原因分析：造成这种问题的原因主要是重启了Hadoop集群，但是没有重新启动集群而导致的。
日志聚集功能好处：可以方便的查看到程序运行详情，方便开发调试。 ==注意：开启日志聚集功能，需要重新启动 NodeManager 、ResourceManager 和 HistoryServer。 == 开启日志聚集功能具体步骤如下：
在Tools -> Hadoop Distribution 中选择 “HortonWorks HDP 2.5.x”。
NameNode其实是Hadoop的一个目录服务，它包含着整个集群存储的文件的元数据。
开篇：Hadoop是一个强大的并行软件开发框架，它可以让任务在分布式集群上并行处理，从而提高执行效率。但是，它也有一些缺点，如编码、调试Hadoop程序的难度较大，这样的缺点直接导致开发人员入门门槛高，开发难度大。因此，Hadop的开发者为了降低Hadoop的难度，开发出了Hadoop Eclipse插件，它可以直接嵌入到Hadoop开发环境中，从而实现了开发环境的图形界面化，降低了编程的难度。
12、在MapTask的Combine阶段，当处理完所有数据时，MapTask会对所有的临时文件进行一次（）。
Hue和hive等安装不同，需要进行编译安装，所以安装起来较为复杂。具体安装步骤：
2、JobTracker负担重，既要负责资源管理，又要进行作业调度；当需处理太多任务时，会造成过多的资源消耗。
摘要：本文将详细介绍如何使用IBCS虚拟专线搭建Hadoop集群，同时阐述IBCS虚拟专线在提高Hadoop集群性能和稳定性方面的优势。
文章目录 1. Step8:NameNode format（格式化操作） 2. Hadoop集群启动关闭-手动逐个进程启停 3. Hadoop集群启动关闭-shell脚本一键启停 4. Hadoop集群启动日志 5. Hadoop Web UI页面-HDFS集群 6. Hadoop Web UI页面-YARN集群 1. Step8:NameNode format（格式化操作） 首次启动HDFS时，必须对其进行格式化操作。 format本质上是初始化工作，进行HDFS清理和准备工作 命令： hdfs nam
前言 经过多年的发展形成了Hadoop1.X生态系统，其结构如下图所示： 其mapReduce的结构如下： 从上图中可以清楚的看出原 MapReduce 程序的流程及设计思路：
在将新节点添加到HDFS之前，必须先为其配置必要的软件和硬件。在新节点上安装Hadoop软件包，并确保其与现有Hadoop集群版本相同。确保新节点的硬件配置与集群中其他节点相似。建议使用相同的操作系统和硬件配置。
7、启动集群 a)格式化集群 在第一个节点执行 hadoop namenode -format
Hadoop是一种开源的分布式处理框架，用于在一组低成本硬件的集群上存储和处理大规模数据集。Ambari是一种基于Web的管理工具，用于轻松管理和监控Hadoop集群。在本文中，我们将探讨如何使用Ambari在Hadoop集群上运行应用程序，包括编写示例代码并将其部署到集群中。
创建脚本 集群进程查看脚本 创建脚本 mkdir /data/tools/bigdata/mysh/ vi /data/tools/bigdata/mysh/ha-call.sh 内容如下 #!/bin/bash #集群所有进程查看脚本 USAGE="使用方法：sh ha-call.sh jps or sh ha-call.sh 'jps -l;java -version'" if [ $# -eq 0 ];then echo $USAGE exit 1 fi NODES
本文将介绍如何在基于Ubuntu的系统上安装多节点Hadoop 3.1.1集群，作者将在Ubuntu 18.04.1上安装一个包含HDFS的三节点Hadoop集群。
文|指尖流淌 前言 上一篇我们讲解了Hadoop单节点的安装，并且已经通过VMware安装了一台CentOS 6.8的Linux系统，咱们本篇的目标就是要配置一个真正的完全分布式的Hadoop集群，闲言少叙，进入本篇的正题。 技术准备 VMware虚拟机、CentOS 6.8 64 bit 安装流程 我们先来回顾上一篇我们完成的单节点的Hadoop环境配置，已经配置了一个CentOS 6.8 并且完成了java运行环境的搭建，Hosts文件的配置、计算机名等诸多细节。 其实完成这一步之后我们就已经完成了
本文主要讲述如何在虚拟机(VM)上部署Hadoop，因为虚拟化技术很多家都有，但本文讨论的是VMware。建议阅读人群为：系统管理员，架构师或者开发人员。
hadoop01-hadoop04：hadoop集群 hadoop01：MySQL服务器 hadoop02：Hive服务端 hadoop03-hadoop04：Hive客户端
作者：所罗伯·斯里瓦斯塔瓦（Saurabh Shrivastava）、内拉贾利·斯里瓦斯塔夫（Neelanjali Srivastav）
部署spark2.2集群on Yarn模式的前提，是先搭建好hadoop集群环境，请参考《Linux部署hadoop2.7.7集群》一文，将hadoop集群环境部署并启动成功；
'readonly' option is set (add ! to override) 查看5.1解决。
hadoop01-hadoop04：hadoop集群 hadoop01：MySQL服务器 hadoop02：Hive
