一个用户不能修改另一个用户的的文件在hadoop web管理页面,可以很方便的看到不同的用户的job现在集群中有一台机器,上面有一个用户名为 hbase 的用户,他想要使用hadoop集群,怎么配置呢?1. 安装hadoop客户端1.1 下载,解压下载跟hadoop集群一样的hadoop软件包,并解压,$ wget http://mirror.olnevhost.net/pub/apache/ha
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2023-07-12 14:20:33
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本次作业在要求来自: 1.用自己的话阐明Hadoop平台上HDFS和MapReduce的功能、工作原理和工作过程。1)HDFSHDFS是分布式文件系统,用来存储海量数据。HDFS中有两类节点:NameNode和DataNode。NameNode是管理节点,存放文件元数据。也就是存放着文件和数据块的映射表,数据块和数据节点的映射表。也就是说,通过NameNode,我们就可以找到文件存放的地
# 如何实现MySQL作业同时调用多个存储过程
作为一名经验丰富的开发者,我很高兴能帮助刚入行的小白学习如何实现MySQL作业同时调用多个存储过程。下面我将详细介绍整个流程,并提供相应的代码示例。
## 流程概述
首先,我们需要了解整个流程的步骤。以下是一个简单的表格,展示了实现MySQL作业同时调用多个存储过程的步骤:
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 |
1、列出根目录下所有的目录或文件
hadoop fs -ls /
2、列出/user目录下的所有目录和文件
Hadoop dfs -ls /user
3、列出/user目录及其子目录下的所有文件(谨慎使用)
hadoop dfs -ls -R /user
4、创建/soft目录
hadoop dfs -mkdir /soft
5、创建多级目录
hadoop dfs -mkdi
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2023-07-26 15:54:41
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作业提交过程比较简单,它主要为后续作业执行准备环境,主要涉及创建目录、上传文件等操作;而一旦用户提交作业后,JobTracker端便会对作业进行初始化。作业初始化的主要工作是根据输入数据量和作业配置参数将作业分解成若干个Map Task以及Reduce Task,并添加到相关数据结构中,以等待后续被高度执行。总之,可将作业提交与初始化过程分
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2023-07-20 20:41:30
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## 介绍Hadoop Job
Hadoop是一个开源的分布式计算框架,用于处理大规模数据。Hadoop Job是Hadoop中用于处理数据的一个基本单元。一个Hadoop Job由一个Map阶段和一个Reduce阶段组成。Map阶段用于处理输入数据并生成中间结果,Reduce阶段用于对中间结果进行聚合处理。
### Hadoop Job的基本流程
1. 输入数据的切片:Hadoop将输入数
1.Job提交先图解大致流程,心里有大概框架。首先第一步进入waitForCompletion函数中的submit函数进入sumit函数,重点关注connect函数 初始化 总结来说,上面过程就是建立连接,创建提交job的代理,判断是local还是yarn客户端submit函数,继续看connect下面的部分submitJobInternal函数 分析ch
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2023-09-20 10:58:31
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今天有同学问我,如何kill掉制定用户的所有job,有没有现成的命令?我看了一下hadoop job命令的提示,没有这样的命令。
其实实现kill指定用户的job也非常简单,本身hadoop job命令已经带有很多实用的job管理功能了。列出Jobtracer上所有的作业hadoop job -list使用hadoop job -kill杀掉指定的jobidhadoop job -kill job
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2023-05-24 14:29:00
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hadoop job -kill jobid 可以整个的杀掉一个作业,在这个作业没啥用了,或者确认没有价值的情况下使用hadoop job -kill-task attempid 如果一个作业的某个mapper任务出了问题,而整个作业还希望继续运行的情况下,使用这个命令 1) 重启坏掉的DataNode或JobTracker。当Hadoop集群的某单个节点出现问题时,一般不必
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2023-05-29 11:20:53
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hadoop MapReduce2 多Job串行处理示例代码
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2015-05-30 15:34:00
