mahout是基于hadoop的数据挖掘工具，因为有了hadoop，所以进行海量数据的挖掘工作显得更为简单。但是因为算法需要支持M/R，所以不是所有常用的数据挖掘算法都会支持。这篇文章会告诉你，如何使用hadoop + mahout搭出一个简易的聚类工具。
第一步：搭建hadoop平台。
我使用的是ub
转载
2024-02-01 19:21:11
32阅读
Hadoop集群中有三种作业调度算法，分别为FIFO，公平调度算法和计算能力调度算法先来先服务（FIFO） Hadoop中默认的调度器FIFO，它先按照作业的优先级高低，再按照到达时间的先后选择被执行的作业。 FIFO比较简单，hadoop中只有一个作业队列，被提交的作业按照先后顺序在作业队列中排队，新来的作业插入到队尾。一个作业运行完后，总是从队首取 下一个作业运行。这种调度策略的优点是简单、易
转载
2023-09-22 13:26:36
150阅读
训练：用gfsh执行常见的任务启动gfsh之后，执行一系列典型的任务队列。第一步：创建一个工作目录，并进入这个目录，例如： 第二步：启动gfsh 第三步：启动一个locator 在文件系统中，检查你执行gfsh命令的文件的位置，注意，start locator命令会自动创建一个文件夹（名字就是locator的名字），在这个工作目录下，会创建一个日志文件，一个
1.队列配置1.基于clouderamanager的界面方式2.基于ambari的界面方式 3.修改对应的配置文件 （1）默认的调度器FIFO Hadoop中默认的调度器，它先按照作业的优先级高低，再按照到达时间的先后选择被执行的作业。集群中只有一个任务在运行，只有前一个运行完了后面的job才能按照排列顺序依次运行，优点是当前执行的job独享资源，资源利用最大化，缺点是小任务的资源浪费和队列的
转载
2023-09-26 19:45:07
177阅读
目录编辑Yarn的工作机制： 全流程作业：Yarn的调度器与调度算法：FIFO调度器（先进先出）：容量调度器（Capacity Scheduler）：容量调度器资源分配算法：编辑 公平调度器（Fair Scheduler）： Yarn的常用命令： yarn application查看任务（1）列出所有Application：（2）根据Application状
转载
2023-06-12 15:34:09
383阅读
一、Hadoop HA 机制的学习 1.1、Hadoop 2.X 的架构图 2.x版本中，HDFS架构解决了单点故障问题，即引入双NameNode架构，同时借助共享存储系统来进行元数据的同步，共享存储系统类型一般有几类，如：Shared NAS+NFS、BookKeeper、BackupNode 和 Quorum Journal Manager(QJM)，上图中用的是QJM作为共享存储
转载
2024-01-08 23:11:57
67阅读
hadoop-lzo经过我上一篇博文的介绍，大家都知道在我们大数据开发的过程中，其实我们都会对数据进行压缩的，但不同的压缩方式会有不同的效果，今天我来介绍一下lzo这种hadoop原生并不支持的压缩方式的配置和使用，最后我们将跑一次基于lzo的压缩的文件的wordcount。hadoop支持lzo由于hadoop原生并不支持lzo，所以即使我们使用了编译版的hadoop好像也不能使用lzo这中压缩
转载
2023-11-03 19:23:16
52阅读
Hadoop学习笔记[3]-HDFS权限验证与客户端开发hdfs自身没有用户体系，需要依靠第三方提供。例如LDAP，kerberos，linux系统用户等，但是HDFS和linux一样有超级管理员的概念，linux的超级管理员是root，HDFS的超级管理员是启动NN的用户，比如用hdp01用户启动hdfs，则hdfs的超级用户就是hdp01 虽然HDFS没有用户的概念，但是有自身的权限体系，
转载
2023-08-10 20:56:48
168阅读
关于在本地hadoop伪分布式环境下配置队列管理运算资源的问题记录 首先：照下面这个文章配置 Hadoop 设置队列计算能力调度器应用和配置 于是更改mapred.xml，配置capacity-scheduler.xml，配置完成后发现，在代码或者终端里加入队列名称，均显示找不到，后来看到该配置文件同级目录下有一个mapred-queues.xml文件，于是再抱有一丝希望的改了文件中的队列名测
转载
2023-09-01 09:01:21
42阅读
环境 操作系统：Ubuntu16.04（搭建在vritualBox虚拟机） Hadoop版本：2.9.1（http://mirror.bit.edu.cn/apacge/hadoop/common）,一般下载最新的稳定版本，即下载‘stable’下的2.x.y.tar.gz创建hadoop用户 如果安装Ubuntu时不是用hadoop用户名，怎增加一个hadoop用
转载
2024-02-02 08:20:53
97阅读
