这些资料都是我在工作中学习、解决问题的资料汇总,我不能保证这里罗列的所有资料对看到的人有用,但大部分都经过我的实际验证。在不断学习和实践过程中,我会不断更新和总结这些资料,同时欢迎大家留言交流。感谢这些资料的作者。 一、HDFS 1、集群安装: Hadoop 2.6.0 HA高可用集群配置详解 2、NameNode: HDFS NameNode内存全景 3、DataNode: Hadoop--HDFS之DataNode 4、权限管理: HDFS权限管理实践 5、数据平衡: How does the
写博客也已经快一年了,从去年的1024到现在金秋10月已纷至沓来。回顾这一年所发布的原创文章,基本都是与大数据主流或者周边的技术为主。本篇博客,就为大家介绍几篇关于大数据领域必看的经典书籍,喜欢的小伙伴记得来发一键三连。
1 Hadoop二次开发环境构建 1.1 Hadoop编译环境构建 1.1.1 系统信息 Linux版本: 1.1.2 编译环境准备 1.1.2.1 安装jdk7.0 rpm -ivh jdk-7u2
问题导读: 1.官网src包下载包,能否直接使用? 2.如何跟踪和查看hadoop源码? 此篇是从零教你如何获取hadoop2.4源码并使用eclipse关联hadoop2.4源码基础上的一个
问题导读 1.阅读源码不同的情况该如何阅读源码? 2.如果为了面试,该如何快速懂得源码? 3.阅读源码的难点在什么地方? 为何要阅读源码?可能原因如下: 1.面试要求 2.提升编码能力 在面试中,
本文介绍了Hadoop的MapReduce编程模型、运行过程、源码目录结构及其核心包的功能。通过阅读本文,读者可以快速了解Hadoop的MapReduce实现,为进一步学习Hadoop的源码和实现细节提供有效的帮助。
Hadoop以两种方式发行,一种是binary格式的tar压缩包,一种是source源文件。考虑到暂时并无修改Hadoop源码的需求,简单起见,我都是直接使用编译好的binary包。然后,在运行Hadoop时,却会收到一个警告:“Unable to load native-hadoop library for your platform” 。在stackoverflow站点上,找到了相关问题的一个帖子,stackoverflow,按照其中的一个高票回复,按下面这样修改了一下环境变量,解决了这个问题:
在大数据背景下,适用于不同场景下的框架、系统层出不穷,在批量数据计算上hadoop鲜有敌手,而在实时搜索领域es则是独孤求败,那如何能让数据同时结合两者优势呢?本文介绍的es-hadoop将做到这点。关于es-hadoop的使用在ethanbzhang之前的两篇文章《腾讯云EMR&Elasticsearch中使用ES-Hadoop之Spark篇》和《腾讯云EMR&Elasticsearch中使用ES-Hadoop之MR&Hive篇》中已经进行了一些介绍,本文一方面是对其内容的一些补充,另一方面也是对个人实践过程的一个总结。
链接:https://pan.baidu.com/s/1BFLWjIkCOM68FrZaC6kxLg 提取码:xpea
客户在用hive sql做几张表的组合分析,使用mr引擎。 因为其中有一张表超过5万个分区,数据总量超过8千亿条,因此运行过程中出现失败,报错如下所示:
yum -y install lzo-devel zlib-devel gcc autoconf automake libtool gcc-c++ openssl-devel ncurses-devel
导入Hadoop相关源码,真是一件不容易的事情,各种错误,各种红,让你体验一下解决万里江山一片红的爽快!
有时候装完的hadoop2.2的集群,在我们的系统(REAL系)执行bin/hadoop checknative 命令时,出现如上图的警告,意思就是载入bzip2压缩失败,但是在整个编译过程,并没有出现任何错误,或异常,而且去cenots下的lib64位目录下,查看libbz2的so文件,发现也正常 ,那么问题出究竟现在哪里呢? 经过google查找,散仙在hadoop官网的的jira上找到答案,大家请看这个链接地址https://issues.apache.org/jira/browse/HADOOP-1
一、实验环境 3台CentOS release 6.4虚拟机,IP地址为 192.168.56.101 master 192.168.56.102 slave1 192.168.56.103 slave2 hadoop 2.7.2 hbase 1.1.4 hive 2.0.0 zookeeper 3.4.8 kylin 1.5.1(一定要apache-kylin-1.5.1-HBase1.1.3-bin.tar.gz包) master作为hadoop的NameNode、SecondaryNameNode、ResourceManager,hbase的HMaster slave1、slave2作为hadoop的DataNode、NodeManager,hbase的HRegionServer 同时master、slave1、slave2作为三台zookeeper服务器
https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/,这里包含所有发布的版本
因为hadoop底层各种通讯都用的是rpc,如client和namenode、client和datanode、namanode和datanode等。所以首先学习了一下hadoop rpc的内部实现,拜读了一下hadoop的源码
