Hadoop-MR实现日志清洗(四)6.单机部署Hadoop(伪分布式)在我们自己购买的阿里云Linux主机上部署单机hadoop,测试我们的mapreduce程序。也可以在windows上安装虚拟机部署。6.1配置Java环境下载jdk-8u171-linux-x64.tar.gz后上传到主机,解压缩: tar zxf jdk-8u171-linux-x64.tar.gz 得到文件夹:jdk
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2024-03-11 08:47:02
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初学者运行MapReduce作业时,经常会遇到各种错误,由于缺乏经验,往往不知所云,一般直接将终端打印的错误贴到搜索引擎上查找,以借鉴前人的经验。然而,对于hadoop而言,当遇到错误时,第一时间应是查看日志,日志里通产会有详细的错误原因提示,本文将总结Hadoop MapReduce日志存放位置,帮助初学者定位自己遇到的错误。 Hadoop MapReduce日志分为两部分,一部分是服务日志,一
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2024-06-26 11:49:55
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# Hadoop不删除启动错误日志文件
随着大数据技术的快速发展,Hadoop已经成为了数据处理和分析的标准工具之一。在使用Hadoop时,用户可能会遇到各种各样的问题,尤其是在启动和运行过程中。在这些问题中,启动错误日志文件不被及时删除,可能会导致大量无用数据的积累,影响系统性能和存储空间的管理。
## 什么是Hadoop启动错误日志?
Hadoop是一个分布式系统,包含多个组件,如HDF
原创
2024-09-23 05:21:47
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错误记录与分析错误1:java.net.BindException: Port in use: localhost:0 datanode节点启动时报错
日志信息如下:
Exiting with status 1: java.net.BindException: Port in use: localhost:0
解决:在/etc/hosts文件开头添加如下内容
::1 localhost
1
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2024-07-02 04:57:09
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Hadoop-MR实现日志清洗(三)5.论坛请求日志清洗解析请求日志的清洗主要是指过滤掉跟后续统计无关的数据,包括爬虫数据、静态资源数据、无用数据列等。根据需要,清洗过程中也可以对部门数据域进行数据转换,比如日期,以便简化后续的数据加工/统计分析。对日志的清洗逻辑上也是分为编写map、reduce、run(main)函数,在对输入数据处理时,日志的提取过滤较为复杂,通常是将文件处理的方法单独编写作
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2024-06-24 23:29:57
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Hadoop2.7.6学习二、分布式文件系统1、FS File System 文件系统时极域硬盘之上的文件管理的工具 我们用户操作文件系统可以和硬盘进行解耦2、DFS Distributed File System 分布式文件系统 将我们的数据存放在多台电脑上存储 分布式文件系统有很多,HDFS(Hadoop Distributed FileSyetem)是Hadoop自带的分布式文件系
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2024-10-24 19:39:06
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*.log日志文件和*.out日志文件 进入Hadoop_LOG目录,可以看到如下文件: 在启动Hadoop集群时,由hadoop-daemon.sh脚本指定一些列环境变量,然后log4j.properties文件读取相应的环境变量产生对应的*.log日志文件。这个日志文件输出类型为org.apache.log4j.DailyRollingFileAppender,它会自动按天更新。
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2023-07-18 22:13:37
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# 在Linux中删除Hadoop的日志文件
在使用Hadoop进行大数据处理时,日志文件是非常重要的。它们记录了系统的运行状态、错误信息和调试信息,有助于开发人员更好地理解系统运行情况。然而,随着时间的推移,这些日志文件可能会占用大量的磁盘空间。为了释放存储空间并保持系统的良好运行状态,我们需要定期清理这些日志文件。
本文将介绍如何在Linux中删除Hadoop的日志文件,并提供相应的代码示
原创
2023-08-30 09:52:56
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一、HDFS的shell命令简介 我们都知道HDFS 是存取数据的分布式文件系统,那么对HDFS 的操作,就是文件系统的基本操作,比如文件的创建、修改、删除、修改权限等,文件夹的创建、删除、重命名等。对HDFS 的操作命令类似于lLinux 的shell 对文件的操作,如ls、mkdir、rm 等。 我们在执行HDFS的shell操作的时候,一定要确定hadoop 是正常运行的,我们可以使用使用j
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2023-09-06 09:33:17
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1.日志内容样式目前所接触到的日志一种是网页请求日志,一种是埋点日志,一种后端系统日志。1.1请求日志请求日志是用户访问网站时,打开网址或点击网站上了项目元素时,向服务器发送或提交的资源请求。(论坛日志)27.38.53.84 - - [30/May/2013:23:37:57 +0800] "GET /uc_server/data/avatar/000/00/50/90_avatar_small
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2024-01-02 10:16:17