# Hadoop集群队列
## 介绍
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。在Hadoop中，任务调度是一个非常重要的问题，特别是在集群中同时运行多个任务时。为了有效地管理任务的调度和资源分配，Hadoop引入了队列的概念。
队列是对任务进行分类和组织的一种机制，可以根据任务的不同属性将其分配给不同的队列。每个队列都有自己的资源限制和优先级，这样可以更好地管理和控制任
原创
2023-12-24 05:12:23
56阅读
一、针对hadoop集群的磁盘配置建议 针对datanode,建议采用一组单独的磁盘，针对namenode节点，建议采用raid5或raid1来实现针对metadata的冗灾。 二、针对此问题讨论的资料 两篇文章从不同角度论证为什么Hadoop更青睐JBOD而不是RAID-0。分别是：Steve Loughran所撰写的《Why
hdfs是一个文件系统
类unix、linux
有用户概念
hdfs没有相关命令和接口去创建用户
信任客户端 <- 默认情况使用的 操作系统提供的用户有超级用户的概念
linux系统中超级用户：root
hdfs系统中超级用户： 是namenode进程的启动用户有权限概念
hdfs的权限是自己控制的 来自于hdfs的超级用户
既:权限和组要对应上才能上传文件面向操
转载
2023-06-04 16:23:53
454阅读
hadoop之hdfs的角色以及读写流程1. hdfs简介 hdfs集群分为两大角色：namenode、datanode1.1、 namenode工作职责： 1.1.1、 记录元数据： 文件的路径 文件的副本数量 文件的切块大小 文件的块信息 文件块的位置信息 1.1.2、 响应客户端请求 1.1.3、 平衡datanode上的文件块存
转载
2023-09-02 21:55:20
53阅读
一、Hadoop核心组件介绍 HDFS：分布式海量数据存储功能 Yarn：提供资源调度与任务管理功能 资源调度：根据申请的计算任务，合理分配集群中的计算节点（计算机） 任务管理：任务在执行过程中，负责过程监控、状态反馈、任务再调度等工作。 MapReduce：分布式并行编程模型和计算框架。解决分布式编程门槛高的问题，基于其框架对分布式计算的抽象map和reduce，可以轻松实现分布式计算程序 Hi
转载
2023-10-16 09:29:07
102阅读
# 如何实现"hadoop查看队列"
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何在Hadoop中查看队列。在这个过程中，我们将使用一些代码来帮助你完成任务。下面是整个流程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 登录到Hadoop集群 |
| 2 | 运行命令查看队列信息 |
现在让我们一步步来完成这个任务：
### 步骤1：登录到Hadoop集群
首先，你
原创
2024-06-30 04:57:01
99阅读
# Hadoop指定队列的实现步骤
## 概述
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的计算。在Hadoop集群中，一个队列用于管理提交的作业，将其分配给可用的资源进行执行。本文将介绍如何实现Hadoop指定队列的功能。
## 整体流程
下表展示了实现Hadoop指定队列的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 修改yarn-si
原创
2023-08-16 04:11:35
195阅读
# 学习如何实现 Hadoop Archive 队列
在大数据处理的领域，Hadoop 是一个强大的工具，它不仅可以存储大数据，还可以高效地管理和处理它们。从这个角度来看，实现一个 Hadoop Archive（HAR）队列是大数据管理中的一项重要技能。本文将引导你学习如何实现 HAR 队列，并为你提供详细的操作步骤和代码。
## 流程概述
通过以下表格，我们可以清晰地看到实现 Hadoop
有了数据类型之间的对应关系，JNI就可以正确识别并转换Java类型。Java支持方法重载，仅靠函数名是无法唯一确定一个方法的。于是JNI提供了一套签名规则，用一个字符串来唯一确定一个方法，以此，JNI可识别Java的方法。其规则如下： Type Signature Java Type Z boolean
mapreduce是一个很精巧的构思和设计，对于很多计算问题，程序员通常可以使用默认设置取处理诸多底层的细节，但是，这并不意味着在解决复杂问题时，程序员就可以完全使用这二个函数就可以搞定一切，它还需要更加复杂和灵活的处理机制以及高级的编程技术和方法。本节介绍hadoop中mapreduce比较高级的方法---用户制定类。为什么要用户自定义类，一种直观的猜测就是基本的mapreduce处理不了或者处
