原文地址:http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/distcp.html 概述 使用方法 基本使用方法 选项 选项索引 更新和覆盖 附录 Map数目 不同HDFS版本间的拷贝 Map/Reduce和副效应 概述 DistCp(分布式拷贝)是用于大规模集群内部和集群之间拷贝的工具. 它使用Map/Reduce实现文件分发,错误处理和恢复,以及报告生成. 它把文件和目录的列表作为map任务的输入,每个任务会完成源列表中部分文件的拷贝. 由于使用了Map/Red

DistCp(Distributed Copy)是用于大规模集群内部或者集群之间的高性能拷贝工具. 它使用Map/Reduce实现文件分发,错误处理和恢复,以及报告生成. 它把文件和目录的列表作为map任务的输入,每个任务会完成源列表中部分文件的拷贝. DistCp是Apache Hadoop自带的工具,目前存在两个版本,DistCp1和DistCp2,FastCopy是Facebook Hadoop中自带的,相比于Distcp,它能明显加快同节点数据拷贝速度,尤其是Hadoop 2.0稳定版(

kerberos相关: kadmin.local //以超管身份进入kadmin kadmin //进入kadmin模式,需输入密码 kdb5_util create -r JENKIN.COM -s //创建数据库 service krb5kdc start //启动kdc服务 service kadmin start //启动kadmin服务 service kprop start //启动kprop服务 kdb5_util dump /var/kerberos/krb5kdc/slave_

Hadoop参数汇总 linux参数 JVM参数 Hadoop参数大全 core-default.xml hdfs-default.xml yarn-default.xml Hadoop参数汇总 @(hadoop)[配置] 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 JVM方面的优化项Hadoop Performance

http://tech.meituan.com/hadoop-security-practice.html 前言 在2014年初,我们将线上使用的 Hadoop 1.0 集群切换到 Hadoop 2.2.0 稳定版, 与此同时部署了 Hadoop 的安全认证.本文主要介绍在 Hadoop 2.2.0 上部署安全认证的方案调研实施以及相应的解决方法. 背景 集群安全措施相对薄弱 最早部署Hadoop集群时并没有考虑安全问题,随着集群的不断扩大, 各部门对集群的使用需求增加,集群安全问题就显得颇为重

接上一个属性,这个属性就是设置阈值的. hadoop.security.groups.cache.secs 300 配置用户组映射缓存时间的,当过期时重新获取并缓存. hadoop.security.groups.negative-cache.secs 30 当无效用户频繁访问,用于设置缓存锁定时间.建议设置为较小的值,也可以通过设置为0或负数来禁用此属性. hadoop.security.groups.cache.warn.after.ms 5000 当查询用户组时间超过设置的这个阈值时,则作

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

方法 在系统的环境变量或java JVM变量添加HADOOP_USER_NAME(具体值视情况而定). 比如:idea里面可以如下添加HADOOP_USER_NAME=hdfs 原理:直接看源码 /hadoop-3.0.3-src/hadoop-common-project/hadoop-common/src/main/java/org/apache/hadoop/security/UserGroupInformation.java commit()方法有详细的描述:1.System.geten

NullWritable是Writable的一个特殊类,实现方法为空实现,不从数据流中读数据,也不写入数据,只充当占位符,如在MapReduce中,如果你不需要使用键或值,你就可以将键或值声明为NullWritable,NullWritable是一个不可变的单实例类型. 比如,我设置map的输出为,这样做: @Override protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException,

HDFS集群PB级数据迁移方案-DistCp生产环境实操篇 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. 用了接近2个星期的时间,终于把公司的需要的大数据组建部署完毕了,当然,在部署的过程中踩了不少坑,自己也对系统,网络,各个大数据生态圈常用软件进行了调优操作,后期等我整理好笔记后会分享给大家参考的.集群是部署好了,但是没有数据的话也没有人会去用.因此我们需要把旧集群的数据迁移至新集群中(旧集群的数据都是存放在云平台上的,而新集群),在迁移的过程中,参考网上的很多解决方案,最

出自:https://segmentfault.com/a/1190000000709725 Hadoop参数大全 主要配置文件: 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.tmp.dir=/tmp/hadoop-${user.name} Hadoop的临时目录,其它目录会基于此路径.本地目录. 只可以设置一个值:建议设

HDFS API的高级编程 HDFS的API就两个:FileSystem 和Configuration 1.文件的上传和下载 package com.ghgj.hdfs.api; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; public class HDFS_GET_AND_PUT { public st

