在eclipse中配置hadoop插件1.安裝插件準備程序：eclipse-3.3.2（這個版本的插件只能用這個版本的eclipse）hadoop-0.20.2-eclipse-plugin.jar（在hadoop-0.20.2/contrib/eclipse-plugin目錄下）將hadoop-0.20.2-eclipse-plugin.jar復制到eclipse/plugins目錄下，重啟eclipse。2.打開MapReduce視圖Window->O
系統 2019-08-29 23:25:34 3287
BloomFilter概述：目的是檢索元素是否在某個集合中，基于hash，速度比較快，不需要存儲所有的元素，只需要按照某種方式存儲hash值即可，因此比較節約內存，因此可以常駐內存加快查找速度。同時利用多個hash來解決hash沖突問題我們假定集合元素為一個列表，我們可以用一個bit列表來存儲此元素是否存在，如下所示：存在為1不存在為0，不過由于hash很容易沖突，那么可以基于多hash函數進行沖突的避免，每次設置對于的hash值為1，如下所示：也就是說x
系統 2019-08-12 09:29:45 3090
環境如下(停止所有服務stop-all.sh)：master：master192.168.1.106slave：slave1192.168.1.107slave2192.168.1.1081、修改master（改為slave其中的一個）slave12、修改core-site.xmlfs.default.namehdfs://master:90003、修改hdf
系統 2019-08-12 09:29:34 3066
對namenode啟動時的相關操作及相關類有一個大體了解，后續深入研究時，再對本文進行補充>實現類HDFS啟動腳本為$HADOOP_HOME/sbin/start-dfs.sh，查看start-dfs.sh可以看出，namenode是通過bin/hdfs命令來啟動$vistart-dfs.sh#namenodesNAMENODES=$($HADOOP_PREFIX/bin/hdfsgetconf-namenodes)echo"Startingnamenod
系統 2019-08-12 09:27:18 2914
Hadoop簡介：一個分布式系統基礎架構，由Apache基金會開發。用戶可以在不了解分布式底層細節的情況下，開發分布式程序。充分利用集群的威力高速運算和存儲。Hadoop實現了一個分布式文件系統（HadoopDistributedFileSystem），簡稱HDFS。HDFS有著高容錯性的特點，并且設計用來部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高傳輸率（highthroughput）來訪問應用程序的數據，適合那些有著超大數據集（largedat
系統 2019-08-12 09:27:11 2891
轉自：http://www.tech126.com/hadoop-lzo/自從Hadoop集群搭建以來，我們一直使用的是Gzip進行壓縮當時，我對gzip壓縮過的文件和原始的log文件分別跑MapReduce測試，最終執行速度基本差不多而且Hadoop原生支持Gzip解壓，所以，當時就直接采用了Gzip壓縮的方式關于Lzo壓縮，twitter有一篇文章，介紹的比較詳細，見這里：Lzo壓縮相比Gzip壓縮，有如下特點：壓縮解壓的速度很快Lzo壓縮是基于Blo
系統 2019-08-12 09:29:35 2878
系統：CentOs664位環境：1臺namenode2臺datanode用戶名全是girdmaster192.168.1.103slave1192.168.1.104slave2192.168.1.107具體的安裝步驟如下：1、下載jdk1.6以及hadoop1.2.1（去官網下載即可，都是64位）2、使用filezilla將jdk和hadoop上傳至master服務器，jdk上傳至slave1服務器和slave2服務器3、設置host，命令如下：vi/e
系統 2019-08-12 09:29:34 2869
jpshadoopnamenode-formatdfsdirectory:/home/hadoop/dfs--data--current/VERSION#WedJul3020:41:03CST2014storageID=DS-ab96ad90-7352-4cd5-a0de-7308c8a358ffclusterID=CID-aa2d4761-974b-4451-8858-bbbcf82e1fd4cTime=0datanodeUuid=a3356a09-78
系統 2019-08-12 09:27:32 2868
openstack和hadoop的區別是什么？（一）openstack仿照的Amazon的云，hadoop仿照的是Google的云openstack注重的是虛擬化/虛擬機及其配套的服務，hadoop注重的是海量的數據分析和處理。（二）2OpenStack主要目的是做一整套的云計算基礎構架。包括云計算(Compute),網絡(Network)，對象存貯(ObjectStore)，鏡像文件存儲(Image)，身份認證(Authentication)，Block
系統 2019-08-12 09:27:35 2831
如題：出現下圖中的情況（設置reduceNum=5）感覺很奇怪，排除了很久，終于發現是一個第二次犯的錯誤：丟了這句this.mOutputs.close();加上這句，一切恢復正常！HadoopMultipleOutputs結果輸出到多個文件夾出現數據不全，部分文件為空
系統 2019-08-12 01:32:49 2810
問題描述：在集群模式下更改節點后，啟動集群發現datanode一直啟動不起來。我集群配置：有5個節點，分別為masterslave1-5。在master以hadoop用戶執行：start-all.shjps查看master節點啟動情況：NameNodeJobTrackerSecondaryNameNode均已經正常啟動，利用master:50070，LiveNodes為0，隨進入slave1：sshslave1,輸入命令jps，發現只有TaskTracke
系統 2019-08-12 01:31:42 2800
1.介紹本文介紹的Hadoop權限管理包括以下幾個模塊：（1）用戶分組管理。用于按組為單位組織管理，某個用戶只能向固定分組中提交作業，只能使用固定分組中配置的資源；同時可以限制每個用戶提交的作業數，使用的資源量等（2）作業管理。包括作業提交權限控制，作業運行狀態查看權限控制等。如：可限定可提交作業的用戶；可限定可查看作業運行狀態的用戶；可限定普通用戶只能修改自己作業的優先級，kill自己的作業；高級用戶可以控制所有作業等。想要支持權限管理需使用FairSc
系統 2019-08-29 21:58:39 2789
更快、更強——解析Hadoop新一代MapReduce框架Yarn摘要：本文介紹了Hadoop自0.23.0版本后新的MapReduce框架（Yarn)原理、優勢、運作機制和配置方法等；著重介紹新的Yarn框架相對于原框架的差異及改進。編者按：對于業界的大數據存儲及分布式處理系統來說，Hadoop是耳熟能詳的卓越開源分布式文件存儲及處理框架，對于Hadoop框架的介紹在此不再累述，隨著需求的發展，Yarn框架浮出水面，@依然光榮復興的博客給我們做了很詳細的
系統 2019-08-29 22:57:31 2778
轉載http://xuyuanshuaaa.iteye.com/blog/10633031.SSH無密碼驗證配置Hadoop需要使用SSH協議，namenode將使用SSH協議啟動namenode和datanode進程，偽分布式模式數據節點和名稱節點均是本身，必須配置SSHlocalhost無密碼驗證。執行ssh-keygen-trsa通過以上命令將在/root/.ssh/目錄下生成id_rsa私鑰和id_rsa.pub公鑰。進入/root/.ssh目錄在
系統 2019-08-29 22:08:33 2763
分布式計算開源框架Hadoop入門實踐（三）Hadoop基本流程一個圖片太大了，只好分割成為兩部分。根據流程圖來說一下具體一個任務執行的情況。在分布式環境中客戶端創建任務并提交。InputFormat做Map前的預處理，主要負責以下工作：驗證輸入的格式是否符合JobConfig的輸入定義，這個在實現Map和構建Conf的時候就會知道，不定義可以是Writable的任意子類。將input的文件切分為邏輯上的輸入InputSplit，其實這就是在上面提到的在分
系統 2019-08-29 22:08:15 2738