操作过程中主要出现以下几个错误： Unsupported major.minor version 51.0 处理办法： eclipse下的项目的jdk环境和liux下的jdk环境不一致，将windows下的eclipse中的jdk环境与linux的环境更改一致 切换linux的jdk版本为1.7： 上传jdk7压缩包并解压 配置jdk变量 vi /etc/profile 在终端里面输入： alternatives --install /usr/bin/java java /usr/local/jvm/jdk1.7.0_79/bin/java 300 alternatives --install /usr/bin/java java /usr/lib/jvm/jdk1.8.0_101/bin/java 300 jdk1.8.0_101为之前安装的jdk 如想切换至1.8 还需更改环境变量/etc/profile 红色部分自行修改目录（安装JDK的目录） 接着执行alternatives --config java 输入想要切换的jdk序号 Java -version 在myeclipse里添加1.7的jdk，创建java项目时选择jdk版本为1.7 重启hadoop集群报错： java.net.BindException: Port in use: 0.0.0.0:50070 Caused by: java.net.BindException: Address already in use 处理办法： 1）sudo lsof -i:端口 -P 2）sudo kill -9 PID 以50070端口为例： sudo lsof -i:50070 -P 控制台输出内容： COMMAND PID USER FD TYPE DEVICE SIZE/OFF NODE NAME java 6501 root 189u IPv4 0x782e003217773193 0t0 TCP *:50070 (LISTEN) 然后kill掉： sudo kill -9 6501 hadoop主节点缺少NameNode log信息： java.io.FileNotFoundException:/home/hadoop/app/dfs/name/in_use.lock (Permission denied) 处理办法： 有两种场景出现 1）：在原来正常的时候，有一次突然使用了原来不同的用户启动了一次hadoop。这种场景会产生一个in_use.lock 文件夹在你设置的目录中，这时候可以删除这个文件夹直接，然后重新启动 2）：在格式化hadoop的时候和当期启动的用户不是同一个，也会导致该问题。这个时候可以使用格式化hadoop的那个用户重新启动hadoop。也可以解决此错误。 hadoop主节点缺少SecondaryNameNode log信息： Cannot lock storage /home/hadoop/app/tmp/dfs/namesecondary. The directory is already locked 处理办法：删除该目录 java项目运行不报错 处理办法： 新建一个文件，命名为“log4j.properties”，放到src目录下。向里填入一下信息： log4j.rootLogger=INFO, stdout log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender log4j.appender.logfile.File=target/spring.log log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n 保存后重新运行 通过java接口向hbase插入一张表时报错： [org.apache.hadoop.util.NativeCodeLoader] - Unable to load native-h
嗨，大家好。我是薄荷加点糖，我是一名java后端开发，一名彻头彻尾的coder。我今天的分享主要想解决的问题是 (下一张PPT)
上一篇博文我们讲了怎样安装MySql，这篇文章为上篇的后续，此篇文章讲的是如何将Hive元数据配置到MySql。
好多人问我，这种「基于大数据平台的xxxx」的毕业设计要怎么做。这个可以参考之前写得关于我大数据毕业设计的文章大数据方向毕业设计，选题和实现思路。这篇文章是将对之前的毕设进行优化。
一、环境描述 我的生产环境ZooKeeper 版本3.4.6，5个节点组成的ZooKeeper集群。ZooKeeper集群为一套8个节点的Hadoop集群和HBase 集群提供高可用保障。 二、问题描述 因为某些特殊原因，需要替换掉myid为5（IP：10.10.10.30）的ZooKeeper节点，故障节点IP：10.10.10.30替换为10.10.10.37。10.10.10.37节点是现有环境的namenode节点，Hadoop用户、相关目录，授权、hosts文件已经满足ZooKeeper的部署要求
HDFS（Hadoop分布式文件系统）是Hadoop生态系统的核心组件之一，它负责存储和管理大规模数据集。有时候，由于某些原因，我们需要重新格式化HDFS并清除所有先前的数据。本文将介绍如何重新格式化HDFS的方案。
最初，Hadoop主要限于范例MapReduce，其中资源管理由JobTracker和TaskTacker完成。JobTracker将MapReduce任务传播到集群中的特定节点，理想情况下是具有数据的节点，或者至少位于同一机架中。TaskTracker是集群中从JobTracker接受任务（Map，Reduce和Shuffle操作）的节点。由于Hadoop已经超越了MapReudce（例如HBase，Storm等），Hadoop现在在架构上将资源管理功能与MapReduce的编程模型分离，这使Hadoop集群更通用。新的资源管理器称为MapReduce 2.0（MRv2）或YARN。现在MapReduce是在YARN容器中运行的一种应用程序，其他类型的应用程序可以一般地写在YARN上运行。
1. 首先在npdev1机器上面运行hadoop-daemon.sh start namenode，启动namenode.
