之前在用Mapreduce写代码时,在DFS Location下的会报一个error,大体的意思就是与主机名相关的错误 然后我就觉得可能时Hadoop开启时出了错误,然后我就重启了Hadoop,jps查看了一下,果然出现了错误 可见jps命令输入后什么都没有,原本应该如下图所示 后来我就在网上百度,发现出现错误的原因时我主机名和配置文件不一致造成的,根据Hadoop启动时的提示,从这随便挑选一个 例如; starting namenode, logging to /usr/local/hadoo

hadoop启动守护进程 sbin/start-dfs.sh 报如下错误:JAVA_HOME is not set and could not be found 解决办法(JAVA_HOME修改为具体的路径):vim etc/hadoop/hadoop-env.sh

2.7.1安装 将下载好的安装包,解压到指定位置,这里为直接解压到当前位置,命令如下: tar -zxvf zk-{version}.tar.gz 修改zk配置,将zk安装目录下conf/zoo_sample.cfg重命名zoo.cfg,修改其中的内容: # The number of milliseconds of each tick # 服务器与客户端之间交互的基本时间单元(ms) tickTime=2000 # The number of ticks that the initial #

hadoop集群中主要进程有master:   NameNode, ResourceManager,slaves:   DataNode, NodeManager,  RunJar, MRAppMaster,YarnChild 其中 RunJar, MRAppMaster,YarnChild与随着某个job的创建而创建,随着job的完成而终止.它们的作用分别是:RunJar:完成job的初始化,包括获取jobID,将jar包上传至hdfs等.MRAppMaster:每个job一个进程,主要跟踪j

用Xshell连接腾讯cloud里的虚拟机后,jps命令查无namenode导致过滤排序程序跑不起来,如图: 解决方案: Google之,说需要重启,格式化后再启动Hadoop.但鉴于本人不知道实现的命令,想着再问助教 然后忽然想起来向上翻阅曾使用命令,发现助教用的是 stop-all.sh start-all.sh 也就是关闭后重启,自己试了一下,发现成了.namenode出来了!!但多了一个,标准是6个. 虽然跑起来了,但之后会卡在一处不动,问题有待解决.

hadoop集群中主要进程有 master:   NameNode, ResourceManager, slaves:   DataNode, NodeManager,  RunJar, MRAppMaster,YarnChild 其中 RunJar, MRAppMaster,YarnChild与随着某个job的创建而创建,随着job的完成而终止.它们的作用分别是: RunJar:完成job的初始化,包括获取jobID,将jar包上传至hdfs等. MRAppMaster:每个job一个进程,主

启动hadoop报错: 解决方法: 我发现没有9000端口被占用,也不知道9000到哪去了,但是也没有NameNode,于是,直接把NameNode格式化了,再重启HDFS即可. 格式化命令:

linux hadoop安装 本文介绍如何在Linux下安装伪分布式的hadoop开发环境. 在一开始想利用cgywin在 windows下在哪, 但是一直卡在ssh的安装上.所以最后换位虚拟机+ubuntu安装. 选择的版本是hadoop 2.7.2 安装步骤虽然简单,但是中间遇到的小问题还是比较多的,总结下安装hadoop主要分为3大部: 安装ssh 安装 jdk 安装hadoop 安装ssh sudo apt-get install ssh mkdir /home/user/.ssh cd

最近在学习hadoop,第一步当然是亲手装一下hadoop了. 下面记录我hadoop安装的过程: 注意: 1,首先明确hadoop的安装是一个非常简单的过程,装hadoop的主要工作都在配置文件上,因此最最重要的一点就是需要了解hadoop每个配置项的具体含义! (今天时间关系,先把我的安装过程记录下来,关于每一步的配置具体表示什么意思,有时间详细写出来) 2,官方文档是最好的帮助文件,如果你的英语过关,希望多去看官方的文档:如果你的英语很烂,也可以去上面看着练习一下英语,耶! 3,本人比较懒

一.Hadoop搭建准备(centOs6.5  且每个系统都要有同一个用户,如:hadoop)     1.IP的配置 包括Master和Slaves的IP配置,之间能够相互ping通:  例如:         192.168.1.2   Master         192.168.1.3   Slave-1         192.168.1.4   Slave-2         192.168.1.5   Slave-3 其中每台机子配置IP的过程如下: vi   /etc/sysco

