hadoop配置eclipse的开发环境一.前言由于大三学习需要，而且网上的教程都有点模糊，导致我走了不少弯路，因此我写下这篇博客，本文仅供参考，如果有不足之处，还望指出。二.安装eclipse1.下载eclipse jee neon版这里附上下载链接，当然你也可以前往官网自行下载：http://www.eclipse.org/downloads/download.php?file=/techno
1.错误日志：Directory /tmp/hadoop-root/dfs/name is in an inconsistent state: storage directory does not exist or is not accessible.错误原因：在Linux下Hadoop等的各种数据默认保存在 /tmp目录下。当重启系统后 /tmp目录中的数据信息被清除，导致Hadoop启动失败。
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2024-03-28 09:05:21
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HDFS优化
DataNode打开最大文件数配置操作场景一个HDFS Datanode同时打开的文件数量是有上限的，该上限是通过参数dfs.datanode.max.transfer.threads设置的，默认值为4096。根据集群的数据量和操作相应调高此值。操作步骤参数入口：在Ambari系统中，选择“服务 > HDFS > 配置”，通过过滤框搜索相应的参数配置，按照。（此配
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2024-03-28 10:56:45
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什么是Hadoop?Apache Hadoop 是一个用java语言实现的软件框架，在由大量计算机组成的集群中运行海量数据的分布式计算，它可以让应用程序支持上千个节点和PB级别的数据。 Hadoop是从google MapReduce和Google文件系统的论文获得的灵感。Hadoop是Apache的一线项目，开发和实用来自世界各地的社区，Yahoo!是目前 为止最大的贡献者，并且Yahoo广泛使
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2024-06-13 15:48:19
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集成ldap之前请参考安装好openldap：Ubuntu16.04安装openldap和phpldapadmin1.hadoop集成ldapHDFS 的文件权限与 Linux/Unix 系统类似，也是采用UGO模型，分成用户、组和其他权限。其权限you两种实现方式：1.基于Linux/Unix系统的用户和用户组；2.基于使用LDAP协议的数据库参考网易数帆的文章：HDFS权限管理实践使用基于Li
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2024-05-18 06:39:46
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HDFS HA 搭建 目录HDFS HA 搭建一、搭建高可用集群1、准备安装环境2、修改集群环境3、修改配置文件4、拷贝分发软件5、修改环境变量6、首先启动Zookeeper7、启动JournalNode8、格式化NameNode9、关闭集群10、重启测试集群二、访问Hadoop集群1、Java访问2、Idea访问附录：配置文件详解1、core-site.xml2、hdfs-site.xml 一、
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2024-03-17 00:28:02
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题目一、运维与管理
HDFS 调优；（hdfs-site.xml 配置hadoop的hdfs的参数,/usr/hadoop/hadoop-2.7.3/etc/hadoop）
Yarn 调优； (yarn-site.xml配置yarn的参数/usr/hadoop/hadoop-2.7.3/etc/hadoop）)
MapReduce 调优； （主要是性能调优）
集群权限管理；
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2024-04-24 10:13:49
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摘要本文记录GC调试的一次实验过程和结果。GC知识要点回顾
问题1：为什么要调试GC参数？
在32核处理器的系统上，10%的GC时间导致75%的吞吐量损失。所以在大型系统上，调试GC是以小博大的不错选择。'
small improvements in reducing such a bottleneck can produce large gains in performance.'
