hadoop 单节点安装成功了之后,心情那是叫一个激动.不过后来不知道为什么系统相当的慢.于是就把系统重启了.但是不妙的是namenode各种无法启动. 原来的配置: core-site.xml <configuration> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://localhost:9000</value> </property> </configur

link:http://jiajun.iteye.com/blog/809125 一.dits和fsimage 首先要提到两个文件edits和fsimage,下面来说说他们是做什么的. 集群中的名称节点(NameNode)会把文件系统的变化以追加保存到日志文件edits中. 当名称节点(NameNode)启动时,会从镜像文件 fsimage 中读取HDFS的状态,并且把edits文件中记录的操作应用到fsimage,也就是合并到fsimage中去.合并后更新fsimage的HDFS状态,创建一个

一.dits和fsimage      首先要提到两个文件edits和fsimage,下面来说说他们是做什么的. 集群中的名称节点(NameNode)会把文件系统的变化以追加保存到日志文件edits中. 当名称节点(NameNode)启动时,会从镜像文件 fsimage 中读取HDFS的状态,并且把edits文件中记录的操作应用到fsimage,也就是合并到fsimage中去.合并后更新fsimage的HDFS状态,创建一个新的edits文件来记录文件系统的变化 那么问题来了,只有在名称节点(N

情景再现: 在修复hadoop集群某一个datanode无法启动的问题时,搜到有一个答案说要删除hdfs-site.xml中dfs.data.dir属性所配置的目录,再重新单独启动该datanode即可: 问题就出在这个误删除上,当时是在namenode的hadoop/hdfs/目录下,然后就执行了一个可怕的命令 rm -rf data rm -rf name #存储namenode永久性元数据目录 当时还不知道删除这个的可怕,以为只是误删除了普通数据而已,然后再转到datanode下再次执行删

HDFS前言: 1) 设计思想 分而治之:将大文件.大批量文件,分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析: 2)在大数据系统中作用: 为各类分布式运算框架(如:mapreduce,spark,tez,……)提供数据存储服务 3)重点概念:文件切块,副本存放,元数据 4).NameNode节点:由core-site.xml配置指定(name=fs.defaultFS,value=hdfs://slaver1:8020).   DataNode/NodeManager

一.dits和fsimage      首先要提到两个文件edits和fsimage,下面来说说他们是做什么的. 集群中的名称节点(NameNode)会把文件系统的变化以追加保存到日志文件edits中. 当名称节点(NameNode)启动时,会从镜像文件 fsimage 中读取HDFS的状态,并且把edits文件中记录的操作应用到fsimage,也就是合并到fsimage中去.合并后更新fsimage的HDFS状 态,创建一个新的edits文件来记录文件系统的变化 那么问题来了,只有在名称节点(

目录 为什么要在Docker上搭建Spark集群 网络拓扑 Docker安装及配置 ssh安装及配置 基础环境安装 Zookeeper安装及配置 Hadoop安装及配置 Spark安装及配置 集群部署 总结 参考资料 1 为什么要在Docker上搭建Spark集群 他:为什么要在Docker上搭建Spark集群啊? 我:因为……我行啊! MR和Spark都提供了local模式,即在单机上模拟多计算节点来执行任务.但是,像我这等手贱的新手,怎么会满足于“模拟”?很容易想到在单机上运行多个虚拟机作为

转自:马踏飞燕--奔跑在Docker上的Spark 目录 为什么要在Docker上搭建Spark集群 网络拓扑 Docker安装及配置 ssh安装及配置 基础环境安装 Zookeeper安装及配置 Hadoop安装及配置 Spark安装及配置 集群部署 总结 参考资料 1 为什么要在Docker上搭建Spark集群 他:为什么要在Docker上搭建Spark集群啊? 我:因为--我行啊! MR和Spark都提供了local模式,即在单机上模拟多计算节点来执行任务.但是,像我这等手贱的新手,怎么会

一.虚拟机安装centos7需要显示IPv4地址时设置 修改ip addr 中显示ipv4 修改 ONBOOT=no 为 ONBOOT=yes, 同时需要添加HWADDR=00:0c:29:c8:b6:a7,其中后缀mac地址需要填写ip addr中ech33的ip6的mac 00:0c:29:3a:18:15 systemctl stop NetworkManager systemctl disable NetworkManager service network restart 启动OK 二

Hadoop简介和历史 Hadoop架构体系 Master和Slave节点 数据分析面临的问题和Hadoop思想 由于工作原因,必须学习和深入一下Hadoop,特此记录笔记. 什么是hadoop? Apache Hadoop是一款支持数据密集型分布式应用并以Apache 2.0许可协议发布的开源软件框架.它支持在商品硬件构建的大型集群上运行的应用程序.Hadoop是根据Google公司发表的MapReduce和Google档案系统的论文自行实作而成. Hadoop框架透明地为应用提供可靠性和数据

