Hadoop集群安装 概述 集群 cluster,将很多任务进程分布到多台计算机上:通过联合使用多台计算机的存储.计算能力完成更庞大的任务.为了实现无限量的存储和计算能力,在生产环境中必须使用集群来满足需求. 总体步骤 基本步骤 1) 安装JDK,配置JDK环境变量 2) 安装Hadoop,配置Hadoop环境变量,配置Hadoop 3) 组织并在集群中分发文件 注意:如果使用克隆方案,克隆后需修改主机名及IP,修改方法参考文后附录. 其它要求 1) 集群中的计算机在时间上要同步,系统时间不能差

slaves文件里面记录的是集群里所有DataNode的主机名,到底它是怎么作用的呢?slaves文件只作用在NameNode上面,比如我在slaves里面配置了 host1 host2 host3 三台机器,这时候如果突然间新增了一台机器,比如是host4,会发现在NN上host4也自动加入到集群里面了,HDFS的磁盘容量上来了,这下子不是出问题了?假如host4不是集群的机器,是别人的机器,然后配置的时候指向了NN,这时候NN没有做判断岂不是把数据也有可能写到host4上面?这对数据安全性影

今天逛博客园,无意发现一篇好文章,关于ashx文件的使用. 文章一:向服务器发送josn字符串,服务器端解析 本文转载:http://www.cnblogs.com/yzenet/p/3470388.html <script type="text/javascript"> $(function () { $("#btnsave").click(function () { var json = { "age": 12, "ad

前言 最近一直忙于和小伙伴倒腾着关于人工智能的比赛,一直都没有时间停下来更新更新我的博客.不过在这一个过程中,遇到了一些问题,我还是记录了下来,等到现在比较空闲了,于是一一整理出来写成博客.希望对于大家有帮助,如果在此有不对的地方,请大家指正,谢谢! 比赛遇到spark开启的问题 疑惑之处 在使用百度BMR的时候,出现了这样子一个比较困惑的地方.但百度那边帮我们初始化了集群之后,我们默认以为开启了spark集群了,于是就想也不想就开始跑我们的代码.可认真你就错了,发现它只是开启了local(即M

一 原理阐述 1' DFS 分布式文件系统(即DFS,Distributed File System),指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上,而是通过计算机网络与节点相连.该系统架构于网络之上,势必会引入网络编程的复杂性,因此分布式文件系统比普通磁盘文件系统更为复杂. 2' HDFS 借此,关于GFS和HDFS的区别与联系查看 我于博客园找到的前辈的博客>>http://www.cnblogs.com/liango/p/7136448.html HDFS(Hadoop Dis

马士兵hadoop第一课:虚拟机搭建和安装hadoop及启动 马士兵hadoop第二课:hdfs集群集中管理和hadoop文件操作 马士兵hadoop第三课:java开发hdfs 马士兵hadoop第四课:Yarn和Map/Reduce配置启动和原理讲解 马士兵hadoop第五课:java开发Map/Reduce (1)观察集群配置情况 [root@master ~]# hdfs dfsadmin -report (2)web界面观察集群运行情况 使用netstat命令查看端口监听 [root@

马士兵hadoop第一课:虚拟机搭建和安装hadoop及启动 马士兵hadoop第二课:hdfs集群集中管理和hadoop文件操作 马士兵hadoop第三课:java开发hdfs 马士兵hadoop第四课:Yarn和Map/Reduce配置启动和原理讲解 马士兵hadoop第五课:java开发Map/Reduce (1)观察集群配置情况 [root@master ~]# hdfs dfsadmin -report (2)web界面观察集群运行情况 使用netstat命令查看端口监听 [root@

实验目的 复习安装jdk 学习免密码登录 掌握安装配置hdfs集群的方法 掌握hdfs集群的简单使用和检查其工作状态 实验原理 1.hdfs是什么 hadoop安装的第一部分是安装hdfs,hdfs是一个磁盘文件系统,提供的功能类似于本地文件系统一样,可以通过命令进行增删改查文件,不同的是,hdfs通过将很多机器放在一起组成一个节点,大大提高了存储文件和处理文件的能力,也简化了对文件的操作. 2.hdfs的组成 hdfs的文件系统主要包括两个部分:namenode(管理节点)和datanode(

准备环境(省略) 上传实验所需的压缩包 配置网络信息 修改主机名 配置域名解析 关闭防火墙与SELinux(在所有节点上执行)代码如下: systemctl disable --now firewalld setenforce 0 vim /etc/selinux/config 修改:SELINUX=disabled 保存退出 (1)在 Master 节点上安装 Hadoop 步骤一:解压缩 hadoop-2.7.1.tar.gz安装包和jdk-8u152-linux-x86.tar.gz到/u

一个文件夹 hdfs dfs -mkdir /out /一定要有 级联 hdfs dfs -mkdir -p /out/ags 需要家-p

搜索文件用处很大,我们往往需要知道一个文件存放在什么地方,我们又知道Linux是命令强大的一个系统,所以也有好多非常优秀的搜索命令.通常find不常用,因为速度慢,耗费硬盘空间.通常我们先使用whereis或是locate来检查,如果真的找不到了,才以find来搜索.为什么呢?因为whereis  locate是使用数据库来搜索数据,所以相当快,而且并没有是几搜索硬盘,比较省时. 1.which(寻找“执行文件”),which 后面跟可执行文件名 如果在最后加上-a,则可以找到所有同名执行文件,

