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1.部署hadoop
和普通的datanode一样. 安装jdk,ssh
2.修改host
和普通的datanode一样. 已有 0 人发表留言,猛击->> 这里<<-参与讨论. —软件人才免语言低担保 赴美带薪读研.
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在hadoop集群中添加一个新增数据节点. 同样在其它各节点都添加新的server123服务器. ->在新节点上生成自己的密钥. ->把原集群中的密钥复制添加到新节点的密钥当中. ->再把新节点上的新密钥复制(覆盖)到原集群中的新节点. --首先,为了避免误操作,操作之前要先备份原集群的密钥文件. 2014年 02月 12日 星期三 11:31:08 CST.
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今天通过jconsole监控Hadoop写数据,发现一个问题,datanode数据存储不均衡. 环境部署情况:我们多台服务器,其中4台server用来作为DataNode,并且其中3台部署了web应用,我们目前设置的复制参数为1. 问题:没有部署web应用的Datanode节点处理的数据,与已经部署了web应用的Datanode节点数据写入量有很大差异.
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Hadoop添加和删除节点. (一)添加节点有两种方式,一种是静态添加,关闭hadoop集群,配置相应配置,重启集群(这个就不再重述了). (二)动态添加,在不重启集群的情况下添加节点. 1.设置新datanode与namenode的SSH无密码登陆. 2.在hosts添加主机名称,并且把该文件复制到集群中的其他节点上.
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环境由三台服务器组成,分别为目录节点,内容节点,服务器列表如下所示:. 1.2.2 Java多机安装. 将下载到后java文件传至各主机/home目录中,下面可以进行对其进行安装:. 在每台机器上创建hadoop帐户,在每台机器生成hadoop的的公私钥对,分别将上述公钥对写入到authorized_keys文件之中,将authorized_keys分别分发至各个主机~/.ssh/目录之中即可.
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Hadoop Streaming是Hadoop提供的一个编程工具,它允许用户使用任何可执行文件或者脚本文件作为Mapper和Reducer,例如:. 采用shell脚本语言中的一些命令作为mapper和reducer(cat作为mapper,wc作为reducer). 本文安排如下,第二节介绍Hadoop Streaming的原理,第三节介绍Hadoop Streaming的使用方法,第四节介绍Hadoop Streaming的程序编写方法,在这一节中,用C++、C、shell脚本 和python实现了WordCount作业,第五节总结了常见的问题.
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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.
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我在使用Hadoop编写MapReduce程序时,遇到了一些问题,通过在Google上查询资料,并结合自己对Hadoop的理解,逐一解决了这些问题. Hadoop对MapReduce中Key与Value的类型是有要求的,简单说来,这些类型必须支持Hadoop的序列化. 为了提高序列化的性能,Hadoop还为Java中常见的基本类型提供了相应地支持序列化的类型,如IntWritable,LongWritable,并为String类型提供了Text类型.
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TaskScheduler,顾名思义,就是MapReduce中的任务调度器. 在MapReduce中,JobTracker接收JobClient提交的Job,将它们按InputFormat的划分以及其他相关配置,生成若干个Map和Reduce任务. 然后,当一个TaskTracker通过心跳告知JobTracker自己还有空闲的任务Slot时,JobTracker就会向其分派任务.
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最近有时间看看hadoop的一些东西,而且在测试的环境上做了一些搭建的工作. 首先,安装前需要做一些准备工作. 使用一台pcserver作为测试服务器,同时使用Oracle VM VirtualBox来作为虚拟机的服务器. 新建了三个虚拟机以后,安装linux,我安装的linux的版本是redhat linux 5.4 x64版本.