目录HadoopHDFS-HAHA(HighAvailablity)HDFS-HA集群搭建HDFS-HA核心问题HDFS-HA手动配置1环境准备2规划集群3配置HDFS-HA集群4启动HDFS-HA集群HDFS-HA自动模式HDFS-HA自动故障转移工作机制HDFS-HA自动故障转移的集群规划配置HDFS-HA自动故障转移YARN-HA配置YARN-HA工作

文章目录三种调度策略YARN多资源队列配置和使用资源队列配置Java代码参考文献三种调度策略从左到右依次为FIFOScheduler、CapacityScheduler、FairScheduler策略，下面对这三种策略进行分别介绍FIFOScheduler：先进先出(firstin,firstout)调度策略任务依次进行

Cannotcreatedirectorymp/hiveoot/...Namenodeisinsafemode.关闭安全模式:hadoop dfsadmin-safemodeleave 

1.先编译好hive源码  2.用idea打开hive源码，并build    build前可以调整下jvm参数，否则build过程中容易OOM     添加jd/lib下的tools.jar，否则会报java:Compilationfailed:internaljavacompilererror   3.添加配置文件，运行client

初识Hadoop，Hadoop知识小结文章名称：初识Hadoop，Hadoop知识小结文章内容：将简单描述Hadoop的知识点，和一些概念的东西文章作者：爱划水的潇洒哥提示：以下内容为个人学习的总结，更多详细资料需您自行查阅。前言：Hadoop采用Java语言开发，是对Goolgle的MapReduce、GFS和BigData等核心

fromhdfsimport*client=Client("http://192.168.248.10:9870",root="/",timeout=100)#文件夹的操作'''print(client.list("/data/class2"))client.makedirs("/data/class3")print(client.list("/data&qu

一、vimcore-site.xml<!--core指定NameNode的地址--><property><name>fs.defaultFS<ame><value>hdfs://hadoop101:8020</value></property><!--指定hadoop数据的存储目录--><property><name>hadoop.t

DBeaver连接Hive准备工作hadoop分布式或者伪分布已经安装好hive已经安装好并且已经初始化DBeaver客户端工具可参考：https://blog.csdn.net/cww468/article/details/122328122?spm=1001.2014.3001.5501启动Hadoop：start-dfs.sh启动Hive服务hive--servicemetastor

1#!/bin/bash2case$1in3"start")4echo"————————————启动hadoop集群————————"5sshhadoop106"/opt/module/hadoop/sbin/start-dfs.sh"6sshhadoop107"/opt/module/hadoop/sbin/start-yarn.sh"7;;8"sto

Hadoop安装分为单机、伪分布式和完全分布式。单机模式是Hadoop的默认模式。在初次安装Hadoop后，将使用这个模式。此时Hadoop的三个配置文件为空。单机模式不使用HDFS，也不加载任何Hadoop守护进程，仅用来调试MapReduce程序。伪分布式，Hadoop的守护进程在一台机器上运行，模拟一个小规

一、常用端口号端口名称Hadoop2.xHadoop3.xNameNode内部通信端口8020/90008020/9000/9820NameNode对用户的查询端口500709870Yarn查看任务运行情况80888088历史服务器1988819888二、常用的配置文件Hadoop2.xHadoop3.xcore-site.xmlcore-site.xmlhdfs-site.xmlhdfs-site.

HDFS是Hadoop为了储存海量数据而使用的一种分布式文件系统。这种文件系统是运作于多个机器之上的。HDFS为了保证数据储存的可靠和读取性能，会把保存的数据进行切块后进行复制并且储存在集群的多个节点中。HDFS存在名字节点NameNode和数据节点DataNode：NameNode：储存元数据信息，也

一、Hadoop入门1、常用端口号hadoop3.xHDFSNameNode内部通常端口：8020/9000/9820HDFSNameNode对用户的查询端口：9870Yarn查看任务运行情况的：8088历史服务器：19888hadoop2.xHDFSNameNode内部通常端口：8020/9000HDFSNameNode对用户的查询端口：50070Yarn查看任务运

在IDEA中整合hadoop和java，创建目录时出现这个问题。发现是权限的问题，所以尝试赋予其他用户权限，最终解决//创建配置对象Configurationconf=newConfiguration();//conf.set("fs.defaultFS","hdfs://hdp1:8020");//创建操作对象

文章目录HadoopHA高可用安装主机基础环境配置安装JAVA环境安装zookeeper安装Hadoop开始修改配置开始启动页面访问测试HadoopHA高可用安装此方案注意问题hdfs-site.xml文件中的dfs.ha.fencing.methods参数为shell而非sshfence.因为sshfence存在主节点所在主机宕

