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相关内容

  • Apache Hadoop大数据生态

    Apache Hadoop2.7,是经历多年企业生产应用和社区代码优化的稳定版。选用为BR-odp为基础大数据开发框架,既是大数据生态发展也是技术先进性突破。组件生态:围绕Apache Hadoop为核心的顶级开源项目,其技术组件堆栈多达30多个组件,具备从运维管理、大规模计算、资源调度、分布式存储、多类型开发、弹性扩展、数据挖掘等全面的技术服务能力。20181212153234705.jpg技术能力:Apache Hadoop 以HDFS 、Mapreduce、 YARN为核心的一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架,具有可靠、高效、可伸缩、可编程的能力
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  • Apache Hadoop入门

    介绍本文要介绍的Apache Hadoop是一个使用简单高级编程模型实现的对大型数据集进行分布式存储和处理的软件框架。简而言之,Hadoop是Apache Software Foundation的开源项目,可以安装在一组标准机器上,以便这些机器可以通信并协同工作来存储和处理大型数据集。您可以在Yahoo博客中找到YARN如何解决以前版本的缺点:https:developer.yahoo.comblogshadoopnext-generation-apache-hadoop-mapreduce概要由于Apache Hadoop具有诸如高级API,可扩展性,在商品硬件上运行的能力以及容错和开放源码等功能的强大功能,因此Apache Hadoop是最受欢迎的大数据处理工具之一。其他资源http:hadoop.apache.orghttps:hive.apache.orghttp:pig.apache.orghttp:giraph.apache.orghttps:mahout.apache.orghttp
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  • ERROR: org.apache.hadoop.hbase.MasterNotRunnin...

    Starting shutdown. org.apache.hadoop.ipc.RPC$VersionMismatch: Protocol org.apache.hadoop.hdfs.protocol.ClientProtocol(client = 42, server = 41) at org.apache.hadoop.ipc.RPC.getProxy(RPC.java:364) at org.apache.hadoop.hdfs.DFSClient.createRPCNamenode:82) at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.createFileSystem(FileSystem.java:1378) at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.access$200(FileSystem.java:66) at org.apache.hadoop.fs.FileSystem$Cache.get(FileSystem.java:1390) at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.get(FileSystem.java:196) at org.apache.hadoop.fs.Path.getFileSystem(Path.java:175) at org.apache.hadoop.hbase.util.FSUtils.getRootDir
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  • org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClient

    atorg.apache.hadoop.hive.ql.session.SessionState.start(SessionState.java:591) atorg.apache.hadoop.hive.ql.session.SessionState.beginStart(SessionState.java:531) atorg.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.run(CliDriver.java:705) at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.main(RunJar.java:221) atorg.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.java:136) Caused by:org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveExceptionatorg.apache.hadoop.hive.ql.metadata.Hive.registerAllFunctionsOnce(Hive.java:226) atorg.apache.hadoop.hive.ql.metadata.Hive:3367) atorg.apache.hadoop.hive.ql.metadata.Hive.getMSC(Hive.java:3406) at org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.Hive.getMSC
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  • 一脸懵逼加从入门到绝望学习hadoop之 org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(org.apache.hadoop.security.AccessControlE

    (RPC.java:928)    at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler$1.run(Server.java:2013)    at org.apache.hadoop.ipc.Serverorg.apache.hadoop.hdfs.DFSClient.create(DFSClient.java:1465)    at org.apache.hadoop.hdfs.DFSClient.create:334)    at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.create(FileSystem.java:906)    at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.create(RPC.java:928)    at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler$1.run(Server.java:2013)    at org.apache.hadoop.ipc.Serverat org.apache.hadoop.ipc.Client.call(Client.java:1410)    at org.apache.hadoop.ipc.Client.call(Client.java
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  • org.apache.hadoop.mapreduce.JobContext

    在java中调用sqoop接口进行mysql和hdfs直接数据传输时,遇到以下错误: Found interface org.apache.hadoop.mapreduce.JobContext, butclass was expected这里需要注意,sqoop有两个版本:sqoop-1.4.4.bin__hadoop-1.0.0.tar.gz(对应hadoop1版本)sqoop-1.4.4.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz(对应hadoop2版本) 出现上面的错误就是hadoop和对应的sqoop版本不一致,二者保持一致即可解决问题。
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  • hadoop 异常记录 ERROR: org.apache.hadoop.hbase.MasterNotRunningException: Retried 7 times

