此系列主要为我的学弟学妹们所创作,在某些方面可能偏基础。如果读者感觉较为简单,还望见谅!如果文中出现错误,欢迎指正~ 本文主要介绍了Hadoop再探讨High Availability(HA)及YARN原理介绍,除此之外还有High Availability(HA)集群搭建的具体搭建过程。
HDFS HA(High Availability)高可用配置官方参考网址 http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.3/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HDFSHighAvailabilityWithQJM.html
这是一篇hadoop的测试题及答案解析,题目种类挺多,一共有98道题,题目难度不大,对于高手来说,90分以上才是你的追求。 1 单选题 1.1 下面哪个程序负责 HDFS 数据存储。 a)NameNode b)Jobtracker c)Datanode d)secondaryNameNode e)tasktracker 答案 C datanode 1.2 HDfS 中的 block 默认保存几份? a)3 份 b)2 份 c)1 份 d)不确定 答案 A 默认 3份 1.3 下列哪个程序通常与 Name
a)NameNode b)Jobtracker c)Datanode d)secondaryNameNode e)tasktracker
导读:Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop得以在大数据处理应用中
单项选择题 1. 下面哪个程序负责 HDFS 数据存储。 a)NameNode b)Jobtracker c)Datanode d)secondaryNameNode e)tasktracker 2. HDfS 中的 block 默认保存几份? a)3 份 b)2 份 c)1 份 d)不确定 3. 下列哪个程序通常与 NameNode 在一个节点启动? a)SecondaryNameNode b)DataNode c)TaskTracker d)Jobtracker 4. Hadoop 作者 a)Marti
导读:在大数据开发岗位的需求下,工资待遇水涨船高,不少编程人员在面对职业瓶颈期的时候,会选择转编程方向发展。
问题导读 1.哪些情况会遇到io受限制? 2.哪些情况会遇到cpu受限制? 3.如何选择机器配置类型? 4.为数据节点/任务追踪器提供的推荐哪些规格? 随着Apache Hadoop的起步,云客户的增多面临的首要问题就是如何为他们新的的Hadoop集群选择合适的硬件。 尽管Hadoop被设计为运行在行业标准的硬件上,提出一个理想的集群配置不想提供硬件规格列表那么简单。 选择硬件,为给定的负载在性能和经济性提供最佳平衡是需要测试和验证其有效性。(比如,IO密集型工作负载的用户将会为每个核心主轴投资更多)。 在
最近处理的数据越来越复杂,互联网上很火的Hadoop久闻盛名,想去学习一下。按照网上的例子配置了一番,老是出错误。但是正因为这个错误,才引发出对Hadoop集群管理的话题。
随着Apache Hadoop的起步,云客户的增多面临的首要问题就是如何为他们新的的Hadoop集群选择合适的硬件。 尽管Hadoop被设计为运行在行业标准的硬件上,提出一个理想的集群配置不想提供硬件规格列表那么简单。 选择硬件,为给定的负载在性能和经济性提供最佳平衡是需要测试和验证其有效性。(比如,IO密集型工作负载的用户将会为每个核心主轴投资更多)。 在这个博客帖子中,你将会学到一些工作负载评估的原则和它在硬件选择中起着至关重要的作用。在这个过程中,你也将学到Hadoop管理员应该考虑到各种因素。 结合
start-all.sh 启动所有的Hadoop守护进程。包括NameNode、 Secondary NameNode、DataNode、JobTracker、 TaskTrack
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,就可以处理超大的分布式系统得资源。
Hadoop2相比较于Hadoop1.x来说,HDFS的架构与MapReduce的都有较大的变化,且速度上和可用性上都有了很大的提高,Hadoop2中有两个重要的变更:
本博文收集和整理了在日常维护hadoop集群时运维工程师需要掌握的最基本的hadoop管理与维护的相关命令,在此分享出来供大家参考学习~博主也是刚刚接触hadoop不久,如有问题欢迎批评指正~非常感谢 1、列出所有Hadoop Shell支持的命令 $ bin/hadoop fs -help 2、显示关于某个命令的详细信息 $ bin/hadoop fs -help command-name 3、用户可使用以下命令在指定路径下查看历史日志汇总 $ bin/hadoop job -history output
