前言 监控hadoop的框架有不少，如CDH的CM组件和Ambari都可以监控他们自己的hadoop，但是它不能监控apache的hadoop，如果你是使用原生的Apache Hadoop，那么也没关系，原生的Hadoop天生就提供了非常详细的对接Ganglia的jmx接口，里面包含了各个核心组件metrics获取功能，这一点你可以查看hadoop和hbase包括spark的conf下
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2023-07-25 20:22:09
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配置修改$HADOOP_HOME/etc/hadoop/hadoop-env.sh# 在配置namenode和datanode时都会有用到JMX_OPTS的代码，是为了减少重复提取出的公共代码
export JMX_OPTS="-Dcom.sun.management.jmxremote -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false -Dcom
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2023-07-04 14:33:58
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第133讲：Hadoop集群监控Ganglia架构设计和运行机制详细解析学习笔记可监控和显示集群中节点的各种状态信息，如CPU/内存、磁盘利用率，IO负载，网络流量等。ganglia可将历史数据以曲线形式非常友好地以php页面形式展现，本身有很好的扩展性，允许用户加入自己想监控的信息。要监控特殊信息时方便。下图是ganglia架构图: ganglia包含几个部分，这几个部分间通信是通过x
大数据教程分享HDFS常用shell和web界面介绍 最后一个:块删除的开始时间HDFS的Shell命令:ps:无论看到是hdfs dfs 形式还是 hadoop fs这种形式 都可以 完成对HDFS的操作 1.向HDSF上传文件 put: 从本地文件系统赋值单个或多个原路径目标文件到HDFS文件系统中 hdfs dfs -put 本地文件路径
背景HDFS集群规模日益扩大之后，集群中难免会出现一些“慢节点“，主要表现为网络数据传输变慢、磁盘读写变慢。平常这些慢节点很难被发现，只有当业务作业数据读写涉及到这些节点，导致作业运行时间延长，我们才会发现集群读写变慢了，进而去定位具体变慢的节点。所以慢节点一直是HDFS集群运维中需重点关注的问题，在Hadoop2.9之后，社区支持了从Namenode jmx上查看慢节点的功能。metrics格式
一，环境准备 hadoop 2.8.2 分布式环境 hbase 1.2.6 分布式环境 主节点采用 ubuntu 16.04 桌面版 ，从节点为服务器版的ubuntu 16.04 主机：  
1、巡检HDFS 为集群提供高可用性弹性存储服务，是集群的存储主体。每日早晚巡检HDFS 服务，包括HDFS 服务可用性、存储使用率、datanode 是否有故障盘等。1.1、HDFS 总体状态①HDFS 状态，如下的红色提示需要关注 ②HDFS 容量是否过阈值1.2、HDFS UI 巡检1.2.1、summary巡检对应上图所示标号，逐一进行解释：（1
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2023-07-10 14:55:22
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1.外部的应用程序需要操作HDFS的情况，该如何解决？2.WebHDFS REST API可以完成什么事情？3.Httpfs 配置启动，core-site.xml、hdfs-site.xml文件改如何配置？4.REST API 如何启动httpfs？5.通过什么命令可以查看hdfs文件的状态？6.WebHDFS常用操作都包含什么？该如何实现？1 介绍 Hado
一、HDFS概述1.1 HDFS概念HDFS ( Hadoop Distributed File System ) ，Hadoop分布式文件系统，通过目录树（/）来定位文件。是根据google发表的论文翻版的。论文为GFS（Google File System）Google 文件系统1.2 HDFS优缺点1.2.1 优点① 高容错性：保存多个副本，提高容错性，副本丢失或宕机自动恢复。默认存3份。
文章目录（123）压缩概述在Map阶段启用在Reduce阶段启用（124）压缩案例实操如何在Map输出端启用压缩如何在Reduce端启用压缩参考文献 （123）压缩概述压缩也是MR中比较重要的一环，其可以应用于Map阶段，比如说Map端输出的文件，也可以应用于Reduce阶段，如最终落地的文件。压缩的好处，是减少磁盘的IO以及存储空间。缺点也很明显，就是极大增加了CPU的开销（频繁计算带来的频繁
简介Ganglia可以监控分布式集群中硬件资源的使用情况，例如CPU，内存，网络等资源。通过Ganglia可以监控Hadoop集群在运行过程中对集群资源的调度，作为简单地运维参考。 环境搭建流程 1、我们先在主机master01上面搭建好Ganglia环境2、在master01主机上解压JDK和Hadoop到安装目录、修改配置文件3、克隆出两台主机slave01,s
