默认情况下,/usr/local/hadoop/etc/hadoop/文件夹下有mapred.xml.template文件,我们要复制该文件,并命名为mapred.xml,该文件用于指定MapReduce使用的框架. 复制并重命名 cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml 编辑器打开此新建文件 sudo gedit mapred-site.xml然后编辑mapred-site.xml

ailed to fectch URl https://dl-ssl.google.com/android/repository/addons_list.xml, reason: Connection to https://dl-ssl.google.com refused解决办法来源于:code.google.com windows 打开C:\WINDOWS\system32\drivers\etc中的hosts文件 在最后一行添加74.125.237.1 dl-ssl.google.com

安装jdk1.7 http://www.cnblogs.com/zhangXingSheng/p/6228432.html  ------------------------------------------------------------- 新增个域名 [root@node4 sysconfig]# more /etc/hosts 127.0.0.1 localhost 192.168.177.124 hadoop-node4.com node4 [root@node4 sysconfi

From:http://www.itnose.net/detail/6065872.html # 需要软件 Hadoop-2.2.0(目前Apache官网最新的Stable版本) Hbase-0.96.2(这里就用这个版本,跟Hadoop-2.2.0是配套的,不用覆盖jar包什么的) Hive-0.13.1(目前是最新版本) Zookeepr-3.4.6(这里推荐使用 3.4.5) Jdk1.7.0_60(这里推荐使用1.7.0_45) Mysql-5.5.31 # 集群结构图 NN : Nam

博文作者:妳那伊抹微笑 itdog8 地址链接 : http://www.itdog8.com(个人链接) 博客地址:http://blog.csdn.net/u012185296 个性签名:世界上最遥远的距离不是天涯,也不是海角.而是我站在妳的面前,妳却感觉不到我的存在 技术方向:Flume+Kafka+Storm+Redis/Hbase+Hadoop+Hive+Mahout+Spark ... 云计算技术 转载声明:能够转载, 但必须以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及版权声明,谢谢合作

一. 基本环境搭建 1. 设置主机名.静态IP/DNS.主机映射.windows主机映射(方便ssh访问与IP修改)等 设置主机名: vi /etc/sysconfig/network # 重启系统生效(临时修改: hastname xxx;另起一个终端将会看到效果,需要注意的是: 若即将搭建Hadoop,这里起的hostname禁止使用"_") 设置静态IP/DNS: vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0(示例:修改BOOTPROT

Linux RedHat--CentOs     CentOs 6.4 Debian--Ubuntu   VMware 虚拟机 关于虚拟机实现上网的解决办法         NAT: 网络地址转换 当在专用网内部的一些主机本来已经分配到了本地IP地址即仅在本专用网内使用的专用地址,但现在又想和因特网上的主机通讯时可以使用NAT的方法.这种方法需要在专用网连接到因特网的路由器上安装路由器软件即NAT路由器他至少有一个有效的外部全球IP地址,这样所有使用本地地址的主机在和外界通信时都要在NAT路由器

1:Vmware虚拟软件里面安装好Ubuntu操作系统之后使用ifconfig命令查看一下ip; 2:使用Xsheel软件远程链接自己的虚拟机,方便操作.输入自己ubuntu操作系统的账号密码之后就链接成功了: 3:修改主机的名称vi /etc/hostname和域名和主机映射对应的关系 vi /etc/hosts,改过之后即生效,自己可以ping一下,我这里ip对应master,比如ping master之后发现可以ping通即可: 4:修改过主机名称和主机名与ip对应的关系之后:开始上传jd

作者:jiangzz 电话:15652034180 微信:jiangzz_wx 微信公众账号:jiangzz_wy 背景介绍 Spark是一个快如闪电的统一分析引擎(计算框架)用于大规模数据集的处理.Spark在做数据的批处理计算,计算性能大约是Hadoop MapReduce的10~100倍,因为Spark使用比较先进的基于DAG 任务调度,可以将一个任务拆分成若干个阶段,然后将这些阶段分批次交给集群计算节点处理. MapReduce VS Spark MapReduce作为第一代大数据处理框

实验条件:3台centos服务器,jdk版本1.8.0,Hadoop 版本2.8.0 注:hadoop安装和搭建过程中都是在用户lb的home目录下,master的主机名为host98,slave的主机名分别是host99和host101. 1. ssh远程连接服务器 ssh [username]@hostname 2. 创建新用户并创建用户的home主目录 useradd -d /home/lb lb -m 3. 将当前用户加入sudo用户组中,方便在不修改当前用户组权限的情况下,对某些文件和

在hadoop2.9.0版本中,对namenode.yarn做了ha,随后在某一台namenode节点上运行自带的wordcount程序出现偶发性的错误(有时成功,有时失败),错误信息如下: // :: INFO client.ConfiguredRMFailoverProxyProvider: Failing over to rm2 // :: INFO input.FileInputFormat: Total input files to process : // :: INFO mapre