如果是把数据放在了hdfs系统,那么我们如何访问他们呢? 1.hdfs查看文件夹 ./hdfs dfs -ls hdfs://mycluster/output/online/ 2.hdfs创建目录dfs创建文件夹 ./hdfs dfs -mkdir hdfs://mycluster/output/online/ ./hdfs dfs -mkdir hdfs://mycluster/output/online/pv 这里有个坑,如果你直接创建多级目录,会得到错误提示,所以要一级一级的去建立目录才行

HDFS文件权限 1.与linux文件权限类型 r:read w:write x:execute权限x对于文件忽略,对于文件夹表示是否允许访问其内容 2.如果linux系统用户sanglp使用hadoop命令创建一个文件,那么这个文件在HDFS中owner就是sanglp 3.HDFS的权限目的:阻止好人做错事,而不是阻止坏人做坏事. 安全模式 1. namenode启动的时候,首先将映像文件(fsimage)载入内存,并执行编辑日志(edits)中的各项操作. 2. 一旦在内存中成功建立文件系

一.HDFS基本命令行操作: 1.HDFS集群修改SecondaryNameNode位置到hd09-2 (1)修改hdfs-site.xml <configuration> //配置元数据存储位置 <property> <name>dfs.namenode.name.dir</name> <value>/root/hd/dfs/name</value> </property> //配置数据存储位置 <property

1.背景 分布式计算的发迹应该是google在2003年发表的三篇paper.各自是GFS.MapReduce.BigTable. 当中MapReduce大家都非常熟悉了.不懂的同学也能够看看我之前写的文章[分布式计算]MapReduce的替代者-Parameter Server 为什么google会搞分布式计算这件事儿呢,由于在那个年代每天会产生几个T的日志,可是当时的磁盘仅仅同意存储几百G的文件,07年之前淘宝的全部数据都是用完就删除的,由于没地方存.后来,人们认识到数据是值钱的,所以须要一

(二)HDFS数据流   作为一个文件系统,文件的读和写是最基本的需求,这一部分我们来了解客户端是如何与HDFS进行交互的,也就是客户端与HDFS,以及构成HDFS的两类节点(namenode和datanode)之间的数据流是怎样的. 1.剖析文件读取过程   客户端从HDFS读取文件,其内部的读取过程实际是比较复杂的,可以用下图来表示读取文件的基本流程.   对于客户端来说,首先是调用FileSystem对象的open()方法来打开希望读取的文件,然后DFS会返回一个文件输入流FSDataIn

文件储存API:https://yiyibooks.cn/xx/django_182/ref/files/storage.html 编写自定义存储系统:https://yiyibooks.cn/xx/django_182/howto/custom-file-storage.html 定义一个自定义的储存类步骤 1.你的自定义储存类必须是django.core.files.storage.Storage的子类 2.Django必须能够不带任何参数来实例化你的储存类.这意味着任何设置都应该从djan

删除文件   bin/hdfs dfs -rm output2/* 删除文件夹   bin/hdfs dfs -rm -r output2 抓取内容     bin/hdfs dfs -cat /user/output1/part-r-00000 传文件到hdfs中去    bin/hdfs dfs -put LICENSE.txt 传文件到hdfs的某个文件夹中去    bin/hdfs dfs -put LICENSE.txt input2 将hdfs中的output文件夹复制到本地文件目录

Spark也有数据本地化的概念(Data Locality),这和MapReduce的Local Task差不多,如果读取HDFS文件,Spark则会根据数据的存储位置,分配离数据存储最近的Executor去执行任务. 这么理解没错,我搭建的Spark集群情况是这样: 15台DataNode节点的HDFS集群,我在每个DataNode上都部署了一个Spark Worker,并且,启动Spark Application的时候,每个Worker都有一个Executor,这样理论上来说,只要读取HDF

收集hive的log     hive的运行日志:    /home/hadoop/CDH5.3.6/hive-0.13.1-cdh5.3.6/log/hive.log * memory *hdfs  /user/flume/hive-log 1.需要四个包: commons-configuration-1.6.jar hadoop-cdh5.3.6.jar hadoop-cdh5.3.6.jar hadoop-cdh5.3.6.jar 传到/home/hadoop/CDH5.3.6/flume

hdfs命令行 ()查看帮助 hdfs dfs -help ()查看当前目录信息 hdfs dfs -ls / ()上传文件 hdfs dfs -put /本地路径 /hdfs路径 ()剪切文件 hdfs dfs -moveFromLocal a.txt /aa.txt ()下载文件到本地 hdfs dfs -get /hdfs路径 /本地路径 ()合并下载 hdfs dfs -getmerge /hdfs路径文件夹 /合并后的文件 ()创建文件夹 hdfs dfs -mkdir /hello