就是一个大数据解决方案。它提供了一套分布式系统基础架构。 核心内容包含 hdfs 和 mapreduce。hadoop2.0 以后引入 yarn. hdfs 是提供数据存储的,mapreduce 是方便数据计算的。
Hadoop是一个开源框架,允许在分布式环境中使用简单的编程模型来存储和处理大数据,跨计算机集群。它被设计成可以从单个服务器扩展到数千台机器,每台机器都提供本地计算和存储。
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
启动Hadoop 进入HADOOP_HOME目录。 执行sh bin/start-all.sh 关闭Hadoop 进入HADOOP_HOME目录。 执行sh bin/stop-all.sh 1、查看指定目录下内容 hadoop dfs –ls [文件目录] eg: [hadoop@hadoop-1 test]$ hadoop fs -ls /gsw/rs 2、打开某个已存在文件 hadoop dfs –cat [file_path] eg:[hadoop@hadoop-1
XMonitor监控系统( svn目录 svn.d.xiaonei.com/Hadoop/Xmonitor)
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。
如果大家在安装的时候遇到问题,或者按步骤安装完后却不能运行Hadoop,那么建议仔细查看日志信息,Hadoop记录了详尽的日志信息,日志文件保存在logs文件夹内。 无论是启动,还是以后会经常用到的MapReduce中的每一个job,以及HDFS等相关信息,Hadoop均存有日志文件以供分析。 例如: NameNode和DataNode的namespaceID不一致,这个错误是很多人在安装时会遇到的,日志信息为: java.io.IOException:Incompatible namespaceIDs
Hadoop是什么:Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台,是Appach的一个用java语言实现开源软件框架,实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。 Hadoop是什么:Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台,是Appach的一个用java语言实现开源软件框架,实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。 Hadoop框架中最核心设计就是:HDFS和MapReduce。HDFS提供了海量数据的存储,MapReduce提供了对数据的计算。
Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台,支持密集型分布式应用并以Apache2.0许可协议发布。
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。
HDFS是一个具有高度容错性的分布式文件系统,适合部署在廉价的机器上,它具有以下几个特点:
gateway机器是跳板机,提交job到云梯的,在gateway机器上只要配置hadoop-site.xml即可,配置文件中主要是指定jobtracker的地址和hdfs的地址。
出于对可扩展性和容错性等考虑,我们一般将SecondaryNameNode运行在一台非NameNode的机器上。
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
原文地址:https://opensourceforu.com/2013/12/introduction-tohadoop-big-data-analysis/
Hadoop1.0即第一代Hadoop,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。
NameNode:集群当中的主节点,管理元数据(文件的大小,文件的位置,文件的权限),主要用于管理集群当中的各种数据
学习大数据必先学习Hadoop,因为它是目前世界上最流行的分布式数据处理框架。 Tips:所谓大数据,是指数据量庞大、产生数度快、结构多样的价值密度低的数据。其中,数据量庞大是指数据规模超出了1,2台高性能主机所能处理范围;结构多样性是指除了关系型数据库能够处理的结构化数据还包含半结构化数据(如各类传感设备必如地镑、卫星、GPS设备等产生的纯文本格式的数据,还有良心网站NASA官网公布的txt格式的空间天气数据等成行成列的数据)和非结构化数据(视频、图像等)。这些数据的价值密度普遍较低(和具体的应用范围也有
问题导读 1.文中哪些监控软件有邮件通知功能? 2.监控粒度更细如何自定义实现? 3.哪些监控软件可以自定义? 企业转型大数据,随着发展,可能会遇到很多的问题。该如何知道磁盘的使用情况;遇到问题,该如何及时的报警通知。该如何知道各个组件的运行情况,各自暂用内存、磁盘、网络使用等,都可能是我们想获取的。由于监控软件,粒度比较粗,想定制监控内容,该如何定制,获取某个进程的信息.由于每个企业需求不一样,经常有些初学者想了解或则提问,我们到底该用哪个监控软件好。这里整合、统计一些监控软件的一些用途,大家可以选择