Hadoop集群搭建安装过程(三)(图文详解---尽情点击!!!) 一.JDK的安装 安装位置都在同一位置(/usr/tools/jdk1.8.0_73) jdk的安装在克隆三台机器的时候可以提前安装,通过scp使安装文件和环境配置(/etc/profile)都拷贝过去,并使三台机 器都通过(source /etc/profile)命令使之生效 下载JDK(本次安装使用的版本是jdk1.8.0_73) 解压JDK : tar -zxvf /usr/tools/jdk-7u72-linux-x64

说明:我这里安装的版本是hadoop2.7.3,hbase1.2.4,spark2.0.2,zookeeper3.4.9 (安装包:链接:http://pan.baidu.com/s/1c25hI4g 密码:hbr1) 1.安装vmmare,创建3台虚拟机名字为hadoop1,hadoop2,hadoop3,都是centos6.5操作系统,网络选择桥接模式如图 2.创建完虚拟机后,启动虚拟机,然后运行ifconfig发现eth0网卡没有,这时不用急,去这个目录下找到ifcfg-eth0文件,然后

16-11-14 21:23:41,540 FATAL org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSEditLog: Error: starting log segment 4234 failed for required journal (JournalAndStream(mgr=QJM to [192.168.58.183:8485, 192.168.58.181:8485, 192.168.58.182:8485], stream=null))java

Storm特性 1. 低延迟和高性能 在一个小集群中,每个节点每秒可以处理数以百万计的消息. 2. 可扩展 在Storm集群中主要有三个实体:工作进程.线程和任务.Storm集群中每台机器上都可以运行多个工作进程,每个工作进程又可以创建多个线程,每个线程可以执行多个任务,任务是真正进行数据处理的实体. 3. 高可靠性 Storm可以保证Spout发出的每条消息都能被完全处理,Spout发出的消息后续可能会触发产生成千上万条消息,可以形象的理解为一棵消息树,只有当这颗消息树中的所有消息都被处理了才

scala-2.9.3:一种编程语言,下载地址:http://www.scala-lang.org/download/    spark-1.4.0:必须是编译好的Spark,如果下载的是Source,则需要自己根据环境使用SBT或者MAVEN重新编译才能使用. 编译好的 Spark下载地址:http://spark.apache.org/downloads.html. 2.安装scala-2.9.3   #解压scala-2.9.3.tgz tar -zxvf scala-2.9.3.tgz

大数据离线计算hadoop2.x 三周(6天) markdown文本剪辑器 罗振宇--跨年演讲,时间的朋友 http://tech.163.com/16/0101/11/BC87H8DF000915BF.html 勤奋的男人和爱笑的女人运气都不会太差. 1. 什么是Hadoop 2. hadoop生态系统架构功能与原理 3. hadoop核心模块组成 4. hadoop 2.x伪分布式环境搭建与配置.测试 一.前置课程: Linux: Java: 应用程开发>系统层开发 数据库: SQL on

最近在学习hadoop.网上具体过程很多,我就说说简单过程和注意问题. 环境:宿主机(windows64),虚拟机(centos64). 准备软件: 1.Vmware——虚拟机 2.centos镜像文件——centos熟悉点 3.hadoop包——用的是1.1.2版本(主要是这个版本资料较多) 4.jdk——hadoop需要java支持 5.ssh secure client——windows操作虚拟机所用 一.Vmware 1.选择虚拟机属性,网络适配器选择桥接模式 二.centos 1.设置

适合大数据的分布式存储与计算平台 l作者:Doug Cutting l受Google三篇论文的启发   lApache 官方版本(1.0.4) lCloudera 使用下载最多的版本,稳定,有商业支持,在Apache的基础上打上了一些patch.推荐使用. lYahoo Yahoo内部使用的版本,发布过两次,已有的版本都放到了Apache上,后续不在继续发布,而是集中在Apache的版本上. Hadoop核心项目 lHDFS: Hadoop Distributed File System 分布式

分布式系统的大概图 服务器越来越多,客户端对服务器的管理就会越来越复杂,客户端如果是我们用户,就要去记住大量的ip. 对用户而言访问透明的就是分布式文件系统. 分布式文件系统最大的特点:数据存储在多台机器上,但是对用户透明. 为什么要出现分布式文件系统? 数据量越来越大,在一台机器上存不下,就放到多台机器上存储,但是不方便管理,我们用户就必须要知道是那台服务器管理的哪些数据,数据丢失等乱七八糟的问题,迫切需要一种文件系统,对我们来说是透明的,这就出现了分布式文件系统,它会把数据存储在多台机器上,

在CentOS 6.7 x64上搭建Hadoop 2.6.3完全分布式环境,并在DigitalOcean上测试成功. 本文假设: 主节点(NameNode)域名(主机名):m.fredlab.org 子节点(DataNode)域名(主机名):s1.fredlab.org s2.fredlab.org s3.fredlab.org Tip:单个NameNode或DataNode内存大于1G,在512MB内存的VPS上测试不成功. 一.配置SSH互信 1.master机上生成公私钥:id_rsa和i