文章目录Hadoop三大组件之HDFS入门HDFS概述HDFS的shell操作(开发重点)基础语法部分常用命令实操上传下载HDFS的直接操作 Hadoop三大组件之HDFS入门众所周知，Hadoop有三大组件，HDFS、MapReduce、YARN。我的专栏是说大数据，那么数据总得需要存储吧，那么我们今天一起来看看这神秘的大数据有着怎样的身体，能够吸引这广大的学子来”看她“。HDFS概述存在即合
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2023-07-14 20:17:28
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Ganglia是一个监控服务器，集群的开源软件，能够用曲线图表现最近一个小时，最近一天，最近一周，最近一月，最近一年的服务器或者集群的cpu负载,内存,网络,硬盘等指标。Ganglia的强大在于：ganglia服务端能够通过一台客户端收集到同一个网段的所有客户端的数据，ganglia集群服务端能够通过一台服务端收集到它下属的所有客户端数据。这个体系设计表示一台服务器能够通过不同的分层能够管理上万台
一、调研背景 XGboost on Yarn已正式接入流量，目前需要对XGboost集群进行有效监控。为了保证系统的稳定性，可靠性，可运维性。 掌控集群的核心性能指标，了解集群的性能表现； 集群出现问题时及时报警，便于同学及时修复问题； 集群重要指标值异常时进行预警，将问题扼杀在摇篮中，不用等集群真正不可用时才采取行动； 当集群出现问题时，监控系统可以帮助我们更快的定位问题和解决问题。二
HDFS存储理念（kiding）: 以最少的钱买最烂的机器并实现最安全、难度高的分布式文件系统(高容错性低成本)，从上可以看出，HDFS认为机器故障是种常态，所以在设计时充分考虑到单个机器故障，单个磁盘故障，单个文件丢失等情况。
一、HDFS简介
1. HDFS有以下几个主要特点： 处
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2023-08-30 15:46:07
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一、HDFS介绍HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop项目的核心子项目，是分布式计算中数据存储管理的基础，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，可以运行于廉价的商用服务器上。它所具有的高容错、高可靠性、高可扩展性、高获得性、高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储，为超大数据集（Large Data Set）的应用处理带来了很多便利。
HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop项目的核心子项目，是分布式计算中数据存储管理的基础，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，可以运行于廉价的商用服务器上。它所具有的高容错、高可靠性、高可扩展性、高获得性、高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储，为超大数据集（Large Data Set）的应用处理带来了很多便利。背景随着数据量越
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2023-08-18 20:46:38
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一、HDFS 简介1.HDFS的设计思想及作用HDFS 是 hadoop 的分布式文件存储系统，它的设计思想为分而治之，就是说将大文件、大批量文件、分布式存放在大量服务器上，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析。在大数据系统中主要为各类分布式的运算框架（如：mapreduce、spark等）提供数据存储服务。2.HDFS的概念及特性首先，它是一个文件系统，用于存储文件，通过统一的命名空间
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2023-08-16 17:32:19
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Hadoop、HDFSHadoop介绍Hadoop 狭义上是指软件，广义上Hadoop指生态圈Hadoop之父Doug CuttingHadoop核心组件Hadoop HDFS（分布式文件存储系统）：解决海量数据存储；处于生态圈的低层和核心地位Hadoop YARN（集群资源管理和任务调度框架）：解决资源任务调度，支撑各种计算引擎运行，保证了Hadoop地位Hadoop MapReduce(分布式
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2023-08-18 19:26:33
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Hadoop-HDFS基础原理与操作
1、概述 HDFS是Hadoop分布式文件系统，用来分布式存储海量数据，并具有高可靠、高性能、可伸缩的能力。 HDFS屏蔽了分布式存储的细节，提供了标准的访问方式，能够以类似访问本地文件系统的方式访问HDFS中的文件。 如下是
