拥有Hadoop标签的文章
Hadoop

Hadoop中shuffle阶段流程分析

宏观上,Hadoop每个作业要经历两个阶段:Mapphase和reducephase。对于Mapphase,又主要包含四个子阶段:从磁盘上读数据-》执行map函数-》combine结果-》将结果写到本地磁盘上;对于reducephase,同样包含四个子阶段:从各个maptask上读相应的数据(shuffle)-》sort-》执行reduce函数-》将结果写到HDFS中。Hadoop处理流程中的两个子阶段严重降低了其性能。第一个是map阶段产生的中间结果要写

系统 2019-08-12 09:30:30 1778

Hadoop

Hadoop全局排序

1.Hellowhadoop~~!Hadoop(某人儿子的一只虚拟大象的名字)是一个复杂到极致,又简单到极致的东西。说它复杂,是因为一个hadoop集群往往有几十台甚至成百上千台lowcost的计算机组成,你运行的每一个任务都要在这些计算机上做任务的分发,执行中间数据排序以及最后的汇总,期间还包含节点发现,任务的重试,故障节点替换等等等等的维护以及异常情况处理。谁叫hadoop集群往往都是由一些平民计算机组成,没事儿罢个工什么的,实在是再寻常不过的事情。而

系统 2019-08-12 09:30:30 1769

Hadoop

hadoop伪分布式搭建

转载http://xuyuanshuaaa.iteye.com/blog/10633031.SSH无密码验证配置Hadoop需要使用SSH协议,namenode将使用SSH协议启动namenode和datanode进程,伪分布式模式数据节点和名称节点均是本身,必须配置SSHlocalhost无密码验证。执行ssh-keygen-trsa通过以上命令将在/root/.ssh/目录下生成id_rsa私钥和id_rsa.pub公钥。进入/root/.ssh目录在

系统 2019-08-29 22:08:33 1764

Hadoop

Hadoop API 使用介绍

原文地址;http://hi.baidu.com/befree2008wl/blog/item/dcbe864f37c9423caec3ab7b.htmlHadoopAPI被分成(divideinto)如下几种主要的包(package)org.apache.hadoop.conf定义了系统参数的配置文件处理API。org.apache.hadoop.fs定义了抽象的文件系统API。org.apache.hadoop.dfsHadoop分布式文件系统(HDF

系统 2019-08-29 22:09:43 1762

Hadoop

Hadoop 集群 傻瓜式搭建手记

关于Hadoop的配置,按照我的理解,应该有六个文件需要修改,它们都在Hadoop的conf文件夹下,分别是:masters/slavers:配置masters和slavers的机器IPhadoop-env.sh:Hadoop运行时的环境变量,比如JAVA_HOME,LOG之类的core-site.xml:Hadoop的核心配置文件,对应并覆盖core-default.xml中的配置项hdfs-site.xml:HDFS的配置文件,对应并覆盖hdfs-de

系统 2019-08-29 23:51:04 1758

Hadoop

hadoop 入门

转载的。原文出自http://www.infosci.cornell.edu/hadoop/mac.htmlNOTICE:TheWebLabHadoopclusterwasclosedattheendofSeptember2011QuickGuidetoDevelopingandRunningHadoopJobs(MacOSX10.6)ThisguideiswrittentohelpCornellstudentsusingMacOSX10.6withset

系统 2019-08-29 22:57:00 1756

Hadoop

使用Hadoop MapReduce 进行排序

本文转自:http://www.alidw.com/?p=1420在hadoop中的例子TeraSort,就是一个利用mapredue进行排序的例子。本文参考并简化了这个例子:排序的基本思想是利用了mapreduce的自动排序功能,在hadoop中,从map到reduce阶段,map出来的结构会按照各个key按照hash值分配到各个reduce中,其中,在reduce中所有的key都是有序的了。如果使用一个reduce,那么我们直接将他output出来就行

系统 2019-08-12 09:30:30 1756

Hadoop

MongoDB: Hadoop Integerateion 1

HadoopandMongoDBUseCasesThefollowingaresomeexampledeploymentswithMongoDBandHadoop.Thegoalistoprovideahigh-leveldescriptionofhowMongoDBandHadoopcanfittogetherinatypicalBigDatastack.IneachofthefollowingexamplesMongoDBisusedasthe“ope