距离唯一一次搭建Hadoop集群，已是六年有余。那时候大数据的学习资料还是我从某宝25买来的，如今大数据已遍地开花。最近想写一些关于大数据的东西，例如Spark、flink等，想放在Yarn上跑，所以就从Hadoop的搭建开始写起。
我是上进小菜猪，沈工大软件工程专业，爱好敲代码，持续输出干货，欢迎关注。 Sqoop: Hadoop数据传输的利器, 在大数据领域，数据的传输和集成是至关重要的任务之一。Sqoop（SQL to Hadoop）作为Apache软件基金会下的一个开源项目，旨在提供高效、可靠的工具，用于在Hadoop和关系型数据库之间进行数据传输。本文将深入探讨Sqoop的技术细节，包括其工作原理、常用功能和示例代码。
准备研究一下Pentaho的产品如何同Hadoop协同工作。从简单的开始，今天实验了一下Kettle连接Hadoop集群。 实验目的： 配置Kettle连接Hadoop集群的HDFS。 实验环境： 4台CentOS release 6.4虚拟机，IP地址为 192.168.56.101 192.168.56.102 192.168.56.103 192.168.56.104 192.168.56.101是Hadoop集群的主，运行NameNode进程。 192.168.56.102、192.168.56.103是Hadoop的从，运行DataNode进程。 192.168.56.104安装Pentaho的PDI，安装目录为/root/data-integration。 Hadoop版本：2.7.2 PDI版本：6.0 Hadoop集群的安装配置参考 http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/50681554 配置步骤： 1. 启动Hadoop的hdfs 在192.168.56.101上执行以下命令 start-dfs.sh 2. 拷贝Hadoop的配置文件到PDI的相应目录下 在192.168.56.101上执行以下命令 scp /home/grid/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml root@192.168.56.104:/root/data-integration/plugins/pentaho-big-data-plugin/hadoop-configurations/cdh54/ scp /home/grid/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml root@192.168.56.104:/root/data-integration/plugins/pentaho-big-data-plugin/hadoop-configurations/cdh54/ 下面的配置均在192.168.56.104上执行 3. 在安装PDI的主机上建立访问Hadoop集群的用户 我的Hadoop集群的属主是grid，所以执行以下命令建立相同的用户 useradd -d /home/grid -m grid usermod -G root grid 4. 修改PDI安装目录的属主为grid mv /root/data-integration /home/grid/ chown -R grid:root /home/grid/data-integration 5. 编辑相关配置文件 cd /home/grid/data-integration/plugins/pentaho-big-data-plugin/hadoop-configurations/cdh54/ 在config.properties文件中添加如下一行 authentication.superuser.provider=NO_AUTH 把hdfs-site.xml、core-site.xml文件中的主机名换成相应的IP 修改后的config.properties、hdfs-site.xml、core-site.xml文件分别如图1、图2、图3所示。
我的三台CentOS7服务器： 主机：master（192.168.56.110） 从机：slave0（192.168.56.111） 从机：slave1（192.168.56.112）
俗话说的好，没有高可用，如何敢抗双十一？ 今天就来简单分析下，Hadoop集群中关于QJM高可用NamdeNode-HA的原理： 关于NameNode高可靠需要配置的文件有core-site.xml和
在之前，我们启动Hadoop集群的时候，首先是启动namenode，然后启动datanode. 注意：我们之前的做法是手动的将启动datanode的命令发送给所有的datanode，显然如果在集群很庞大的时候，这种做法是不合适的.我们希望通过start-dfs.sh的方式启动所有的节点.那么我们就需要配置namenode机器上面的slaves文件，这个文件管理着这个namenode下面所有的datanode.这个文件的位于：{hadoop_home}/etc/hadoop,其中{hadoop_home}是Hadoop的安装目录.
