码 Map: import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.util.StringUtils; public

hadoop环境搭建好后,运行第wordcount示例 1.首先启动hadoop:sbin/start-dfs.sh,sbin/start-yarn.sh(必须能够正常运行)   2.进入到hadoop的安装目录下(我的是/usr/hadoop)     3.新建hadoop hdfs文件系统上的input文件夹(输入文件存放):hadoop fs -mkdir /input   4.传入测试文件:hadoop fs -put test.txt /input (这里我是在hadoop安转目录建了

希望生成证书,你需要安装下面的组件在你希望连接的 Windows Domain Controller 上. Internet Information Services (IIS) 在你安装 Windows Certificate Services 之前,你需要安装这个组件. Windows Certificate Services 这个将会按照一个证书授权 (certification authority (CA) ),如何安装这个授权,将会在下面的第一步中详细说明. Windows 2000

如果你希望配置 Microsoft Active Directory 的读写权限,你需要在你的 Confluence 服务器和JVM keystore 上安装 Active Directory 服务器生成的 SSL 证书. Confluence SSL plugin 插件有助于完成这个功能. 在 Active Directory 中更新用户,用户组和用户组成员需要你的 Atlassian 应用程序运行的 JVM 信任你连接的 Active Directory 服务器. 要达成这个目的,你需要在你

期望 通过这个mapreduce程序了解mapreduce程序执行的流程,着重从程序解执行的打印信息中提炼出有用信息. 执行前 程序代码 程序代码基本上是<hadoop权威指南>上原封不动搬下来的,目的为求出某一年份中最高气温,相关代码如下: public class NcdcWeather { private String USAF_station_id; private String WBAN_station_id; private String date; private String

将hdfs里name与data清空,和将tmp清空 然后在hadoop目录下运行 hadoop namenode -format 启动   sbin/start-all.sh

1.安装hadoop 解压hadoop-1.2.1-bin.tar.gz包   tar -zxvf hadoop-1.2.1-bin.tar.gz  /opt/modules/ 解压后在/opt/modules/看到有hadoop-1.2.1文件夹(此为安装目录) 2.配置环境变量 vim 3.刷新环境变量 source /etc/profile 4.测试MapReduce程序 (1)新建文件夹input   mkdir input (2)进入hadoop安装目录    (3)拷贝所有xml文件

网络爬虫架构在Nutch+Hadoop之上,是一个典型的分布式离线批量处理架构,有非常优异的吞吐量和抓取性能并提供了大量的配置定制选项.由于网络爬虫只负责网络资源的抓取,所以,需要一个分布式搜索引擎,用来对网络爬虫抓取到的网络资源进行实时的索引和搜索. 搜 索引擎架构在ElasticSearch之上,是一个典型的分布式在线实时交互查询架构,无单点故障,高伸缩.高可用.对大量信息的索引与搜索都可以在近 乎实时的情况下完成,能够快速实时搜索数十亿的文件以及PB级的数据,同时提供了全方面的选项,可以对

在hadoop生态中,wordcount是hadoop世界的第一个hello world程序. wordcount程序是用于对文本中出现的词计数,从而得到词频,本例中的词以空格分隔. 关于mapper.combiner.shuffler.reducer等含义请参照Hadoop权威指南里的说明. 1.hadoop平台搭建 参照之前的帖子搭一个伪分布式的hadoop就可以.链接:https://www.cnblogs.com/asker009/p/9126354.html 2.新建一个普通conso

上一篇配置了Hadoop,本文将测试一个Hadoop的小案例 hadoop的Wordcount程序是hadoop自带的一个小的案例,是一个简单的单词统计程序,可以在hadoop的解压包里找到,如下: 1.启动Hadoop 2.进入上面的路径找到hadoop-mapreduce-examples-2.6.5.jar 包 下面命令可以查看这个jar包括哪些工具 可以看出hadoop-mapreduce-examples-2.6.5.jar 下面不只有单词统计案例,本文只演示单词统计 3.执行命令查看

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

JobTracker是整个MapReduce计算框架中的主服务,相当于集群的“管理者”,负责整个集群的作业控制和资源管理.本文对JobTracker的启动过程及心跳接收与应答两个主要功能进行分析. 1 JobTracker启动过程 1.1 各种线程功能 函数offerService()会启动JobTracker内部几个比较重要的后台服务进程,分别是expireTrackersThread.retireJobsThread.expireLaunchingTaskThread和completedJo

----------------------------------------------------------------------------- [申明:资料来源于互联网] 本文链接:http://blog.csdn.net/sdksdk0/article/details/51695341 编辑:朱培   ID:sdksdk0 ----------------------------------------------------------------- 以下资料来源于互联网,很多都

本文收录在Linux运维企业架构实战系列 前言:本篇博客是博主踩过无数坑,反复查阅资料,一步步搭建,操作完成后整理的个人心得,分享给大家~~~ 1.认识Hadoop和Hbase 1.1 hadoop简单介绍 Hadoop是一个使用java编写的Apache开放源代码框架,它允许使用简单的编程模型跨大型计算机的大型数据集进行分布式处理.Hadoop框架工作的应用程序可以在跨计算机群集提供分布式存储和计算的环境中工作.Hadoop旨在从单一服务器扩展到数千台机器,每台机器都提供本地计算和存储. 1.

Hadoop生态圈-zookeeper完全分布式部署 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 本篇博客部署是建立在Hadoop高可用基础之上的,关于Hadoop高可用部署请参考:https://www.cnblogs.com/yinzhengjie/p/9070017.html.本篇博客是将Hadoop的高可用配置和zookeeper完全分布式结合使用! 一.分布式协调框架 1>.分布式框架的好处 a>.可靠性: 一个或几个节点的崩溃不会导致整个集群的崩溃. b>

Hadoop+HBase 集群搭建 1. 环境准备 说明:本次集群搭建使用系统版本Centos 7.5 ,软件版本 V3.1.1. 1.1 配置说明 本次集群搭建共三台机器,具体说明下: 主机名 IP 说明 hadoop01 10.0.0.10 DataNode.NodeManager.NameNode hadoop02 10.0.0.11 DataNode.NodeManager.ResourceManager.SecondaryNameNode hadoop03 10.0.0.12 Data