事前准备下载java的压缩包下载地址：http://www.oracle.comechnetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html下载Hadoop压缩包下载地址：https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/使用第三方远程工具进行远程1使用ifconfig获取ip(我这里的192.168

Hadoop——Yarn（4）文章目录1.Yarn基础架构2.Yarn工作机制3.作业提交全过程4.调度器和调度算法4.1先进先出调度器(FIFO)4.2容量调度器(CapacityScheduler)4.3公平调度器(FairScheduler)5.Yarn生产环境核心参数1.Yarn基础架构Yarn主要由ResourceManager、NodeManag

什么是hadoop？Hadoop是一个开源框架，允许使用简单的编程模型跨计算机集群分布式处理大型数据集的框架。它旨在从单个服务器扩展到数千个机器，每个都提供本地计算和存储。Hadoop提供的功能？1.可靠的共享存储（分布式存储）；2.抽象的分析接口（分布式分析）。Hadoop特性：可运行

5.1概念YARN主要负责集群资源的管理和调度。支持主从结构。主节点最多可以有2个，从节点可以有多个。YARN主要管理内存和CPU两种资源类型。ResourceManager主要负责集群资源的分配和管理NodeManager主要负责当前机器的资源管理。当NodeManager节点启动的时候会自动向Re

win下访问linux系统的hadoop，访问拒绝，1.防火墙阻止问题centos7关闭防火墙：systemctlstopfirewalld.service2.关闭防火墙后还访问不了，需要考虑hadoop是否有开放权限连接。Win下Eclipse提交hadoop程序会出错：org.apache.hadoop.security.AccessControlException:Permissiondeni

背景随着公司数据仓库的建设，数仓hive表愈来愈多，如何管理这些表？经调研，Atlas成为了我们的选择对象，本文是Atlas实战记录，感谢尚硅谷的学习视频1.Atlas概述1.1ApacheAtlas的主要功能元数据管理和治理，提升团队间对于数据资产的协作功能具体功能详细介绍元数据分类支持对

第一章HA概述（1）所谓HA（HighAvailablity），即高可用（7*24小时不中断服务）。（2）实现高可用最关键的策略是消除单点故障。HA严格来说应该分成各个组件的HA机制：HDFS的HA和YARN的HA。（3）NameNode主要在以下两个方面影响HDFS集群NameNode机器发生意外，如宕机，集群将无法使用，

Partition分区的使用案例：将统计结果按照条件输出到不同文件中（分区）文章目录1）需求2）需求分析3）编程实现1.创建Partitioner类2.创建Bean类3.创建Mapper类4.创建Reducer类4.查看结果1）需求将统计结果按照手机号开头输出到不同文件中期望输出：手机号136、137、138、13

问题描述：通过50070发现无法访问hdfs，因为服务器被重启过，hdfs没有启动。启动hdfs，但是jps发现没有namenode，查看hadoop/logs/xxxx.log发现：Storagedirectorymp/hadoop-abc/dfsamedoesnotexist原因是重启后服务器删掉了mp下的数据。 解决方法：hdfsnamenode-form

1.触发报错   1. hive启动   2. 初始化元数据库(derby)  bin/schematool-dbTypederby-initSchema2.报错信息Exceptioninthread"main"java.lang.NoSuchMethodError:com.google.common.base.Preconditions.checkArgument(ZLjava/lang/String;

一、MapReduce概述1.定义MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，使用户开发“基于Hadoop的数据分析应用”的核心框架。MapReduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个Hadoop集群上。2.优势<1>易于编程用

《Hadoop技术内幕》本书共两册，分别从源代码的角度对“CommonHDFS”和“MapReduce的架构设计和实现原理”进行了极为详细的分析。《Hadoop技术内幕：深入解析MapReduce架构设计与实现原理》由Hadoop领域资深的实践者亲自执笔，首先介绍了MapReduce的设计理念和编程模型，然后从源代

视频直播app源码，将内容推荐给平台内的好友实现的相关代码引入依赖✧配置✧工具类 <properties>  <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>  <maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source>  <maven.compiler.target>1.8</mave

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。Hadoop实现了一个分布式文件系统（DistributedFileSystem），其中一个组件是HDFS（HadoopDistributedFileSystem）。HDFS有高

目录前言1.背景2.动态扩容、节点上线2.1新机器基础环境准备2.1.1主机名、IP2.1.2Hosts映射2.1.3防火墙2.1.4SSH免密登录2.1.5JDK环境配置2.2Hadoop配置2.2.1DataNode负载均衡服务3.动态缩容、节点下线3.1添加退役节点3.2刷新集群3.3手动关闭DataNode进程