一、配置数据库互信脚本脚本名称auto_auth.sh[root@allsql01~]#catauto_auth.shDEST_USER=$1PASSWORD=$2HOSTS_FILE=$3if[$#-ne3];thenecho"Usage:"echo"$0remoteUserremotePasswordhostsFile"exit1fiSSH_DIR=~/.sshSCRIPT_

一、概述    为了远程调试集群，我本地编译了一下源码，记录下Hadoop3.1.1源码编译记录和遇到的问题，只写关键步骤，其他自行百度。软件版本：    Centos7.2可联网    Hadoop3.1.1    Maven3.5.2    Jdk1.8  Protobuf2.5.0    cmake3.14.51.官网下载源码包，里

题面：启动集群正常运行wordcount脚本时出现错误如下：2021-03-0610:46:36,826INFOmapreduce.Job:map0%reduce0%2021-03-0610:46:36,845INFOmapreduce.Job:Jobjob_1614998747877_0001failedwithstateFAILEDdueto:Applicationapplication_1614998747877_000

HADOOPHadoop是一个开源软件框架，用于存储大量数据，并发处理/查询在具有多个商用硬件（即低成本硬件）节点的集群上的那些数据。总之，Hadoop包括以下内容：HDFS（HadoopDistributedFileSystem，Hadoop分布式文件系统）：HDFS允许你以一种分布式和冗余的方式存储大量数据。例如，1GB（即102

java.net.BindException:Portinuse:hadoop103:8088atorg.apache.hadoop.http.HttpServer2.constructBindException(HttpServer2.java:1213)atorg.apache.hadoop.http.HttpServer2.bindForSinglePort(HttpServer2.java:1235)atorg.apache.h

大数据分析能够帮助认识数据的真实价值，而大数据分析工具在研究大量数据的过程中寻找模式、相关性和其他的有用信息，来帮助人们和企业更好地适应变化，并且做出那些真正明智的决定。一个好用的大数据分析工具，能够提高企业整体分析研究能力、市场快速反应能力。下面我为大家推荐几款目前

1.大数据概述大数据主要解决：海量数据的存储（TB、PB、EB）和海量数据的分析计算问题特性：大数据量、多样化、低价值密度如何快速对有价值数据“提纯”成为目前大数据背景下待解决的难题。2.大数据技术生态体系2.1hadoop2.1.1hadoop完全分布式集群搭建准备3台虚拟机防

文章目录写在前面一、Flume-agent配置二、连续报错排雷org/apache/hadoop/io/SequenceFile$CompressionTypeorg/apache/commons/configuration/Configurationorg/apache/hadoop/util/PlatformNameorg/apache/htrace/core/Tracer$BuilderNoFileSystemforscheme:hdfsjav

1.hdfs的文件操作1.1创建maven项目<?xmlversion="1.0"encoding="UTF-8"?><projectxmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocatio

一、概述   RPC(RemoteProcedureCallProtocol)-远程过程调用协议。通过网络从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络技术的协议。它假定某种传输协议的存在，如TCP，UDP，为通信程序之间携带信息数据，RPC是hadoop框架运行的基础，如果想精通Hadoop源码，RPC通信机制肯定是回避

Hadoop实验准备工作一、实验环境二、两种依赖引入方式三、安装约定说明：将实训所需的资料和实验所需依赖放在该文章内，便于以后查看！一、实验环境虚拟机：VMware/VirtualBoxCentos7镜像：CentOS-7-x86_64-DVD-1511.isoJDK：jdk-8u171-linux-x64.tar.gz（建议与我保持一致）Ha

文章目录前言1.root用户下安装mysql2.安装mysql2.1下载并安装mysql官方的yum源2.2安装mysql3.设置mysql3.1mysql服务3.2修改密码2.Hive的安装部署1.1先决条件1.2准备安装包1.3解压1.4修改配置文件1.5拷贝mysql驱动包1.6配置Hive环境变量1.7验证安装总

                        MapReduce经典案例总结首先得搭好hadoop环境，windows搭好单机环境1、根据手机号统计上网流量，统计上行流量、下行流量和总流量数据如下,文件 flow.log，上传到hadoop集群目录 /flow/input，经过一次map

一、概述    上篇文章我们写了Hadoop3.1.1的源码编译，这里我们将编译的源码进行部署，作为我后面远程代码调试的目标集群，这里我把部署的一些重要的步骤写一写，希望对新手们有空，对Hadoop很熟悉的就不用看了。集群节点：节点主机名说明192.168.0.101master.hadoop.ljsmaster节点192.168

文章目录查看本机地址查看方式1查看方式2查看网关设置master虚拟机网络配置关闭selinux修改节点的主机名配置host文件SSH免密配置以及验证（所有节点）安装和启动ssh协议克隆然后`master`虚拟机切换成`hadoop`用户（以下所有的操作都是`hadoop`用户下操作）使用ssh-keygen生成

