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hadoop 异常记录 ERROR: org.apache.hadoop.hbase.MasterNotRunningException: Retried 7 times

当我把hadoop、hbase安装配置（具体参考这里）好了之后，启动hbase的shell交互模式，输入命令却出现了下面这样的错误： ERROR: org.apache.hadoop.hbase.MasterNotRunningException: Retried 7 times 这是为什么呢，Master为什么没有启动起来呢？查看logs目录下的Master日志，发现有以下信息： 2012-02-01 14:41:52,867 FATAL org.apache.hadoop.hbase.master.

2018-03-20

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跟我一起数据挖掘（22）——spark入门

数据挖掘 spark 开源 hadoop mapreduce

Spark简介 Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapR

2018-03-20

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跟我一起hadoop（1）-hadoop2.6安装与使用

伪分布式 hadoop的三种安装方式： Local (Standalone) Mode Pseudo-Distributed Mode Fully-Distributed Mode 安装之前需要 $ sudo apt-get install ssh $ sudo apt-get install rsync 详见：http://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCluster.html 伪分布

2018-03-20

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搭建hadoop1.2集群

hadoop ubuntu jdk

环境准备我使用的是vmware workstation，首先安装ubuntu 12.04，安装完成后通过vmware的clone，clone出两个虚机，设置的IP分别是： 192.168.74.130 master 192.168.74.132 node1 192.168.74.133 node2 然后修改各个主机的/etc/hosts中的内容。使用vi或者gedit，将上边的内容编缉进去。创建用户先创建hadoop用户组： sudo addgroup hadoop 然后创建用户hadoop： su

2018-03-20

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hadoop使用（六）

第1章引言 1.1 编写目的介绍pig，一个不得不说的hadoop的扩展。 1.2 什么是pig Pig是一个基于Hadoop的大规模数据分析平台，它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。Pig为复杂的海量数据并行计算提供了一个简单的操作和编程接口。 1.3 pig的特点 1、专注于于大量数据集分析（ad-hoc analysis ， ad-hoc 代表：a solution that has been

2018-03-20

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hadoop使用（五）

第1章引言 1.1 编写目的对关于hadoop的文档及资料进行进一步的整理。 1.2 相关网站毋庸置疑 http://hadoop.apache.org/ 国内 http://www.hadoopor.com/ 专门研究hadoop的，《hadoop开发者》由该站创办，已发4期中国云计算论坛hadoop专区; http://bbs.chinacloud.cn/showforum-16.aspx 中科院计算所办的hadoop：http://www.hadooper.cn/

2018-03-20

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hadoop使用（四）

做一个网络爬虫的程序吧，根据客户的需求，要求把相关的内容爬取到本地最终选择的是apache nutch，到目前为止最新的版本是1.3 1. Nutch是什么? Nutch是一个开源的网页抓取工具，主

2018-03-20

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hadoop使用（三）

安装hbase 首先下载hbase的最新稳定版本 http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hbase/ 安装到本地目录中，我安装的是当前用户的hadoop/hbase中 tar -zxvf hbase-0.90.4.tar.gz 单机模式修改配置文件 conf/hbase_env.sh 配置JDK的路径修改conf/hbase-site.xml <configuration> <property> <name>hbase.rootdir</name>

2018-03-20

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Hadoop使用（二）

前提和设计目标硬件错误硬件错误是常态而不是异常。HDFS可能由成百上千的服务器所构成，每个服务器上存储着文件系统的部分数据。我们面对的现实是构成系统的组件数目是巨大的，而且任一组件都有可能失效，这意味着总是有一部分HDFS的组件是不工作的。因此错误检测和快速、自动的恢复是HDFS最核心的架构目标。流式数据访问运行在HDFS上的应用和普通的应用不同，需要流式访问它们的数据集。HDFS的设计中更多的考虑到了数据批处理，而不是用户交互处理。比之数据访问的低延迟问题，更关键的在于数据访问的高吞吐量。PO

2018-03-20

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Hadoop使用（一）

hadoop框架 Hadoop使用主/从（Master/Slave）架构，主要角色有NameNode，DataNode，secondary NameNode，JobTracker，TaskTracker组成。其中NameNode，secondary NameNode，JobTracker运行在Master节点上，DataNode和TaskTracker运行在Slave节点上。 1，NameNode NameNode是HDFS的守护程序，负责记录文件是如何分割成数据块的，以及这些数据块被存储到哪些数据节点上

2018-03-20

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