0)一份数据上传到hdfs中,会被切分成好多片(比如64MB),并且每一个片段会存到若干台DataNode(冗余存储,防止某个节点失效后不至于导致数据不完整,作业无法进行) 1)map的输出既是Reduce的输入。 2)map对每条记录的输出以<key,value> pair的形式输出。 3)在进入reduce阶段之前,还要将各个map中相关的数据(key相同的数据)进过洗牌,排
MapReduce的流程图 名词解释:Map的过程 :每个输入分片会让一个map任务来处理,默认情况下,以HDFS的一个块的大小(默认为64M)为一个分片,当然我们也可以设置块的大小。map输出的结果会暂且放在一个环形内存缓冲区中(该缓冲区的大小默认为100M,由io.sort.mb属性控制),当该缓冲区快要溢出时(默认为缓冲区大小的80%,由io.sort.spill.percent属性控制),
转载 2023-11-28 20:29:34
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<?xml version="1.0"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <!-- Put site-specific property overrides in this file. --> &
转载 2011-07-04 14:06:49
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    hadoop作业提交时可以指定相应的队列,例如:-Dmapred.job.queue.name=queue2 通过对mapred-queue-acls.xml和mapred-site.xml配置可以对不同的队列实现不同用户的提交权限. 先编辑mapred-site.xml,修改配置如下(增加四个队列): <property>  &n
原创 2012-05-22 10:35:24
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一、HDFS-HA集群配置1.环境准备1. 修改IP2. 修改主机名及主机名和IP地址的映射3. 关闭防火墙4. ssh免密登录5. 安装JDK,配置环境变量等2.规划集群hadoop102  hadoop103  hadoop104NameNodeNameNode JournalNodeJournalNodeJournalNodeDataNodeDataNodeDa
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sqoop HADOOP_MAPRED_HOME 远程配置 在使用Sqoop进行数据传输时,常常会遇到远程配置`HADOOP_MAPRED_HOME`的问题。这个配置项关系到Sqoop如何与Hadoop集群交互,因此配置正确与否直接影响到数据导入与导出功能的实现。以下是我整理的解决这个问题的详细步骤与方法。 ### 环境准备 在进行远程配置之前,我们需要确保环境的搭建是正确的。以下是我整理的
原创 6月前
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续上篇name value Descriptionhadoop.job.history.locationjob历史文件保存路径,无可配置参数,也不用写在配置文件里,默认在logs的history文件夹下。hadoop.job.history.user.location用户历史文件存放位置io.sort.factor30这里处理流合并时的文件排序数,我理解为排序时打开的文件数io.sort.mb60
原创 2012-12-26 20:48:11
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文章目录Hadoop生产调优之HDFS-核心参数1. NameNode 内存生产环境配置2. NameNode心跳并发配置3. 开启回收站配置 Hadoop生产调优之HDFS-核心参数1. NameNode 内存生产环境配置  如果每个文件块大概占用 150byte,以一台服务器 128G 内存为例,能存储多少文件块呢?   128 * 1024 * 1024 * 1024 / 150Byte
转载 2023-07-12 11:27:05
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目录一、NameNode 内存生产配置二、NameNode 心跳并发配置三、开启回收站配置 一、NameNode 内存生产配置NameNode 内存计算每个文件块大概占用150 byte,一台服务器128 G内存为例,能存储多少文件块呢 ?Hadoop2.x系列,配置NameNode内存NameNode 内存默认 2000 m,如果服务器内存4G,NameNode 内存可以配置 3g。在 had
转载 2023-07-14 15:55:42
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下图是HDFS的架构:   从上图中可以知道,HDFS包含了NameNode、DataNode以及Client三个角色,当我们的HDFS没有配置HA的时候,那还有一个角色就是SecondaryNameNode,这四个角色都是基于JVM之上的Java进程。既然是Java进程,那我们肯定可以调整这四个角色使用的内存的大小。接下来我们就详细来看下怎么配置HDFS每个角色的内