    Starting shutdown.org.apache.hadoop.ipc.RPC$VersionMismatch: Protocol org.apache.hadoop.hdfs.protocol.ClientProtocol(client = 42, server = 41)at org.apache.hadoop.ipc.RPC.getProxy(RPC.java:364)at org.apache.hadoop.hdfs.DFSClient.createRPCNamenode:82)at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.createFileSystem(FileSystem.java:1378)at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.access$200(FileSystem.java:66)at org.apache.hadoop.fs.FileSystem$Cache.get(FileSystem.java:1390)at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.get(FileSystem.java:196)at org.apache.hadoop.fs.Path.getFileSystem(Path.java:175)at org.apache.hadoop.hbase.util.FSUtils.getRootDir
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  • Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.metas

    hive启动后运行命令时出现:FAILED: Error in metadata: java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStoreClientFAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask这种情况一般原因比较多,所以需要进行hive调试:
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  • org.apache.hadoop.mapred.YarnChild: GC overhead limit

    记录一次错误:环境:CDH5.10 jdk8hive query 时,报错org.apache.hadoop.mapred.YarnChild: Error running child : java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded at org.apache.hadoop.io.Text.setCapacity(Text.java:268) at org.apache.hadoop.io.Text.set(Text.java:224) at org.apache.hadoop.io.Text.set(Text.java:214)一般会有下面几种情况: 1.mapreduce的内存不足 2.clientCDH有mapreduce.map.java.opts.max.heap而apache hadoop并没有这个参数,却有mapreduce.map.java.opts, mapreduce.map.java.opts
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  • CDH(Cloudera)与hadoop(apache)对比

    Cloudera的CDH和Apache的Hadoop的区别 目前而言,不收费的Hadoop版本主要有三个(均是国外厂商),分别是:Apache(最原始的版本,所有发行版均基于这个版本进行改进)、Cloudera(Hadoop 1.0)和第二代Hadoop(Hadoop 2.0),相比而言,Apache版本则混乱得多;比Apache hadoop在兼容性,安全性,稳定性上有增强。(2)CDH3版本是基于Apache hadoop 0.20.2改进的,并融入了最新的patch,CDH4版本是基于Apache hadoop 2.X改进的,CDH总是并应用了最新Bug修复或者Feature的Patch,并比Apache hadoop同功能版本提早发布,更新速度比Apache官方快。(3)安全 CDH支持Kerberos安全认证,apache hadoop则使用简陋的用户名匹配认证 (4)CDH文档清晰,很多采用Apache版本的用户都会阅读CDH提供的文档,包括安装文档、升级文档等
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  • {Submarine} 在 Apache Hadoop 中运行深度学习框架

    让我们仔细看看Submarine项目(它是Apache Hadoop项目的一部分),请看下如何在Hadoop上运行这些深度学习工作。为什么叫Submarine 这个名字?这些应用程序与YARN上的其他应用程序并行运行,例如Apache Spark,Hadoop Map Reduce 等。Umbrella JIRA: YARN-8135.Submarine 能够运行在 Apache Hadoop 3.1+.x release 版本上,实际上你只需要安装 Apache Hadoop 3.1Apache Hadoop PMC member and committer, working on Hadoop since 2011.Contributing to Apache Hadoop project since 2013 in various roles as Hadoop Contributor, Hadoop Committer
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  • 实用 | Apache Hadoop 3.0.0-alpha2版本发布

    作者:Andrew Wang,Ray ChiangAndrew Wang是Cloudera公司HDFS团队的一名软件工程师、Apache Hadoop PMC成员和提交者,同时也是Hadoop 3的发布经理Ray Chiang是Cloudera公司RM团队的一名软件工程师,同时也是Apache Hadoop提交者。链接:http:blog.cloudera.comblog201702apache-hadoop-3-0-0-alpha2-released◆◆◆Apache Hadoop项目在2017年1月25日宣布发布2支持Microsoft Azure Data Lake和Aliyun对象存储系统针对Microsoft Azure Data Lake和Aliyun对象存储系统,Apache Hadoop增加了文件系统连接器4结论Apache Hadoop 3.0.0版本系列根据社区反馈意见不断丰富和完善,这在最近的3.0.0-alpha2版本中已有所体现。
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  • Apache Hadoop 权限提升漏洞风险预警(CVE-2018-8029)| 安全情报

    近日,腾讯云安全中心监测到Apache Hadoop 被爆存在本地提权漏洞(CVE-2018-8029),攻击者利用该漏洞可将能提升到 yarn 权限的帐户提升到 root 最高权限。为避免您的业务受影响,腾讯云安全中心建议使用 Apache Hadoop 的用户及时开展安全自查,如在受影响范围,请您及时进行更新修复,避免被外部攻击者入侵。【影响版本】 Apache Hadoop 3.0.0-alpha1 到 3.1.0 版本 Apache Hadoop 2.9.0 到 2.9.1 版本 Apache Hadoop 2.2.0 到 2.8.4 版本 【安全版本】 Apache Hadoop 2.8.5 或更高版本 Apache Hadoop 2.9.2 或更高版本 Apache Hadoop 3.1.1 或更高版本 【修复建议】 升级您的ApacheHadoop 到上述【安全版本】,下载地址: https:hadoop.apache.orgreleases.html 【漏洞参考】  官方通告: https:hadoop.apache.orgcve_list.html
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  • org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.Shuffle error in shuffle in fetcher