折腾hadoop的调试很久了,一直都没折腾对,查过很多资料,但是都没试出来,最终在不断地尝试当中调试出来了,所以想把这个过程记录下来,和大家分享一下。 调试分为两部分,MapReduce的调试和源码的调试。 MapReduce的调试很简单,首先要部署好hadoop,这个我就不说了,自己去百度。部署好之后,下载Hadoop对应的eclipse插件,有了这个插件之后,变得异常简单。 这是我在网上下的hadoop1.1.2的eclipse插件的地址:http://download.c
首先准备一个hadoop源码包,我选择的hadoop版本是:hadoop-2.7.7-src.tar.gz,在hadoop-2.7.7的源码包的根目录下有一个文档叫做BUILDING.txt,这其中说明了编译hadoop所需要的一些编译环境相关的东西。不同的hadoop版本的要求都不一样,对应的版本参照BUILDING.txt
本文介绍了从Apache Hadoop 2.7.3源代码中编译并打包Hadoop 2.7.3的详细步骤。主要步骤包括:下载并配置Hadoop源代码、编译、解决依赖问题、准备安装包、添加配置文件、生成并上传分发包、部署Hadoop集群。此外,还提供了在本地环境中使用Hadoop客户端命令进行测试的方法。
hadoop源码地址:https://gitee.com/CHNnoodle/hadoop.git git clone错误:
手上管理的其中一个Hadoop集群,承接着大量的数据流量,一直以来运行平稳,最近突然发现集群有时会出现MR作业运行缓慢,put文件至HDFS偶发速度慢的问题,像大数据集群这种问题,有点疑难杂症的味道,本次也是经历了10多个小时的定位才真正把问题解决。
WordCount程序就是MapReduce的HelloWord程序。通过对WordCount程序分析,我们可以了解MapReduce程序的基本结构和执行过程。
看到这个问题,想到了几年前,学校刚毕业时,在传统行业做java开发,一直想加入bat,没有门路,在当时,对于双非渣二本学历、又没有什么互联网大厂经验的同学来说,还是很难的,基本面试的机会都不会给吧。
1)导包容易出错。尤其Text和CombineTextInputFormat。 2)Mapper中第一个输入的参数必须是LongWritable或者NullWritable,不可以是IntWritable. 报的错误是类型转换异常。 3)java.lang.Exception: java.io.IOException: Illegal partition for 13926435656 (4),说明Partition和ReduceTask个数没对上,调整ReduceTask个数。 4)如果分区数不是1,但是reducetask为1,是否执行分区过程。答案是:不执行分区过程。因为在MapTask的源码中,执行分区的前提是先判断ReduceNum个数是否大于1。不大于1肯定不执行。 5)在Windows环境编译的jar包导入到Linux环境中运行, hadoop jar wc.jar com.atguigu.mapreduce.wordcount.WordCountDriver /user/atguigu/ /user/atguigu/output 报如下错误: Exception in thread "main" java.lang.UnsupportedClassVersionError: com/atguigu/mapreduce/wordcount/WordCountDriver : Unsupported major.minor version 52.0 原因是Windows环境用的jdk1.7,Linux环境用的jdk1.8。 解决方案:统一jdk版本。 6)缓存pd.txt小文件案例中,报找不到pd.txt文件 原因:大部分为路径书写错误。还有就是要检查pd.txt.txt的问题。还有个别电脑写相对路径找不到pd.txt,可以修改为绝对路径。 7)报类型转换异常。 通常都是在驱动函数中设置Map输出和最终输出时编写错误。 Map输出的key如果没有排序,也会报类型转换异常。 8)集群中运行wc.jar时出现了无法获得输入文件。 原因:WordCount案例的输入文件不能放用HDFS集群的根目录。 9)出现了如下相关异常
https://blog.csdn.net/s_lisheng/article/details/78302750
配置CentOS能连接外网。Linux虚拟机ping www.baidu.com 是畅通的 注意:采用root角色编译,减少文件夹权限出现问题
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 hadoop与大数据的关系? 大数据技术正渗透到各行各业。作为数据分布式处理系统的典型代表,Hadoop已成为该领域的事实标准。但Hadoop并不等于
可以浏览w3c的描述,熟悉hadoop的概念 https://www.w3cschool.cn/hadoop/
spark工作原理 spark运行原理 Spark Streaming Storm的ack是干嘛的 kalfka干嘛的 job提交到yarn上的工作流程 10x+5y+z = n,x+y+z的最小值 ArryList、LinkedList、vector的区别 hashMap HashTable的区别 垃圾回收机制 JVM的工作原理 Hbase的垃圾回收工具 for循环LinkedList 遍历HashMap的并且把某一个值删除 线程 进程 Java中Runnable和Thread的区别Callable C
近年来大数据BigData、人工智能AI、物联网Iot等行业发展迅猛,很多人都想要从事大数据技术开发工作,但是,请问要怎么做,路线是什么?从哪里开始学?学哪些?这是一个大问题。对于我自己来说,最近也在学一些大数据开发相关的技术,所以之前整理了一份《大数据技术学习路线》,希望对你有所帮助。
