当Hadoop集群的某单个节点出现问题时,一般不必重启整个系统,只须重启这个节点,它会自动连入整个集群. 在坏死的节点上输入如下命令即可: hadoop-daemon.sh start datanode hadoop-daemon.sh start secondarynamenode 案例如下: hadoop节点死机,能ping通,ssh连接不上 案例: 时间:2014/9/11 上午 表现:hadoop的web界面上TC-hadoop018节点dead 症状:节点TC-hadoop018的ss

转自:http://www.cnblogs.com/xiaolong1032/p/4504992.html 列举出hadoop常用的一些InputFormat InputFormat是用来对我们的输入数据进行格式化的.TextInputFormat是默认的. InputFormat有哪些类型? DBInputFormat,DelegatingInputFormat,FileInputFormat,常用的就是DBInputFormat,FileInputFormat . DBInputFormat

列举出hadoop常用的一些InputFormat InputFormat是用来对我们的输入数据进行格式化的.TextInputFormat是默认的. InputFormat有哪些类型? DBInputFormat,DelegatingInputFormat,FileInputFormat,常用的就是DBInputFormat,FileInputFormat . DBInputFormat:接我们的关系型数据库的,比如mysql和oracle, FileInputFormat是和文件相关的,又有

我们知道hadoop将数据给到map进行处理前会使用InputFormat对数据进行两方面的预处理: 对输入数据进行切分,生成一组split,一个split会分发给一个mapper进行处理. 针对每个split,再创建一个RecordReader读取Split内的数据,并按照<key,value>的形式组织成一条record传给map函数进行处理. 最常见的FormatInput就是TextInputFormat,在split的读取方面,它是将给到的Split按行读取,以行首字节在文件中的偏移

如果某一个任务在某个节点上长时间不完成,怎么手动干预来处理这种情况?董西成博客上找到的回答:hadoop中有三种特殊的任务,failed task,killed task和speculative task.其中,failed task是由于硬件.程序bug等原因异常退出的任务,比如磁盘空间不足等, killed task是Hadoop主动将其杀死的任务,比如一个任务占用过多的内存,为了不影响其他作业的正常运行, Hadoop需将这种恶心的任务杀死,以保证为所有作业提供一个“和谐”的任务执行环境.

1.1作业某个任务阻塞了,长时间占用资源不释放 1.2在MapTask任务运行完毕,ReduceTask运行过程中,某个MapTask节点挂了,或者某个MapTask结果存放的那磁盘坏掉了 在TaskTracker,每个任务会定期向TaskTracker汇报进度,如果进度不变则不汇报,这样一旦达到超时限制,TaskTracker会杀掉该任务,并将任务状态KILLED汇报给YARN,从而重新调度该任务. Case1:如果节点挂掉,JobTracker通过心跳机制知道TaskTracker死掉了,会

MapReduce编程模型 在Google的一篇重要的论文MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters中提到,Google公司有大量的诸如Web请求日志.爬虫抓取的文档之类的数据需要处理,由于数据量巨大,只能将其分散在成百上千台机器上处理,如何处理并行计算.如何分发数据.如何处理错误,所有这些问题综合在一起,需要大量的代码处理,因此也使得原本简单的运算变得难以处理. 为了解决上述复杂的问题,Google设计一个新的抽象模型,使用这

一.MapReduce简介 1.1MapReduce概述 MapReduce是一种分布式计算模型,由Google提出,主要用于搜索领域,解决海量数据的计算问题.MR由两个阶段组成:Map和Reduce,用户只需要实现map()和reduce()两个函数,即可实现分布式计算,其执行流程如图1.这两个函数的形参是key.value对,表示函数的输入信息. 图 1 1.1.1 map任务处理 <1> 读取输入文件内容,解析成key.value对.对输入文件的每一行,解析成key.value对.每一个

前言:来园子已经有8个月了,当初入园凭着满腔热血和一脑门子冲动,给自己起了个响亮的旗号“大数据 小世界”,顿时有了种世界都是我的,世界都在我手中的赶脚.可是......时光飞逝,岁月如梭~~~随手一翻自己的博客,可视化已经快占据了半壁江山,思来想去,还是觉得把一直挂在嘴头,放在心头的大数据拿出来说说,哦不,是拿过来学学.入园前期写了有关Nutch和Solr的自己的一些阅读体会和一些尝试,挂着大数据的旗号做着爬虫的买卖.可是,时间在流失,对于大数据的憧憬从未改变,尤其是Hadoop一直让我魂牵梦绕

日常运维 升级 问题处理方法 日常运维 进程管理 由于配置文件的更改,需要重启生效, 或者是进程自己因某种致命原因终止, 或者发现进程工作出现异常等情况下,需要进行手动进程的关闭或启动, 或者是增删节点过程中的需要, 进程的关闭与启动,使用 hadoop-daemon.sh start|stop datanode/namenode/journalnode/zkfc yarn-daemon.sh start|stop nodemanager/resourcemanager 检查进程是否完成关闭:

颜色区别: 蓝色:hive,橙色:Hbase.黑色hadoop 请简述hadoop怎样实现二级排序． 你认为用Java,Streaming,pipe 方式开发map/reduce,各有哪些优缺点: 6. 请列出在你以前工作中所使用过的开发map /reduce的语言java:scala:python:shell: 7.当前日志采样格式为a,b,c,db,b,f,ea,a,c,f请用最熟悉的语言编写一个map/reduce 程序,计算第四列每个元素出现的个数: 14.某个目录下有两个文件a.txt