MapReduceShuffle过程详解一、回顾Shuffle功能分区问题：MapReduce中Reduce的设计本身是为了实现聚合，所以Reduce进程默认只会启动一个单个ReduceTask如果处理的数据量过多，会导致性能较差，或者资源不足导致程序运行失败功能：每个分区就是一个ReduceTask进程，允许启动配

1.写在前面这里是有关于一个头条推荐项目的学习笔记，主要是整理工业上的推荐系统用到的一些常用技术，这是第二篇，第一篇介绍的是数据库的迁移技术，也就是mysql中的数据如何导入到Hadoop中，在大数据平台上进行处理，而这一篇要介绍的技术是用户的行为日志收集，通过flume将业务数据

虚拟机环境的准备1、准备三台虚拟机、虚拟机配置要求如下：（1）单台虚拟机：内存4G，硬盘50G（2）安装必要环境（3）修改克隆虚拟机的静态IP（4）查看Linux虚拟机的虚拟网络编辑器，编辑->虚拟网络编辑器->VMnet8（5）查看Windows系统适配器VMwareNetworkAdapterVMnet8的IP地址2、修改主机名（1）修

大数据技术生态体系 Hadoop组成    Hadoop运行环境搭建 

背景（1）问题背景线上梨花集群Container日志上报的事务集群namenoderpc持续飙高，影响到了Yarn分配Container的性能，任务提交数下降，导致整个集群的吞吐量下降。（2）原因简介作业提交到Yarn集群时，每个NM节点都会对每个app作业进行日志聚合操作，该操作包括初始化日志聚合服

大数据分析能够帮助认识数据的真实价值，而大数据分析工具在研究大量数据的过程中寻找模式、相关性和其他的有用信息，来帮助人们和企业更好地适应变化，并且做出那些真正明智的决定。一个好用的大数据分析工具，能够提高企业整体分析研究能力、市场快速反应能力。下面我为大家推荐几

1.centos7创建1.新建虚拟机2.最好放在非系统盘的固态盘3.设置内存大小，根据自己需求4.默认5.默认6.动态分配7.最少100G8.分组9.重命名10.11.12.安装操作系统13.选择镜像14.15.16.修改CPU17.修改鼠标18.启动19.自由缩放20.21.22.23.设置root密码24

森哥大作，接上一篇：SQLonHadoop技术分析（一）本篇继续分析SQLonHadoop的相关技术，本次分析的重点是查询优化器（技术上的名词叫SQLParser），在SQLonHadoop技术中有着非常重要的地位，一次查询SQL下来，SQLParser分析SQL词法，语法，最终生成执行计划，下发给各个节点执行，SQL的执行的过程快慢，跟

一、hadoop简介hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。龙芯3A2000上运行Hadoophadoop实现了一个分布式文件系统（hadoopDistributedFileSystem），简称HDFS

Hadoop概述信息hadoop有三大组成部分，HDFS（分布式文件存储系统）、YARN（资源管理器）、MAPREDUCE（分布式计算框架）,下边我们来简单介绍一下HDFS分布式文件存储系统HDFS分布式文件系统，是由Google的GFS谷歌文件系统开源出来，其存储模型是有主从结构的，可以划分出来以下几点NameNode（NN）

1．架构简介AmazonElasticMapReduce（AmazonEMR）是一种Web服务，让用户能够轻松、快速并经济地处理大量的数据。AmazonEMR简化了大数据处理，提供的托管Hadoop框架可以跨越各个动态可扩展的AmazonEC2实例分发和处理海量数据，如图11.6所示。图11.6在AmazonEMR上运行的Hadoop集群使

Hadoop企业开发场景案例1案例需求​（1）需求：从1G数据中，统计每个单词出现次数。服务器3台，每台配置4G内存，4核CPU，4线程。​（2）需求分析：​1G/128m=8个MapTask；1个ReduceTask：1个mrAppMaster​平均每个节点运行10个/3台≈3个任务（433）2HDFS参数调优​（1）修改：hadoop-env.s

1Hadoop二次开发环境构建1.1Hadoop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jdk7.0rpm-ivhjdk-7u2-linux-x64.rpmvim/etc/profileexportJAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0exportJRE_HOME=/usr/java/jdk1.7.0/jreexportPATH=$JA

配置集群齐心协力集群执行案例1.配置hadoop-env.sh文件把上面的路径写到文件中，vi或者NotePad++文件都可以。在/etc/hadoop/hadoop-env.sh中添加exportJAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144配置core-site.xml<property><name>fs.defaultFS<ame><value>hdfs:

环境配置及软件安装环境配置域名映射免密登录关闭SELinux时钟同步软件安装环境变量配置配置文件环境配置目标配置三台虚拟机（CentOS7.6版本），网络配置已完成，JDK已安装并配置环境变量，防火墙已关闭hostnamectlset-hostnamenum04域名映射【必选操作】首先配置当前主