系统 2019-08-12 09:30:37 1750

Hadoop

分布式计算开源框架Hadoop入门实践(三)

分布式计算开源框架Hadoop入门实践(三)Hadoop基本流程一个图片太大了,只好分割成为两部分。根据流程图来说一下具体一个任务执行的情况。在分布式环境中客户端创建任务并提交。InputFormat做Map前的预处理,主要负责以下工作:验证输入的格式是否符合JobConfig的输入定义,这个在实现Map和构建Conf的时候就会知道,不定义可以是Writable的任意子类。将input的文件切分为逻辑上的输入InputSplit,其实这就是在上面提到的在分

系统 2019-08-29 22:08:15 1747

Hadoop

Hadoop namenode无法启动

最近遇到了一个问题,执行start-all.sh的时候发现JPS一下namenode没有启动每次开机都得重新格式化一下namenode才可以其实问题就出在tmp文件,默认的tmp文件每次重新开机会被清空,与此同时namenode的格式化信息就会丢失于是我们得重新配置一个tmp文件目录首先在home目录下建立一个hadoop_tmp目录sudomkdir~/hadoop_tmp然后修改hadoop/conf目录里面的core-site.xml文件,加入以下节

系统 2019-08-12 09:27:36 1732

Hadoop

Install RHadoop with Hadoop 2.2 – Red Hat L

PrerequisiteHadoop2.2hasbeeninstalled(andthebelowinstallationstepsshouldbeappliedoneachofHadoopnode)Step1.InstallR(byyum)[hadoop@c0046220yum.repos.d]$sudoyumupdate[hadoop@c0046220yum.repos.d]$yumsearchr-project[hadoop@c0046220yum.

系统 2019-08-12 09:26:49 1716

Hadoop

Ganglia监控Hadoop集群的安装部署

一、安装环境Ubuntuserver12.04安装gmetad的机器:192.168.52.105安装gmond的机器:192.168.52.31,192.168.52.32,192.168.52.33,192.168.52.34,192.168.52.35,192.168.52.36,192.168.52.37,192.168.52.38,192.168.52.105浏览监控web页面的机器:192.168.52.105二、介绍Ganglia监控套件包括

系统 2019-08-12 09:27:06 1714

Hadoop

hadoop经典系列(十一)性能分析实验初步

【试验目的】本试验目的是为了总结hadoop相关参数优化对性能的影响。【试验环境】硬件环境本次试验用机4台,配置一致:CPU:Intel(R)Xeon(R)CPUE5620@2.40GHz*16内存:MemTotal:32867608kB64bitlinux版本CentOSrelease6.2(Final)内核版本2.6.32-220.el6.x86_64硬盘Model:IBMServeRAIDM5015(scsi)Disk/dev/sda:2997GBS

系统 2019-08-12 09:30:16 1701

Hadoop

Hadoop入门(三):Sqoop和Hive的使用

1安装Hive1.1下载解压wgethttp://mirrors.cnnic.cn/apache/hive/stable/hive-0.10.0.tar.gztarxzvfhive-0.10.0.tar.gz1.2配置环境变量exportHIVE_HOME=/usr/local/src/hive-0.10.0exportPATH=$HIVE_HOME/bin:$PATH1.3建立Hive仓库目录hadoopfs-mkdir/tmphadoopfs-mkdi

系统 2019-08-12 09:26:49 1686

Hadoop

【Hadoop】利用MultipleOutputs,MultiOutputFor

这是小D第一篇博客,有什么错误还请各位指正。小D也是刚接触Hadoop,因为在淘宝实习,有很多算法要在分布式环境下实现,所以这几天一直在看Hadoop,边用边学。最近实现的一个算法需要reduce输出很多参数,每个参数的格式不一样,而且要做为下一次mapreduce的输入,大家都知道Hadoop的分布式操作系统HFS是以目录为节点读取文件的,每个reduce输出一个分片,所以必须把要输出的文件根据类型的不同输出到不同的目录中去。因为淘宝还在用Hadoop0

系统 2019-08-12 09:29:27 1682