一.前言 Hadoop原理架构本人就不在此赘述了,可以自行百度,本文仅介绍Hadoop-3.1.2完全分布式环境搭建(本人使用三个虚拟机搭建). 首先,步骤: ① 准备安装包和工具: hadoop-3.1.2.tar.gz jdk-8u221-linux-x64.tar.gz(Linux环境下的JDK) CertOS-7-x86_64-DVD-1810.iso(CentOS镜像) 工具:WinSCP(用于上传文件到虚拟机),SecureCRTP ortable(用于操作虚拟机,可复制粘贴Linu

一.前言 -- 基础环境准备 节点名称 IP NN DN JNN ZKFC ZK RM NM Master Worker master1 192.168.8.106 * * * * * * master2 192.168.8.236 * * * * * * worker1 192.168.8.107 * * * * * worker2 192.168.8.108 * * * worker3 192.168.8.109 * * * worker4 192.168.8.110 * * * worke

一.概念 Hadoop是由java语言编写的,在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式分析应用的开源框架,其核心部件是HDFS与MapReduce.HDFS是一个分布式文件系统,类似mogilefs,但又不同于mogilefs,hdfs由存放文件元数据信息的namenode和存放数据的服务器datanode组成:hdfs它不同于mogilefs,hdfs把元数据信息放在内存中,而mogilefs把元数据放在数据库中:而对于hdfs的元数据信息持久化是依靠secondary name node

原文  http://www.cnblogs.com/wolfblogs/p/4147485.html 用了一段时间的hadoop,现在回来看看源码发现别有一番味道,温故而知新,还真是这样的 在使用hadoop之前我们需要配置一些文件,hadoop-env.sh,core-site.xml,hdfs-site.xml,mapred-site.xml.那么这些文件在什么时候被hadoop使用? 一般的在启动hadoop的时候使用最多就是start-all.sh,那么这个脚本都干了些什么? star

1.本地模式 本地模式的安装 将hadoop 安装包解压后不用任何配置就是默认的本地模式 此时 core-site.xml ,hdfs-site.xml , marped.site.xml 三个配置文件都为空 此时没有hdfs文件系统,可以执行mapreduce hadoop fs -ls / 会列出本地的linux文件系统 2. 伪分布式模式 需要配置core-site.xml ,hdfs-site.xml,marped-site.xml core-site.xml hdfs-site.xml

首先可以通过hdfs.site.xml下面的dfs.block.size来设置数据的块大小,这个参数会决定map的总数目(4194304=4m) 然后通过mapred.site.xml下面的mapreduce.map.memory.mb参数来设置每个map分到的内存数目. 通过yarn.sidt.xml下面的yarn.scheduler.minimum-allocation-mb来设置每个节点分配一个task所占用的内存数目,也就是说在一个8g内存的节点上面如果这个值设定的大于4个g,那么在同一

hadoop-env.sh:脚本中所用到的环境变量,以运行Hadoop mapred-env.sh:脚本中所用到的环境变量,以运行mapreduce yarn-env.sh:脚本中所用到的环境变量,以运行YARN core-site.xml:hadoop core 的配置选项,如HDFS,MapReduc和YARN常用的I/O设置 hdfs-site.xml:Hadoop守护进程的配置项,包括namenode,secondnamenode和datanode mapred.site.xml:map

环境:centos6.2 Hadoop2.2.0 hive0.12 hbase0.94 1>hadoop配好之后,跑任务老失败,yarn失败,报out of memory错误,然后怎么调整内存大小都不行,后来发现是can’t create new thread. 解决:在vi /etc/security/limits.conf 添加 hadoop - nofile 65535 hadoop - nproc  65535 2>yarn运行错误:mapreduce.shuffle set in y

我们知道hadoop1.x之前的namenode存在两个主要的问题:1.namenode内存瓶颈的问题,2.namenode的单点故障的问题.针对这两个问题,hadoop2.x都对它进行改进和解决.其中,问题1中对namenode内存瓶颈的问题采用扩展namenode的方式来解决.对于问题2中的namenode的单点故障问题hadoop2.x采用的是HA的解决方案.apache hadoop 官方网站上提供了两种解决HDFS High Availability Using the Quorum

目录: 一.hadoop2.2.0.zookeeper3.4.5.hbase0.96.2.hive0.13.1都是什么? 二.这些软件在哪里下载? 三.如何安装 1.安装JDK 2.用parallels克隆3台机器 3.安装Zookeeper-3.4.5 4.安装hadoop2.2.0 5.启动zookeeper 6.启动JournalNode集群 7.Hbase-0.96.2-hadoop2(启动双HMaster的配置,m1是主HMaster,m2是从HMaster) 8.在ubuntu12.