    ShuffleError 错误信息:Error: org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.Shuffle$ShuffleError: error in shufflein fetcher#3at org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.Shuffle.run(Shuffle.java:134)at org.apache.hadoop.mapred.ReduceTask.run(BoundedByteArrayOutputStream.java:56)at org.apache.hadoop.io.BoundedByteArrayOutputStream.(BoundedByteArrayOutputStream.java:46)at org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.InMemoryMapOutput.:295)at org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.Fetcher.copyMapOutput(Fetcher.java:514)at org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.Fetcher.copyFromHost
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  • java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStoreClie

    5 at org.apache.hadoop.hive.ql.session.SessionState.start(SessionState.java:371) 6 at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.runat org.apache.hadoop.hive.metastore.MetaStoreUtils.newInstance(MetaStoreUtils.java:1426)15 at org.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingMetaStoreClientHive.java:2625)18 at org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.Hive.getMSC(Hive.java:2644)19 at org.apache.hadoop.hive.ql.session.SessionState.startHive.java:2625)40 at org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.Hive.getMSC(Hive.java:2644)41 at org.apache.hadoop.hive.ql.session.SessionState.start(SessionState.java:365)42 at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.run(CliDriver.java:689)43 at org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver.main
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  • CDH——Cloudera’s Distribution Including Apache Hadoop

    介绍 Cloudera’s Distribution Including Apache Hadoop: 简称“CDH”, 是Hadoop众多分支中的一种,由Cloudera维护,基于稳定版本的ApacheAPI的包装 )Apache Hadoop 不足之处版本管理混乱部署过程繁琐、升级过程复杂兼容性差安全性低Hadoop 发行版Apache HadoopCloudera’s Distribution IncludingApache Hadoop(CDH)Hortonworks Data Platform (HDP)MapREMR架构结构图微观架构 ?Hadoop UI系统。Oozie Server 运行于 Java Servlet 容器(tomcat) 中的 web 程序 官网: https:oozie.apache.org 作用 ? 架构 ?Oozie 安装与使用?
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  • Hadoop 工具

    软件依赖Hadoop-2.6.0及以上版本。 说明: 目前 Hadoop-COS 已经正式被 Apache Hadoop-3.3.0 官方集成。如果不指定该配置项,默认会按照以下顺序读取:1.org.apache.hadoop.fs.auth.SessionCredentialProvider2.org.apache.hadoop.fs.auth.SimpleCredentialProvider3.org.apache.hadoop.fs.auth.EnvironmentVariableCredentialProvider4.org.apache.hadoop.fs.auth.CVMInstanceCredentialsProvider52. org.apache.hadoop.fs.auth.SimpleCredentialProvider 3. org.apache.hadoop.fs.auth.EnvironmentVariableCredentialProvider4. org.apache.hadoop.fs.auth.CVMInstanceCredentialsProvider 5. org.apache.hadoop.fs.auth.CPMInstanceCredentialsProvider
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  • Apache Hadoop 3.0新版本介绍及未来发展方向

    过去十年,Apache Hadoop从无到有,从理论概念演变到如今支撑起若干全球最大的生产集群。接下来的十年,Hadoop将继续壮大,并发展支撑新一轮的更大规模、高效和稳定的集群。我们此次将向大家全面介绍即将到来的Apache Hadoop 3.0新版本——从版本发布状态、背后的故事,到如HDFS erasure coding、YARN federation、NN k-safety猜你喜欢1、图文并茂:5分钟了解Hadoop 2、【干货】数据控使用Hadoop的三种最常用方式3、【应用】Hadoop大数据可以帮助医疗机构5种方法4、大数据技术Hadoop面试题,看看你能答对多少?答案在后面5、【学习】大数据和Hadoop生态圈,Hadoop发行版和企业级应用6、更多大数据技术文章欢迎访问:http:www.ppvke.com来源:Hadoop技术博文
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  • 什么意味着Apache hadoop节点之间的距离?

    我正在阅读Hadoop中的一篇采访问题说: 你将如何获得Apache Hadoop中两个节点之间的距离? 有一个解决方案,但我真的不明白两个节点之间的术语距离。 这是什么意思?
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  • Exception in thread main java.lang.UnsatisfiedLinkError: org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$Wi

    Method) at org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$Windows.access(NativeIO.java:570) at org.apache.hadoop.fs.FileUtil.canRead) at org.apache.hadoop.util.DiskChecker.checkDirAccess(DiskChecker.java:160) at org.apache.hadoop.util.DiskChecker.checkDir:131) at org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job.) at org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter.submitJobInternal(JobSubmitter.java:432) at org.apache.hadoop.mapreduce.Job(UserGroupInformation.java:1614) at org.apache.hadoop.mapreduce.Job.submit(Job.java:1282) at org.apache.hadoop.mapreduce.Job.waitForCompletion
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