本文转自:http://www.cnblogs.com/gpcuster/archive/2011/04/12/2013411.html 无论是在Hadoop集群中添加机器和删除机器,都无需停机,整个服务不中断. 本次操作之前,Hadoop的集群情况如下: HDFS的机器情况如下: MR的机器情况如下: 添加机器 在集群的Master机器中,修改$HADOOP_HOME/conf/slaves文件,在其中添加需要加入集群的新机器(hp3)的主机名: hp3hp2dell1dell2dell3de

1.分布式环境搭建 采用4台安装Linux环境的机器来构建一个小规模的分布式集群. 图1 集群的架构 其中有一台机器是Master节点,即名称节点,另外三台是Slaver节点,即数据节点.这四台机器彼此间通过路由器相连,从而实验相互通信以及数据传输.它们都可以通过路由器访问Internet,实验网页文档的采集. 2.集群机器详细信息 2.1 Master服务器 名称 详细信息 机器名称 Master.Hadoop 机器IP地址 192.168.1.2 最高用户名称(Name) root 最用用户

hadoop的hdfs中被删除文件的恢复原理和回收站原理是一样的,就是在删除hdfs文件时,被删除的文件被移动到了hdfs的.Trash文件夹中,恢复时只需将该文件夹中文件拿出即可.具体操作如下: 1 设置.Trash文件夹 如果需要恢复hdfs中文件,就需要设置.Trash,hadoop的.Trash默认是关闭的.具体设置如下: <property>          <name>fs.trash.interval</name>          <value&

由于前期的集群规划问题,导致当前Hadoop集群中的硬件并没有完全利用起来.当前机器的内存CPU比例为2G:1core,但一般的MapReduce任务(数据量处理比较大,逻辑较复杂)的MR两端都需要将近4G的内存,于是原有的瓶颈就在于内存不够大,周末就和运维部门一起执行当前集群的机器加内存操作(我在这边主要是打酱油+学习,运维方面经验欠缺).   此次加内存是针对当前所有的DataNode节点,与NameNode无关,在操作之前需要整理所有的DataNode节点.    DataNode节点加内

普通用户: sudo rpm -e --nodeps java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-1.50.1.11.5.el6_3.x86_64 tzdata-java-2012j-1.el6.noarch java-1.7.0-openjdk-1.7.0.9-2.3.4.1.el6_3.x86_64 root用户: rpm -e --nodeps java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-1.50.1.11.5.el6_3.x86_64 tzdata-java-2012

集群概念 计算机集群是一种计算机系统,通过一组松散继承的计算机软件或硬件连接连接起来高度紧密地协作完成计算工作. 集群系统中的单个计算机通常称为节点,通过局域网连接. 集群特点: 1.效率高,通过多态计算机完成同一个工作. 2.高容错,两台或多台机内容.工作过程等完全一样,宕机一台其他机器继续工作. Hadoop集群部署 搭建步骤 1.跟伪分布模式环境相同 更改主机名 设置Hosts 关闭防火墙 安装jdk 设置环境变量 设置SSH密钥登陆 2.安装配置Hadoop namenode配置: 配置

1:Hadoop分布式计算平台是由Apache软件基金会开发的一个开源分布式计算平台.以Hadoop分布式文件系统(HDFS)和MapReduce(Google MapReduce的开源实现)为核心的Hadoop为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构. 注意:HADOOP的核心组件有: 1)HDFS(分布式文件系统) 2)YARN(运算资源调度系统) 3)MAPREDUCE(分布式运算编程框架) Hadoop 中的分布式文件系统 HDFS 由一个管理结点 ( NameNode )和N个数据

从hadoop移除机器把需要移除的机器增加到exclueds文件中,强制刷新datanode列表,等待decommission 状态正常后,即可停机下架,如有必要在namenode执行balancer操作.操作命令:在master的conf/hdfs-site.xml中加入    <property>        <name>dfs.hosts.exclude</name>        <value>excludes文件路径</value> 

1.分布式环境搭建 采用4台安装Linux环境的机器来构建一个小规模的分布式集群. 图1 集群的架构 其中有一台机器是Master节点,即名称节点,另外三台是Slaver节点,即数据节点.这四台机器彼此间通过路由器相连,从而实验相互通信以及数据传输.它们都可以通过路由器访问Internet,实验网页文档的采集. 2.集群机器详细信息 2.1 Master服务器 名称 详细信息 机器名称 Master.Hadoop 机器IP地址 192.168.1.2 最高用户名称(Name) root 最用用户

不多说,直接上干货! hadoop-2.6.0动态添加新节点 https://blog.csdn.net/baidu_25820069/article/details/52225216 Hadoop集群动态增加新节点 一.在新增节点配置运行环境 1.安装和其他节点相同的java环境,jdk版本要相同. 2.修改/etc/hosts配置文件,添加ip与hostname的对应关系并分发到集群各个节点. 3.关闭防火墙.相关软件工具的安装等. 4.配置ssh免密码登录,使新增节点和集群其他节点能实现免

