Hadoop 3.x 与Hadoop 2.x 的区别和优化点 通用性 1.精简Hadoop内核,包括剔除过期的API和实现,将默认组件实现替换成最高效的实现(比如将FileOutputCommitter缺省实现换为v2版本,废除hftp转由webhdfs替代,移除Hadoop子实现序列化库org.apache.hadoop.Records. 2.Classpath isolation:以防止不同版本jar包冲突,比如google Guava在混合使用Hadoop.HBase和Spark时,很容易

Hadoop1.0的局限-MapReduce •扩展性 –集群最大节点数–4000 –最大并发任务数–40000 (当 map-reduce job 非常多的时候,会造成很大的内存开销,潜在来说,也增加了 JobTracker fail 的风险,这也是业界普遍总结出老 Hadoop 的 Map-Reduce 只能支持 4000 节点主机的上限.) •可用性 –JobTracker负载较重 –存在单点故障, 一旦故障,     所有执行的任务的全部失败 •批处理模式,时效性低 –仅仅使用MapRe

date: 2018-11-16 18:54:37 updated: 2018-11-16 18:54:37 1.从Hadoop整体框架来说 1.1 Hadoop1.0即第一代Hadoop,由分布式存储系统HDFS和分布式计算框架MapReduce组成,其中HDFS由一个NameNode和多个DateNode组成,MapReduce由一个JobTracker和多个TaskTracker组成. 1.2 Hadoop2.0为克服Hadoop1.0中的不足:针对Hadoop1.0单NameNode制约

一.hadoop2.0安装部署流程         1.自动安装部署:Ambari.Minos(小米).Cloudera Manager(收费)         2.使用RPM包安装部署:Apache hadoop不支持.HDP与CDH提供         3.使用jar包安装部署:各版本均提供.(初期为了理解hadoop,建议使用这种方式)         部署流程:                 准备硬件(Linux操作系统)                 准备软件安装包,并安装基础软件

YARN总体上仍然是Master/Slave结构,在整个资源管理框架中,ResourceManager为Master,NodeManager为Slave,ResouceManager负责对各个NodeManager上的资源进行统一管理和调度.当用户提交一个应用程序时,需要提供一个用以跟踪和管理这个程序的ApplicationMaster,它负责向ResourceManger申请资源,并要求NodeManager启动可以占用一定资源的任务. Hadoop2.0 YARN包含以下实体,可以看图: R

一开始用hadoop2.2.0 + hbase 0.96 + hive 0.12 ,基本全部都配好了.只有在hive中查询hbase的表出错.以直报如下错误: java.io.IOException: java.lang.ClassCastException: org.apache.hadoop.hbase.client.Result cannot be cast to org.apache.hadoop.io.Writabl 后来发现hbase0.96和hive0.12不兼容,hive-hba

1. Hadoop 1.0中的资源管理方案Hadoop 1.0指的是版本为Apache Hadoop 0.20.x.1.x或者CDH3系列的Hadoop,内核主要由HDFS和MapReduce两个系统组成,其中,MapReduce是一个离线处理框架,由编程模型(新旧API).运行时环境(JobTracker和TaskTracker)和数据处理引擎(MapTask和ReduceTask)三部分组成.Hadoop 1.0资源管理由两部分组成:资源表示模型和资源分配模型,其中,资源表示模型用于描述资源

Hadoop2.0重启脚本 方便重启带ha的集群,写了这个脚本 #/bin/bash sh /opt/zookeeper-3.4.5-cdh4.4.0/bin/zkServer.sh restart sh /opt/hadoop-2.0.0-cdh4.5.0/sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode sh /opt/hadoop-2.0.0-cdh4.5.0/sbin/stop-dfs.sh sh /opt/hadoop-2.0.0-cdh4.5.0/bin

由于现在hadoop2.0还处于beta版本,在apache官方网站上发布的beta版本中只有编译好的32bit可用,如果你直接下载安装在64bit的linux系统的机器上,运行会报一个INFO util.NativeCodeLoader - Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable的错误,但在实际测试中是可以正常安装并可以运行自带的w

ganglia监控hadoop2.0配置方法前提:hadoop2.0集群已安装ganglia监控工具第一步:Hadoop用户登录集群每一个节点,修改文件:vi /opt/hadoop-2.0.0-cdh4.5.0/etc/hadoop/hadoop-metrics2.properties将文件内容修改为如下内容:(注释或者删除默认配置)*.sink.ganglia.class=org.apache.hadoop.metrics2.sink.ganglia.GangliaSink31 *.sink

准备编译hadoop-2.0.0-mr1-cdh4.2.0的同学们要谨慎了.首先看一下这篇文章: Hadoop作业提交多种方案 http://www.blogjava.net/dragonHadoop/archive/2012/10/22/389993.html 关于mapreduce远程将任务提交至云端,也就是打完jar包要往项目的哪个地方,实际上就是把jar包扔到你的项目中的任位置,然后加入项目的classpath中就可以了, 再次run in java application...  ok