一、大数据技术基础 1、linux操作基础 linux系统简介与安装 linux常用命令–文件操作 linux常用命令–用户管理与权限 linux常用命令–系统管理 linux常用命令–免密登陆配置与网络管理 linux上常用软件安装 linux本地yum源配置及yum软件安装 linux防火墙配置 linux高级文本处理命令cut、sed、awk linux定时任务crontab 2、shell编程 shell编程–基本语法 shell编程–流程控制 shell编程–函数 shell编程–综合案例–自
压缩方式选择时重点考虑:压缩/解压缩速度、压缩率(压缩后存储大小)、压缩后是否 可以支持切片。
准备一台linux环境,内存4G或以上,硬盘40G或以上,我这里使用的是Centos7.7 64位的操作系统(注意:一定要使用64位的操作系统),需要虚拟机联网,关闭防火墙,关闭selinux,安装好JDK8。
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
Hadoop已被公认为大数据分析领域无可争辩的王者,它专注与批处理。这种模型对许多情形(比如:为网页建立索引)已经足够,但还存在其他一些使用模型,它们需要来自高度动态的来源的实时信息。为了解决这个问题,就得借助Twitter推出得Storm。Storm不处理静态数据,但它处理预计会连续的流数据。考虑到Twitter用户每天生成1.4亿条推文,那么就很容易看到此技术的巨大用途。
下载了Hadoop预编译好的二进制包,hadoop-2.2.0.tar.gz,启动起来后,总是出现这种警告: WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
在16年8月份至今,一直在努力学习大数据大数据相关的技术,很想了解众多老司机的学习历程。因为大数据涉及的技术很广需要了解的东西也很多,会让很多新手望而却步。所以,我就在自己学习的过程中总结一下学到的内容以及踩到的一些坑,希望得到老司机的指点和新手的借鉴。 前言 在学习大数据之前,先要了解他解决了什么问题,能给我们带来什么价值。一方面,以前IT行业发展没有那么快,系统的应用也不完善,数据库足够支撑业务系统。但是随着行业的发展,系统运行的时间越来越长,搜集到的数据也越来越多,传统的数据库已经不能支撑全量数
之前写过一篇文章,如何提高ElasticSearch 索引速度。除了对ES本身的优化以外,我现在大体思路是尽量将逻辑外移到Spark上,Spark的分布式计算能力强,cpu密集型的很适合。这篇文章涉及的调整也是对SparkES 多维分析引擎设计 中提及的一个重要概念“shard to partition ,partition to shard ” 的实现。不过目前只涉及到构建索引那块。
(1)Hadoop适不适用于电子政务?为什么? 电子政务是利用互联网技术实现政府组织结构和工作流程的重组优化,建成一个精简、高效、廉洁、公平的政府运作信息服务平台。因此电子政务肯定会产生相关的大量数据以及相应的计算需求,而这两种需求涉及的数据和计算达到一定规模时传统的系统架构将不能满足,就需要借助海量数据处理平台,例如Hadoop技术,因此可以利用Hadoop技术来构建电子政务云平台。 总结一下,任何系统没有绝对的适合和不适合,只有当需求出现时才可以决定,在一个非常小的电子政务系统上如果没有打数据处
Hadoop是个庞大的重型解决方案,它的设计目标本来就是大规模甚至超大规模的集群,面对的是上百甚至上千个节点,这样就会带来两个问题:
0x00 前言 本篇是Spark源码解析的第一篇,主要通过源码分析Spark设计中最重要的一个概念——RDD。 本文会主要讲解RDD的主要概念和源码中的设计,并通过一个例子详细地讲解RDD是如何生成的和转换的。 文章结构 先回顾一下RDD的一些特征以及几个基本概念 RDD源码分析,整体的源码设计 举一个例子,通过这个例子来一步步地追踪源码。 0x01 概念 什么是RDD RDD(Resilient Distributed Dataset):弹性分布式数据集。 我们可以先大致这样理解RDD:RDD是一个
前两天客户问了一个问题,HDFS上删除的数据还能不能恢复?碰到这个问题第一反应“在执行命令的这个用户下垃圾回收站找到恢复不就的了?”,用户删除数据发现操作失误的时间并不长也没有超过垃圾回收站的清空时间,但是无论怎么找也找不到被删除的数据,这次真的玩儿大了。。。
备忘和扯一扯最近散仙在工作用到的几个不错的小技术点: (1)使用shell写了一个根据年份能生成此年份下归档文件目录,精确到年-月-日-小时 谈谈本意: 由于散仙最近是在搞我们平台的搜索日志分析的工作,日志记录的数据是存在我们的Hadoop集群的HDFS上,日志记录的形式,自然也是按照年月日小时这样一个目录存储的,至于为啥这么设计,通过时间维度来准确归档: 好处: 这样在分析数据时,便能任意指定时间范围来分析,最细精确到小时上,最大可按年统计,所以,例如最近1小时,3小时,最近7天,最近一个月,
伪分布式:作为学习使用,与完全分布式一样,只不过是通过java进程模拟出来的假的分布式
源码分析 的第一步就是要先编译好源代码,才能进行debug跟踪流程查看,本文总结了janusgraph源码编译的全流程!
问题导读: 1.如果获取hadoop src maven包? 2.编译hadoop需要装哪些软件? 3.如何编译hadoop2.4? 扩展: 编译hadoop为何安装这些软件? 一、首先
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