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日志数据分析:1.背景1.1 hm论坛日志,数据分为两部分组成,原来是一个大文件,是56GB;以后每天生成一个文件,大约是150-200MB之间;1.2 日志格式是apache common日志格式;每行记录有5部分组成:访问ip、访问时间、访问资源、访问状态、本次流量;27.19.74.143 - - [30/May/2013:17:38:20 +0800] "GET /static/image
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2024-04-18 22:04:14
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用hadoop也算有一段时间了,一直没有注意过hadoop运行过程中,产生的数据日志,比如说System打印的日志,或者是log4j,slf4j等记录的日志,存放在哪里,日志信息的重要性,在这里散仙就不用多说了,调试任何程序基本上都得需要分析日志。 hadoop的日志主要是MapReduce程序,运行过程中,产生的一些数据日志,除了系统的日志外,还包含一些我们自己在测试时候,或者线上环
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2023-07-20 15:26:02
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一、hadoop组件依赖关系二、hadoop日志格式: 两种日志,分别以out和log结尾: 1 以log结尾的日志:通过log4j日志记录格式进行记录的日志,采用日常滚动文件后缀策略来命名日志文件,内容比较全。 2 以out结尾的日志:记录标准输出和标注错误的日志,内容比较少。默认的情况,系统保留最新的5个日志文件。 可以在/etc/hadoop/hadoop-env.sh中进行配置:
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2023-09-20 07:17:21
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周旭龙前辈的Hadoop学习笔记—网站日志分析项目案例简明、经典,业已成为高校大数据相关专业的实验项目。上周博主也完成了这个实验,不同于周前辈使用特殊符号切割字符串得到数据的做法,博主使用了正则表达式来匹配数据。在此将我的思路及代码张贴出来,以供后来者学习借鉴。 一、数据情况分析 1.1、数据格
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2024-01-08 21:23:10
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# Hadoop删除文件的流程
## 1. 概述
Hadoop是一个开源的分布式文件系统,用于存储和处理大规模数据集。删除文件在Hadoop中是一项常见的操作。本文将指导你如何使用Hadoop来删除文件。
## 2. 删除文件的流程
下面是使用Hadoop删除文件的步骤:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个Hadoop的配置对象 |
| 2 | 获取一
原创
2023-07-27 15:15:23
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# Hadoop删除logs历史日志

## 介绍
Hadoop是一个开源的大数据处理框架,它可以在分布式环境中存储和处理大规模数据集。在Hadoop集群中,日志是非常重要的。然而,长时间的运行会产生大量的日志文件,这可能会占用大量的存储空间。因此,定期清理和删除历史日志是必要的。
本文将介绍如何使用Hadoop来删除历史日志文件。我们将首先了解H
原创
2023-08-28 05:38:47
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Hadoop下有一些经常使用的命令,通过这些命令能够非常方便操作Hadoop上的文件。1、查看指定文件夹下的内容语法:hadoop fs -ls 文件文件夹2、打开某个已存在的文件语法:hadoop fs -cat 文件地址 [ | more][]表示的是可选命令3、将本地文件存到Hadoop语法:hadoop fs -put 本地文件地址 Hadoop文件夹4、将Hadoop上的文件下载到本地文
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2023-05-19 15:16:43
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HDFS 常用的 Shell 命令1 显示当前目录结构# 显示当前目录结构
hadoop fs -ls <path>
# 递归显示当前目录结构
hadoop fs -ls -R <path>
# 显示根目录下内容
hadoop fs -ls /2 创建目录# 创建目录
hadoop fs -mkdir <pat
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2023-07-06 23:11:47
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首先来了解一下HDFS的一些基本特性HDFS设计基础与目标硬件错误是常态。因此需要冗余 流式数据访问。即数据批量读取而非随机读写,Hadoop擅长做的是数据分析而不是事务处理 大规模数据集 简单一致性模型。为了降低系统复杂度,对文件采用一次性写多次读的逻辑设计,即是文件一经写入,关闭,就再也不能修改 程序采用“数据就近”原则分配节点执行 HDFS体系结构NameNode DataNode 事务日志
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2024-05-16 21:37:33
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一、Hadoop节点扩容随着公司业务不断的发展,数据量也越来越大,此时需要对Hadoop集群规模进行扩容,在现有Hadoop 3台集群的基础上动态增加node4服务器上的DataNode与NodeManager节点。操作方法和步骤如下:1、Hosts及防火墙设置node1、node2、node3、node4节点进行如下配置:cat >/etc/hosts<<EOF
127.0.0
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2023-08-16 10:10:05
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