系统环境 在个人笔记本上使用virtualbox虚拟机 os:centos -7.x86-64.everything.1611  ,内核 3.10.0-514.el7.x86_64 注:同样可以使用rhel7.3来安装. 内存:2.5 g,推荐内存4g,否则内存太少,运行得有点慢. 安装组件包括: hadoop-2.8.0 apache-hive-2.1.1 presto-server-0.177 mysql-community-server-5.7.18-1.el7.x86_64 oracle

一.hbase简介 HBase是一个开源的非关系型分布式数据库(NoSQL),它参考了谷歌的BigTable建模,实现的编程语言为 Java.它是Apache软件基金会的Hadoop项目的一部分,运行于HDFS文件系统之上,为 Hadoop 提供类似于BigTable 规模的服务.因此,它可以容错地存储海量稀疏的数据.HBase在列上实现了BigTable论文提到的压缩算法.内存操作和布隆过滤器.HBase的表能够作为MapReduce任务的输入和输出,可以通过Java API来存取数据,也可以

一.Hadoop  1.启动Hadoop cd /usr/local/hadoop-2.7.3/sbin ./start-dfs.sh 启动过程如下: 2.验证Hadoop是否启动成功 2.1.在主节点上用jps命令可以看到SecondaryNameNode和NameNode进程: 2.2.在任一子节点上hadoop2或者hadoop3用jps命令可以查看到DataNode进程 2.3.作为进一步验证的方法,是在主节点上使用hdfs dfsadmin -report来观察集群配置情况.如下: 2

最近由于项目需要开始接触hadoop,在配置伪分布式启动后,jps查询进程发现少了namenode,而DataNode却存在. 下面是我的core-site.xml和hdfs-site.xml配置: core-site.xml <configuration> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>file:/usr/local/hadoop/tmp</value> <desc

hadoop启动后jps没有namenode 一般都是由于两次或两次以上格式化NameNode造成的,有两种方法可以解决: 1.删除DataNode的所有资料 2.修改每个DataNode的namespaceID(位于/home/hdfs/data/current/VERSION文件中)或修改NameNode的namespaceID(位于/home/hdfs/name/current/VERSION文件中), 目的是两者一致. 但是查看后,两者的ID是一样的, 于是查看/usr/local/ha

前两天和朋友李天王吃饭的时候,聊到了一个hadoop的运维的很简单问题,感觉很有意思,以前也没有注意过,现在加以重现和整理.   感谢李天王的分享....   翻看了yarn-deamon.sh stop部分的脚本: (stop) if [ -f $pid ]; then TARGET_PID=`cat $pid` if kill -0 $TARGET_PID > /dev/null 2>&1; then echo stopping $command kill $TARGET_PID

本篇文档学习,DG备库,实时应用如何判断,MR进程,及MRP应用归档,三种情况的查询及验证 1.取消MRP进程 备库查询进程状态select process,client_process,sequence#,status,BLOCK#,BLOCKS from v$managed_standby;PROCESS CLIENT_P SEQUENCE# STATUS BLOCK# BLOCKS--------- -------- ---------- ------------ ---------- -

Hadoop的MapReduce的Map Task和Reduce Task都是进程级别的:而Spark Task则是基于线程模型的. 多进程模型和多线程模型 所谓的多进程模型和多线程模型,指的是同一个节点上多个任务的运行模式.无论是MapReduce和Spark,整体上看都是多进程的:MapReduce应用程序是由多个独立的Task进程组成的:Spark应用程序的运行环境是由多个独立的Executor进程(每个应用程序使用一个Executor进程)构建的临时资源池构成的. 多进程模型便于细粒度控

一搭建环境列表 操作系统:centos6.5 64位 JDK环境:jdk1.7.0_71 hadoop版本:社区版本2.7.2,hadoop-2.7.2-src.tar.gz 主机名 ip 角色 用户 master1 192.168.204.202 Namenode;secondary namenode;resourcemanager hadoop slave1 192.168.204.203 Datanode; nodemanager hadoop slave2 192.168.204.204

Ubuntu15.10中安装hadoop2.7.2安装手册 太初 目录 1.      Hadoop单点模式... 2 1.1        安装步骤... 2 0.环境和版本... 2 1.在ubuntu中创建hadoop用户... 2 2.安装ssh. 3 3.安装java环境... 3 4.安装hadoop. 4 5.测试... 5 2.      Hadoop伪分布式... 5 2.1        安装步骤... 5 0.环境和版本... 6 1.      配置core-site.x