经过一个星期多的努力,这两个包的编译工作总算告一段落. 首先看一下这一篇文章: 在eclipse下编译hadoop2.0源码 http://www.cnblogs.com/meibenjin/archive/2013/07/05/3172889.html 教你如何编译hadoop2.0,请确认以下软件你的机器是否已经安装,尤其是ProtocolBuffer很多机器其实是没有的,如果没有装你后续就会尝到苦头了. JDK1.6.0_45Maven 3.0.4SVN1.6.17 ProtocolBuf

在eclipse下编译hadoop2.0源码 http://www.cnblogs.com/meibenjin/archive/2013/07/05/3172889.html hadoop cdh4编译 http://mopishv0.blog.163.com/blog/static/5445593220131253813806/  为eclipse安装maven插件 http://www.huqiwen.com/2012/04/26/eclipse-install-maven-plugin/ 

在<在eclipse下编译hadoop2.0源码>一文中,我详细介绍了如何在eclipse环境和命令行环境下编译hadoop2.0源代码,并简单介绍了如何构建hadoop环境,这篇文章将着重介绍如何在eclipse下调试源代码. 在hadoop2.0中,常用的模块有NameNode,DataNode, ResourceManager, NodeManager, FsShell等.这里我们以调试FsShell和NameNode模块为例. FsShell命令调试: FsShell命令是hadoop

1.课程环境 本课程涉及的技术产品及相关版本: 技术 版本 Linux CentOS 6.5 Java 1.7 Hadoop2.0 2.6.0 Hadoop1.0 1.2.1 Zookeeper 3.4.6 CDH Hadoop 5.3.0 Vmware 10 Hive 0.13.1 HBase 0.98.6 Impala 2.1.0 Oozie 4.0.0 Hue 3.7.0 2.内容简介 本教程针对有一定Hadoop基础的学员,深入讲解如下方面的内容: 1.Hadoop2.0高阶运维,包括H

在hadoop2.0在,datanode数据存储盘选择策略有两种方式复制: 首先是要遵循hadoop1.0磁盘文件夹投票,实现类:RoundRobinVolumeChoosingPolicy.java 另外一种是选择可用空间足够多的磁盘方式存储,实现类:AvailableSpaceVolumeChoosingPolicy.java 选择策略相应的配置项是: <property> <name>dfs.datanode.fsdataset.volume.choosing.policy&

在hadoop2.0中,datanode数据副本存放磁盘选择策略有两种方式: 第一种是沿用hadoop1.0的磁盘目录轮询方式,实现类:RoundRobinVolumeChoosingPolicy.java 第二种是选择可用空间足够多的磁盘方式存储,实现类:AvailableSpaceVolumeChoosingPolicy.java 选择策略对应的配置项是: <property> <name>dfs.datanode.fsdataset.volume.choosing.polic

花了好几天,搭建好windows和linux下连接HDP集群的调试环境,在此记录一下 hadoop2.2.0的版本比hadoop0.x和hadoop1.x结构变化很大,没有eclipse-hadoop插件支持,在网上找了好久才找到,自己编译的比较麻烦,而且不成功,还好最后找到了. 环境及配置: 1.eclipse版本及hadoop插件下载地址:http://download.csdn.net/detail/kangdakangdaa/7880519 如果要用myeclipse开发方便的朋友,采用

一.搭建环境的前提条件 环境:ubuntu-16.04 hadoop-2.6.0  jdk1.8.0_161.这里的环境不一定需要和我一样,基本版本差不多都ok的,所需安装包和压缩包自行下载即可. 因为这里是配置Hadoop的教程,配置Java以及安装VMware Tools就自行百度解决哈,这里就不写了(因为教程有点长,可能有些地方有些错误,欢迎留言评论,我会在第一时间修改的). 二.搭建的详细步骤 1.配置免密码登陆ssh 先判断是否安装ssh,输入命令:ssh localhost,若提示输

mac os x maven编译spark-2.1.0  for hadoop-2.7.3 1.官方文档中要求安装Maven 3.3.9+ 和Java 8 ; 2.执行         export MAVEN_OPTS="-Xmx2g -XX:ReservedCodeCacheSize=512m" 3.cd spark2.1.0源码根目录下 ./build/mvn -Pyarn  -Phadoop-2.7  -Dhadoop.version=2.7.3  -Dscala-2.11  

Hadoop2.0源码包简介 1.解压源码包: 2.目录结构: hadoop-common-project:Hadoop基础库所在目录,如RPC.Metrics.Counter等.包含了其它所有模块可能会用到的基础库. hadoop-mapreduce-project:MapReduce框架的实现,在第一代MR即MRv1中,MapReduce由编程模型(map/reduce).调度系统(JobTracker和TaskTracker)和数据处理引擎(MapTask和ReduceTask)等模块组成