Kettle可以与Hadoop协同工作。让我们从简单的开始，本文介绍如何配置Kettle访问Hadoop集群（HDFS、MapReduce、Zookeeper、Oozie等），以及Hive、Impala等数据库组件。所有操作都以操作系统的root用户执行。
CDH：是Cloudera发布的一个自己封装的Hadoop商业版软件发行包，里面不仅包含了Cloudera的商业版Hadoop，同时CDH中也包含了各类常用的开源数据处理与存储框架，如Spark、Hive、Hbase等。
在 NodeManager 中有一个Monitor线程，用于一直监控NodeManager的内存使用量，假设NodeManager 设置为3G，用于后面的资源（如 Kafka、Flume）的内存为1G;
在生产环境的CDH集群中，为了分开集群对网络的使用会为集群配备两套网络（管理网段和数据网段），数据网段主要用于集群内部数据交换，一般使用万兆网络以确保集群内数据传输性能，管理网段主要用于集群管理，一般使用千兆网络。一般情况下在集群外进行集群管理和数据传输的都是通过千兆网络进行交互，在集群外是无法直接访问集群内的万兆网络。
场景1：namenode节点故障，active namenode节点状态切换？如何恢复？
目录 一、hadoop集群重置 1、关闭hbase和hdfs 2、关闭zookeeper 3、删除nn、dn、jn配置目录数据 4、删除hdfs和hbase的日志文件数据 5、启动zookeeper 6、格式化zookeeper 7、启动zkfc 8、启动journalNode 9、格式化namenode 10、启动hdfs 11、同步namenode 12、启动namenode 二、hbase集群重置 1、清除日志目录 2、zk清除hbase节点 3、启动hbase ---- 一、hadoop集群重置 1
注：本文的主要目的是为了记录自己的学习过程，也方便与大家做交流。转载请注明来自：
以前的Spark部署都是使用的standalone方式，集群中的每台机器都安装部署Spark，然后启动Master和Worker进程运行Spark。今天尝试一下Spark on YARN的部署方式。 一、实验目的 1. 只在一台机器上安装Spark，基于已有的Hadoop集群，使用YARN调度资源。 2. 不启动Master和Worker进程提交Spark作业。 3. 通过YARN的WebUI查看Spark作业的执行情况。 二、实验环境： 4台CentOS release 6.4虚拟机，IP地址为 192.168.56.101 192.168.56.102 192.168.56.103 192.168.56.104 192.168.56.101是Hadoop集群的主，运行NameNode和ResourceManager进程。 192.168.56.102、192.168.56.103是Hadoop的从，运行DataNode和NodeManager进程。 192.168.56.104安装Pentaho的PDI，安装目录为/home/grid/data-integration。 Hadoop版本：2.7.2 Spark版本：1.5.0 PDI版本：6.0 Hadoop集群的安装配置参考 http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/50681554 三、安装Spark 只在192.168.56.101一台机器上上安装Spark，具体安装步骤参考 http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/50946766 四、配置步骤 1. 启动Hadoop集群 # 启动hdfs /home/grid/hadoop-2.7.2/sbin/start-dfs.sh # 启动yarn /home/grid/hadoop-2.7.2/sbin/start-yarn.sh 2. 将spark自带的与Hadoop集成的jar包上传到hdfs hadoop fs -put /home/grid/spark/lib/spark-assembly-1.5.0-hadoop2.6.0.jar /user/ 3. 编辑spark-defaults.conf文件，添加如下一行 spark.yarn.jar=hdfs://master:9000/user/spark-assembly-1.5.0-hadoop2.6.0.jar 修改后的spark-defaults.conf文件如图1所示
Apache Yarn（Yet Another Resource Negotiator的缩写）是hadoop集群资源管理器系统，Yarn从hadoop 2引入，最初是为了改善MapReduce的实现，但是它具有通用性，同样执行其他分布式计算模式。
Spark On Yarn完全分布式搭建 Spark On Yarn的搭建分为三个阶段，第一个是Zookeeper集群的搭建，第二是Hadoop集群的搭建，第三是Spark集群的搭建。所以以下将按照这三个步骤来给大家进行展示Spark On Yarn完全分布式搭建。 一、准备 1、软件及版本 1. jdk-8u65-linux-x64.tar.gz 2. scala-2.11.0.tgz 3. zookeeper-3.4.7.tar.gz 4. hadoop-2.7.
开篇：在本笔记系列的第一篇中，我们介绍了如何搭建伪分布与分布模式的Hadoop集群。现在，我们来了解一下在一个Hadoop分布式集群中，如何动态（不关机且正在运行的情况下）地添加一个Hadoop节点与下架一个Hadoop节点。
相信关于Hadoop中MapReduce的相关文章会很多，这里只简单介绍一下MapReduce的相关知识。
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