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并发(concurrency)和并行(parallellism)是:解释一:并行是指两个或者多个事件在同一时刻发生;而并发是指两个或多个事件在同一时间间隔发生。解释二:并行是在不同实体上的多个事件,并发是在同一实体上的多个事件。解释三:在一台处理器上“同时”处理多个任务,在多台处理器上同时处理多个任务。如hadoop分布式集群所以并发编程的目标是充分的利用处理器的每一个核,以达到最高的处理性能。&
1.数据流 MapReduce作业(job)是客户端需要执行的一个工作单元:它包括输入数据、MapReduce程序和配置信息。Hadoop将作业分成若干个任务(task)来执行,其中包括两类任务:map任务和reduce任务。这些任务运行在集群的节点上,并通过YARN进行调度。如果一个任务失败,它将在另一个不同的节点上自动重新调度执行。 Hapoop将MapReduce的输入数据划分成等长的小
查看当前hadoop正在执行的jobs: hadoop job -listJobId State StartTime UserName Priority  
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2018-07-25 22:49:04
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并行执行Hive会将一个查询转化成一个或者多个阶段。这样的阶段可以是MapReduce阶段、抽样阶段、合并阶段、limit阶段。默认情况下,Hive一次只会执行一个阶段。 某些job包含的多个阶段可能并非完全互相依赖的,也就是说有些阶段是可以并行执行的,这样可能使得整个job的执行时间缩短,那么job可能就越快完成。 hive-site.xml:<property>
<n
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2023-08-30 11:04:33
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## Hadoop Job 暂停
在使用 Hadoop 进行大数据处理时,我们经常会遇到需要对正在运行的 Job 进行暂停的情况。暂停 Job 可以在某些情况下提供更好的调度和资源管理,同时也可以在需要时恢复 Job 的执行。本文将介绍如何在 Hadoop 中暂停和恢复 Job,并提供相应的代码示例。
### 什么是 Hadoop Job?
在介绍如何暂停和恢复 Job 之前,我们先来了解一
原创
2023-07-26 23:24:17
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查看当前运行job列表: hadoop job -list kill job举例,最后一个参数是Job Id hadoop job -kill job_201106031716_0031
原创
2023-07-13 18:32:55
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### Hadoop Job List实现步骤
本文将介绍如何使用Hadoop命令行工具实现"hadoop job list"的功能,以便查看Hadoop集群上正在运行的作业列表。
#### 步骤概览
下面是实现"hadoop job list"的步骤概览,具体步骤将在后续的内容中详细介绍。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 配置Hadoop集群环境 |
原创
2023-08-12 19:38:25
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# Hadoop Job进度实现教程
## 一、整体流程
下面是实现Hadoop Job进度的整体流程:
| 步骤序号 | 步骤名称 | 描述 |
| -------- | -------- | ---- |
| 1 | 创建Job对象 | 创建一个新的Job对象,用于提交MapReduce作业 |
| 2 | 配置Job | 配置Job的各种参数
原创
2023-09-18 20:38:24
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1.数据流首先定义一些术语。MapReduce作业(job)是客户端需要执行的一个工作单元:它包括输入数据、MapReduce程序和配置信息。Hadoop将作业分成若干个小任务(task)来执行,其中包括两类任务:map任务和reduce任务。Hadoop将MapReduce的输入数据划分为等长的小数据块,称为输入分片(input split)或简称“分片”。Hadoop为每个分片构建一个map任
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2023-10-26 13:22:41
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#!/bin/sh
#echo "waring"
#read NAME #等待用户输入并把输入的值付给NAME
NAME=$1 #将脚本第一个参数赋给NAME
#引用变量时加上"{}",是个好习惯,利于shell辨别变量边界
if [ -z ${NAME} ] ; then #执行脚本没有输入参数,默认关闭hadoop
stop-all.sh
elif [ ${NAME} = "hadoop"
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2023-06-01 14:47:29
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