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 JVM方面的优化项Hadoop Performance Tuning Guide Hadoop参数大全 适用版本:4.3.0 主要配置文件: core hdfs yarn mapred 重要性表示如下: 重要 一般 不重要 core-default.xml hadoop.comm

Hadoop学习笔记(9) ——源码初窥 之前我们把Hadoop算是入了门,下载的源码,写了HelloWorld,简要分析了其编程要点,然后也编了个较复杂的示例.接下来其实就有两条路可走了,一条是继续深入研究其编程及部署等,让其功能使用的淋漓尽致.二是停下来,先看看其源码,研究下如何实现的.在这里我就选择第二条路. 研究源码,那我们就来先看一下整个目录里有点啥: 这个是刚下完代码后,目录列表中的内容. 目录/文件 说明 bin 下面存放着可执行的sh命名,所有操作都在这里 conf 配置文件所在

在Windows下面运行hadoop的MapReduce程序的方法: 1.下载hadoop的安装包,这里使用的是"hadoop-2.6.4.tar.gz": 2.将安装包直接解压到D盘根目录: 3.配置环境变量: 4.下载hadoop的eclipse插件,并将插件放到eclipse的plugins目录下: 5.打开Eclipse,选择菜单"Window"-->"Preferences",在左侧找到"Hadoop Map/Reduc

什么是Sentry? Sentry 是Cloudera 公司发布的一个Hadoop开源组件,它提供细粒度基于角色的安全控制 Sentry下的数据访问和授权 通过引进Sentry,Hadoop目前可在以下方面满足企业和政府用户的RBAC(role-based acess control)需求: 安全授权:Sentry可以控制数据访问,并对已通过验证的用户提供数据访问特权. 细粒度访问控制:Sentry支持细粒度的Hadoop数据和元数据访问控制.在Hive和Impala中Sentry的最初发行版本

在一个经典的数据架构中,Hadoop是处理复杂数据流的核心.数据从各种系统中收集而来,并汇总导入到Hadoop分布式文件系统HDFS中,然后通过MapReduce或者其它基于MapReduce封装的语言如Hive,Pig等进行处理,将处理后的数据导出即可.具体例子而言,如果一个大型网站需要做网站点击率的分析,它将多个服务器采集的页面访问日志汇总,推送至HDFS中,启动MapReduce作业,接下来数据将被解析,汇总以及IP地址进行关联计算,生成的结果可以导入到关系型数据库中. 启动Hadoop

借鉴:https://blog.csdn.net/wangming520liwei/article/details/78923216 Hadoop 参数配置 详解 一.常用端口 组件 节点 默认端口 配置 用途说明 HDFS DataNode 50010 dfs.datanode.address datanode服务端口,用于数据传输 HDFS DataNode 50075 dfs.datanode.http.address http服务的端口 HDFS DataNode 50475 dfs.d

前言 由于项目数据安全的需要,这段时间看了下hadoop的distcp的命令使用,不断的纠结的问度娘,度娘告诉我的结果也让我很纠结,都是抄来抄去, 还好在牺牲大量的时间的基础上还终于搞出来了,顺便写这个随笔,记录下. 环境 目前我们是两套同版本的CDH集群,集群内的节点通信使用的私网,提供浮动ip对外通信,也就是说,两个集群间的私网是不互通的,只能通过浮动ip 进行通信. 操作 使用hadoop提供的distcp命令进行数据迁移 (数据源集群source和目标集群target版本相同) 迁移hd

1. Flink.Storm.Sparkstreaming对比 Storm只支持流处理任务,数据是一条一条的源源不断地处理,而MapReduce.spark只支持批处理任务,spark-streaming本质上是一个批处理,采用micro-batch的方式,将数据流切分成细粒度的batch进行处理.Flink同时支持流处理和批处理,一条数据被处理完以后,序列化到缓存后,以固定的缓存块为单位进行网络数据传输,缓存块设为0为流处理,缓存块设为较大值为批处理. storm------ --------

目录 1.HDFS是什么? 2.HDFS设计基础与目标 3.HDFS体系结构 3.1 NameNode(NN)3.2 DataNode(DN)3.3 SecondaryNameNode(SNN)3.4 块(Block)的概念3.5 文件安全 3.读取数据流程 4.HDFS的可靠性 4.1 冗余副本策略4.2 机架策略4.3 心跳策略4.4 安全模式4.5 校验和4.6 回收站4.7 元数据保护4.8 快照机制 5.HDFS基础架构以及工作原理 6.HDFS读操作 7.HDFS写操作 8.HDFS