昨天QQ群里提了一个hadoop运行效率分配的问题,总结一下,写个文章。集群使用hadoop-1.0.3
一. Oozie调度shell脚本 目标:使用Oozie调度Shell脚本 大体过程如下: 1. 创建工作目录 [bigdata@hadoop002 oozie-4.0.0-cdh5.3
TDW(Tencent distributed Data Warehouse,腾讯分布式数据仓库)基于开源软件Hadoop和Hive进行构建,打破了传统数据仓库不能线性扩展、可控性差的局限,并且根据腾讯数据量大、计算复杂等特定情况进行了大量优化和改造。 TDW服务覆盖了腾讯绝大部分业务产品,单集群规模达到4400台,CPU总核数达到10万左右,存储容量达到100PB;每日作业数100多万,每日计算量4PB,作业并发数2000左右;实际存储数据量80PB,文件数和块数达到6亿多;存储利用率83%左右,CPU利
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\
在hadoop1.2.1被预装在一份报告中安装说明java。我装了很多的版本号java以及许多的版本号hadoop,然后发现oracle-java7与hadoop1.2.1能够匹配。
分布式:不同的业务模块部署在不同的服务器上或者同一个业务模块分拆多个子业务,部署在不同的服务器上,解决高并发的问题
目标:使用Oozie调度MapReduce任务 分步执行: 1)找到一个可以运行的mapreduce任务的jar包(可以用官方的,也可以是自己写的) 2)拷贝官方模板到oozie-apps
通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程,以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍,基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。 通过这一阶段的调研总结,从内部机理的角度详细分析,HDFS、MapReduce、Hbase、Hive是如何运行,以及基于Hadoop数据仓库的构建和分布式数据库内部具体实现。如有不足,后续及时修改。 HDFS的体系架构 整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持,并通过
我们在Hadoop配置集群时,经常将namenode与secondarynamenode存放在一个节点上,其实这是非常危险的,如果此节点崩溃的话,则整个集群不可恢复。下面介绍一下将namenode与secondarynamenode分离的方法。当然还存在好多不足和待改进的地方,欢迎各位大神指点和吐槽。
1.1. 下面哪个程序负责 HDFS 数据存储。 a)NameNode b)Jobtracker c)Datanode d)secondaryNameNode e)tasktracke
本文共计810字,预计阅读时长五分钟 Hadoop2.0总结 一、本质 Hadoop2.0,相比于Hadoop1.0,最明显的区别是YARN系统和HDFS2.0的新特性 📷 二、Yarn解决了什么问题 1.降低运维成本和数据共享成本 2.减小了JobTracker(也就是现在的RM)的负担 3.使得多种计算框架可以运行在一个集群中 4.资源表示成内存量,解决了之前的map slot/reduce slot分开造成集群资源闲置的情况 三、HDFS2.0解决了什么问题 1.NameNode HA解决了Hadoo
把数据文件分布到不同的节点上的目的是什么?在不同的节点上分布式计算,计算靠近数据的原则。
Hadoop是一个使用JAVA开发的开源框架,是一个可以分析和处理海量数据的软件平台。它允许在整个集群使用简单编程模型计算机的分布式环境存储并处理大数据。它的目的是从单一的服务器到上千台机器的扩展,每一个台机都可以提供本地计算和存储。
一、 Hadoop伪分布配置 1. 在conf/hadoop-env.sh文件中增加:export JAVA_HOME=/home/Java/jdk1.6 2. 在conf/core-site.xml文件中增加如下内容:
Hadoop 是 Apache 开源组织的一个分布式计算开源框架,是一个可以更容易开发和运行处理大规模数据的解决方案,它提供了一套分布式系统基础架构,允许使用简单的编程模型跨大型计算机的大型数据集进行分布式处理。
Hadoop 是一个由 Apache 基金会所开发的分布式系统基础架构,它可以使用户在不了解分布式底层细节的情況下开发分布式程序,充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
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