Hadoop 面试题之九 16.Hbase 的rowkey 怎么创建比较好?列族怎么创建比较好? 答: 19.Hbase 内部是什么机制? 答: 73.hbase 写数据的原理是什么? 答: 75.hbase宕机如何处理? 答: 144. 如果让你设计,你觉得一个分布式文件系统应该如何设计,考虑哪方面内容: 每天百亿数据入hbase,如何保证数据的存储正确和在规定的时间里全部录入完毕, 不残留数据. 答: 149.hbase过滤器实现原则. 答: 164.介绍一下hbase过滤器. 答: 167

数据流 MapReduce作业(job)是客户端执行的单位:它包括输入数据.MapReduce程序和配置信息.Hadoop把输入数据划分成等长的小数据发送到MapReduce,称之为输入分片.Hadoop为每个分片创建一个map任务,由它来运行用户自定义的map函数来分析每个分片中的记录. 这里分片的大小,如果分片太小,那么管理分片的总时间和map任务创建的总时间将决定作业的执行的总时间.对于大数据作业来说,一个理想的分片大小往往是一个HDFS块的大小,默认是64MB(可以通过配置文件指定) m

1.列出安装Hadoop流程步骤 a) 创建hadoop账号 b) 更改ip c) 安装Java 更改/etc/profile 配置环境变量 d) 修改host文件域名 e) 安装ssh 配置无密码登录 f) 解压hadoop g) 配置hadoop  conf下面的配置文件 h) Hadoop namenode -format  格式化 i) Start 启动 2.列出hadoop集群启动中的所有进程和进程的作用 a) Namenode 管理集群  记录namenode文件信息 b) Seco

淘宝搜索离线dump集群(hadoop&hbase)2013进行了几次重大升级,本文中将这些升级的详细过程.升级中所遇到的问题以及这些问题的解决方案分享给大家.至此,淘宝主搜索离线集群完全进入Hadoop 2.0时代. 搜索离线dump集群(hadoop&hbase)2013进行了几次重大升级: 2013-04 第一阶段,主要是升级hdfs为2.0版本,mapreduce仍旧是1.0;同时hbase也进行了一次重大升级(0.94.5版本),hive升级到0.9.0: 2013-09,201

5.2 基于压缩的高效存储(续) (仅包括技术27) 技术27 在MapReduce,Hive和Pig中使用可分块的LZOP 如果一个文本文件即使经过压缩后仍然比HDFS的块的大小要大,就需要考虑选择一个支持分块的压缩编码器,以防一个单一的map任务来处理整个超大的文件. LZOP可以满足分块的要求,但是使用起来很复杂.原因在于LZOP不是直接支持分块.LZOP是基于块的格式,但是并不支持块的随机访问. 问题 需要选择一个压缩编码器使MapReduce可以调用多个任务并行处理一个单一的压缩文件.

5.1 小文件 大数据这个概念似乎意味着处理GB级乃至更大的文件.实际上大数据可以是大量的小文件.比如说,日志文件通常增长到MB级时就会存档.这一节中将介绍在HDFS中有效地处理小文件的技术. 技术24 使用Avro存储多个小文件假定有一个项目akin在google上搜索图片,并将数以百万计的图片存储分别在HDFS中.很不幸的是,这样做恰好碰上了HDFS和MapReduce的弱项,如下: Hadoop的NameNode将所有的HDFS元数据保存在内存中以加快速度.Yahoo估计平均每个文件需要6

rpc是Hadoop分布式底层通信的基础,无论是client和namenode,namenode和datanode,以及yarn新框架之间的通信模式等等都是采用的rpc方式. 下面我们来概要分析一下Hadoop2的rpc. Hadoop通信模式主要是C/S方式,及客户端和服务端的模式. 客户端采用传统的socket通信方式向服务端发送信息,并等待服务端的返回. 服务端采用reactor的模式(Java nio)的方式来处理客户端的请求并给予响应. 一.客户端到服务端的通信 下面我们先分析客户端到

基于YARN的配置信息, 参见: http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-yarn/ hadoop入门 - 基础概念 HDFS (Hadoop Distributed File System) HDFS 是Hadoop框架的子模块, 采用master-slave结构, 一个HDFS Cluster由一个NameNode(管理系统元数据), 和多个DataNode(存放数据文件)组成. 文件将被分割成多块, 存储在一

本文没有提到的原则.谈论hadoop项目周边,它的作用. hadoop这个词已经流行了很多年.大数据的记载会认为hadoop,然后hadoop的作用是什么呢? 官方定义:hadoop是一个开发和执行处理大规模数据的软件平台.核心词语是平台,也就是说我们有大量的数据,又有好几个电脑,我们知道应该把处理数据的任务分解到各个电脑上,可是不知道如何分配任务,如何回收结果.hadoop大概就帮助我们做了这件事. 1HDFS 我们首先应该考虑的是海量数据怎么保存.怎么管理. 这就有了分布式文件系统,HDFS

基于Hadoop开发网络云盘系统客户端界面设计初稿 前言: 本文是<基于Hadoop开发网络云盘系统架构设计方案>的第二篇,针对界面原型原本考虑有两个方案:1.类windows模式,文件夹.文件方式,操作习惯完全按照Windows方式进行,提供右键菜单管理命令.2.浏览列表式,提供常规界面按钮式命令.本文采用的方式是文件清单列表式,至于第一种方式,另列专题进行说明. 一.界面原型 二.设计说明 连接管理:建立连接.断开连接.设置连接参数 文件操作:浏览文件.上传文件.下载文件.删除文件.导入文