1.分布式环境搭建 采用4台安装Linux环境的机器来构建一个小规模的分布式集群. 图1 集群的架构 其中有一台机器是Master节点,即名称节点,另外三台是Slaver节点,即数据节点.这四台机器彼此间通过路由器相连,从而实验相互通信以及数据传输.它们都可以通过路由器访问Internet,实验网页文档的采集. 2.集群机器详细信息 2.1 Master服务器 名称 详细信息 机器名称 Master.Hadoop 机器IP地址 192.168.1.21 最高用户名称(Name) root 最用用

2015年元旦,好好学习,天天向上.良好的开端是成功的一半,任何学习都不能中断,只有坚持才会出结果.继续学习Hadoop.冰冻三尺,非一日之寒! 经过Hadoop的伪分布集群环境的搭建,基本对Hadoop有了一个基础的了解.但是还是有一些理论性的东西需要重复理解,这样才能彻底的记住它们.个人认为重复是记忆之母.精简一下: NameNode:管理集群,并且记录DataNode文件信息: SecondaryNameNode:可以做冷备份,对一定范围内的数据作快照性备份: DataNode:存储数据:

作为Hadoop程序员,他要做的事情就是: 1.定义Mapper,处理输入的Key-Value对,输出中间结果.2.定义Reducer,可选,对中间结果进行规约,输出最终结果.3.定义InputFormat 和OutputFormat,可选,InputFormat将每行输入文件的内容转换为Java类供Mapper函数使用,不定义时默认为String.4.定义main函数,在里面定义一个Job并运行它. 然后的事情就交给系统了. 1.基本概念:Hadoop的HDFS实现了google的GFS文件系

摘要:Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构.Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储,则MapReduce为海量的数据提供了计算. 1.hadoop核心组件—HDFS ■  HDFS的文件被分成块进行存储,块的默认大小64M,块是文件存储处理的逻辑单元 ■  HDFS中有两类节点NameNode和DataNode: NameNode是管理节点,存放文件元数据:1)文件与数据块的映射表2)数据块与数据节点的映射表

1.集群部署介绍 1.1 Hadoop简介 Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台.以Hadoop分布式文件系统HDFS(Hadoop Distributed Filesystem)和MapReduce(Google MapReduce的开源实现)为核心的Hadoop为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构. 对于Hadoop的集群来讲,可以分成两大类角色:Master和Salve.一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的.其中Name

1.      处理hadoop的namenode宕机 处理措施: 进入hadoop的bin目录,重启namenode服务 操作命令: cd path/to/hadoop/bin ./hadoop-daemon.sh start namenode 2.      处理hadoop的jobtacker宕机 处理措施: 进入hadoop的bin目录,重启jobtacker服务 操作命令: cd path/to/hadoop/bin ./hadoop-daemon.sh start jobtracke

from:http://www.cnblogs.com/xia520pi/archive/2012/05/16/2503949.html 1.集群部署介绍 1.1 Hadoop简介 Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台.以Hadoop分布式文件系统(HDFS,Hadoop Distributed Filesystem)和MapReduce(Google MapReduce的开源实现)为核心的Hadoop为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构. 对于Hadoop的

1.1 Hadoop简介 Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台.以Hadoop分布式文件系统(HDFS,Hadoop Distributed Filesystem)和MapReduce(Google MapReduce的开源实现)为核心的Hadoop为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构. 对于Hadoop的集群来讲,可以分成两大类角色:Master和Salve.一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的.其中NameNode作为主服

Hadoop集群配置(最全面总结) 通常,集群里的一台机器被指定为 NameNode,另一台不同的机器被指定为JobTracker.这些机器是masters.余下的机器即作为DataNode也作为TaskTracker.这些机器是slaves\ 官方地址:(http://Hadoop.apache.org/common/docs/r0.19.2/cn/cluster_setup.html) 1 先决条件 确保在你集群中的每个节点上都安装了所有必需软件:sun-JDK  ,ssh,Hadoop J

Hadoop实战实例        Hadoop实战实例        Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现.MapReduce是一种简化的分布式编程模式,让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行.就如同java程序员可以不考虑内存泄露一样, MapReduce的run-time系统会解决输入数据的分布细节,跨越机器集群的程序执行调度,处理机器的失效,并且管理机器之间的通讯请求.这样的模式允许程序员可以不需要有什么并发处理或者分布式系统的经验,就可以处

2017-07-05:修正几处拼写错误,之前没发现,抱歉! 第一次在cnblogs上发表文章,效果肯定不会好,希望各位多包涵. 编写这个文档的背景是月中的时候,部门老大希望我们能够抽时间学习一下Hadoop大数据方面的技术:给我的学习内容是通过Ambari安装Hadoop集群.通过一周左右的学习和实践,整理出现在这篇安装心得.第一篇,重点放在Ambari-Server的搭建安装上. 安装默认使用Root用户,避免权限问题导致不成功. 使用4台虚拟机构建Ambari-Server.Hadoop集群