转载 2023-06-30 17:29:22
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一、HDFS核心参数1.1 NameNode内存生产配置查看 NameNode 占用内存,查看 DataNode 占用内存jmap -heap PID 或者 jps -heap PIDNameNode 内存计算 每个文件块大概占用 150byte,一台服务器 128G 内存为例,能存储多少文件块呢? 1281281024*1024/150Byte≈9.1亿Hadoop2.x 系列, 配置 Na
转载 2023-07-03 20:01:50
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## Hadoop内存配置详解 ### 概述 Hadoop是一个分布式计算框架,用于处理大规模数据集。在使用Hadoop时,配置适当的内存参数是至关重要的,它直接影响到任务的性能和稳定性。本文将介绍如何正确配置Hadoop内存参数。 ### 配置流程 下面是配置Hadoop内存的步骤总结,可以使用以下表格进行展示: | 步骤 | 描述 | | ---- | ---- | | 步骤1 |
原创 2023-11-04 14:22:37
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Spark集群部署规划安装目录 /opt/bigdata解压安装包 tar zxvf spark2.0.2binhadoop2.7.tgz重命名目录 mv spark2.0.2binhadoop2.7 spark修改配置文件 配置文件目录在 /opt/bigdata/spark/conf vi sparkenv.sh 修改文件(先把 sparkenv.sh.template 重命名 为 spark
转载 2023-09-20 08:53:03
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一、resourcemanager,nodemanager,namenode,datanode1、内存(1)java默认1)最大内存没有配置的话根据java默认最大内存1.java最大内存-Xmx 的默认值为你当前机器最大内存的 1/42.java最小内存-Xms 的默认值为你当前机器最大内存的 1/64)(2)hadoop_env 文件配置namenode和datanode(注意在namenod
一 发生很多Job OOM现象那几天运维发现很多OOM,一直不断在Full GC。我们知道Full GC一旦发生超过几分钟,其他的线程均停止工作,只有垃圾回收线程工作。第一个猜想是运行的Job,也就是我们运行任务内存资源不够用。所以猜想是container所启动的YarnChild的JVM内存大小不够,或者配置小了,导致内存不够用。我们就把内存配大了些。mapreduce.map.memory.m
HDFS —核心参数 1.1 NameNode 内存生产配置 1 ) NameNode 内存计算 每个文件块大概占用 150byte ,一台服务器 128G 内存为例,能存储多少文件块呢? 128 * 1024 * 1024 * 1024 / 150Byte ≈ 9.1 亿 G MB KB
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传统的hadoop机群的处理能力采用slot来定义,基于YARN的hadoop2则建立了支持多应用框架的模式,其配置方式发生了变化。以下以一个机群配置为例说明。机群中处理节点的配置为:CPU:2路6核 Xeon E5内存:64GB硬盘:8块4TB SASYARN中处理能力的基本资源分配单元为container,其封装了内存、CPU、硬盘等资源,按照官方推荐,每CPU核、每块硬盘配置为1-2个容器,
Hadoop为用户作业提供了多种可配置的参数,以允许用户根据作业特点调整这些参数值使作业运行效率达到最优。一 应用程序编写规范1.设置Combiner对于一大批MapReduce程序,如果可以设置一个Combiner,那么对于提高作业性能是十分有帮助的。Combiner可减少Map Task中间输出的结果,从而减少各个Reduce Task的远程拷贝数据量,最终表现为Map Task和Redu
Hadoop任务提交分析 分析工具和环境 下载一份hadoop的源代码,这里以hadoop-1.1.2为例。本地IDE环境为eclipse。导入整个文件夹,然后能够在IDE里面看到文件夹结构了。要分析任务提交过程,须要找到入口代码,非常明显,对于熟悉Hadoop应用程序开发的同学来说非常easy的知道任务的提交是从job的配置開始的。所以须要这样一份提交Job的代码。在src/examples里
转载 2023-07-12 13:31:58
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<!--Thu Aug 15 20:47:13 2013-->  <configuration>    <property>    <name>mapreduce.task.timeout</name>    <value>600000</value>  </property>    &
原创 2022-08-16 10:22:00
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