1.准备三台虚拟机
centos6.5 192.168.20.171 node1 NameNode节点
centos6.5 192.168.20.172 node2 DataNode节点、SecondaryNameNode(必须和NameNode不在一台机器上)
centos6.5 192.168.20.173 node3 DataNode节点
由于Hadoop是由java
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2024-08-22 08:57:53
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1、概述
在手动FailOver的基础上，自动Failover增加了两个东西：一个是ZooKeeper集群，一个是ZKFailoverController(简称：ZKFC)
ZK集群：
作为一个高可靠系统，能够为一小部分协同数据提供监控，将数据的更改随时反应给客户端。HDFS的HA依赖zk提供的两个特性：一个是错误监测，一个是活动节点选举
# Spark GC 配置详解
在大数据处理领域，Apache Spark 已成为一种流行的分布式计算框架。然而，随着数据量的不断增加以及计算任务的增多，许多工程师会遇到内存管理和垃圾回收（GC）的问题。本文将深入探讨 Spark 的 GC 配置，包括如何优化内存使用和调整 GC 参数，以实现更高效的计算。我们将通过代码示例和类图帮助您更好地理解这一主题。
## 什么是垃圾回收？
垃圾回收是
# Java GC配置详解
Java虚拟机（JVM）的垃圾回收（GC）机制是Java程序中的重要组成部分，它负责管理内存的分配和释放。通过配置GC参数，我们可以对GC的行为进行调优，以提升程序的性能和稳定性。
## 垃圾回收算法
Java的GC算法主要分为串行、并行、并发和G1四种类型。不同的GC算法适用于不同的场景，可以根据应用程序的特点选择合适的算法进行配置。
### 串行GC
串行
原创
2024-06-03 05:47:01
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## Java 配置 GC（垃圾回收）指南
在 Java 中，垃圾回收（GC）是自动管理内存的重要机制，但理解和配置 GC 是每个开发者都应当掌握的核心技能。通过适当地配置 GC，可以优化应用程序的性能及资源利用率。本文将指导你了解如何在 Java 中配置 GC，并通过示例展示每一步的实现。
### 1. 流程概述
实现 Java 垃圾回收配置的一般流程如下：
| 步骤 | 描述
HDFS集群中机器的角色：两类核心角色： 主节点（1台）：NAME NODE 从节点（N台）：DATA NODEHDFS安装：一、准备N台机器：比如4台 1台namenode 3台datanode准备内容：（主机名，ip，域名映射，防火墙，jdk）主机名：vi /etc/sysconfig/network ip地址：vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg
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2024-02-10 15:48:54
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libhdfs简介libhdfs是hadoop为C/C++访问分布式文件系统提供的JNI接口。配置环境：linux：CentOS5.5
hadoop：hadoop-0.21.0
jdk：jdk1.6.0_26libhdfs环境变量配置把libhdfs需要的jar包加入CLASSPATH中。因为不知道所需的jar包是哪些，并且因为配置的hadoop版本也不同，因此肯定能跑的方法就是将全部jar包添加
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2024-08-25 20:06:23
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JVM调优有许多参数优化，下面整理了一些我自己能够理解的参数-XX:AutoBoxCacheMax-XX:+AlwaysPreTouchCMSInitiatingOccupancyFractionMaxTenuringThresholdExplicitGCInvokesConcurrent-Xmx, -XmsNewRatio-XX:AutoBoxCacheMaxJAVA进程启动的时候,会加载rt.
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2023-12-17 14:48:59
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1 部署HDFSHDFS的基本操作可以分为集群管理和文件系统操作两种类型：集群管理：包括Namenodede 的格式化、集群的启动和停止、集群信息查看等。文件系统：包括对目录、文件和权限等内容的操作。HDFS中的命令主要在sbin和bin目录下[一般要进行环境变量的设置]：sbin:集群控制脚本(.sh)。bin:hadoop的文件系统命令和其他管理维护工具。1.1 hadoop安装和维护的方式主
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2024-03-27 13:59:00
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安装配置Hadoop开发环境下载Hadoop我们去官网下载：http://hadoop.apache.org/配置Hadoop环境来搭建一个单节点的集群，配置一个伪分布式，为什么不做分布式呢？其实分布式的配置和伪分布式差不多，只是分布式机器增加了而已，其他没什么两样。##设置SSH免密登录 在之后操作集群的时候我们需要经常登录主机和从机，所以设置SSH免密登录时有必要的。输入如下代码：ssh-ke
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2024-03-25 16:22:08
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1 安装基于CDH6.2.0环境. hadoop版本3.0 spark版本2.4， 自带scala版本2.11.12 2 下载flink1.9 http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/flink/flink-1.9.0/flink-1.9.0-bin-sc
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2024-07-23 06:55:11
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Hodoop1.x 到 Hadoop2.x1、Hadoop 1.x 存在的问题：– HDFS存在的问题 • NameNode单点故障，难以应用于在线场景• NameNode压力过大，且内存受限，影响系统扩展性– MapReduce存在的问题 • JobTracker访问压力大，影响系统扩展性•难以支持除MapReduce之外的计算框架，比如Spark、Storm等 2、Hadoop 1.
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2024-05-31 19:12:07
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