1、统一安装jdk这里准备4台虚拟机，给其他三台都安装jdk分别更改hostname为slave1、slave2、slave3.   vim/etc/sysconfigetworkhostnameslave1统一更改hosts文件vim/etc/hostsIPmasterIP slave1IP slave2IP slave3vim/etc/sysconfig/selinux配置关闭防火墙

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我是HDFS和MapReduce的新手,正在尝试计算调查统计信息.输入文件的格式为：年龄点性别类别-所有这4个数字都是数字.这是正确的开始吗？publicstaticclassMapClassextendsMapReduceBaseimplementsMapper<IntWritable,IntWritable,IntWritable,IntWritable>{pri

Hadoop机架感知1.背景Hadoop在设计时考虑到数据的安全与高效，数据文件默认在HDFS上存放三份，存储策略为本地一份，同机架内其它某一节点上一份，不同机架的某一节点上一份。这样如果本地数据损坏，节点可以从同一机架内的相邻节点拿到数据，速度肯定比从跨机架节点上拿数据要快；同时，如果整

packagetiqu;importjava.io.IOException;importjava.text.ParseException;importjava.text.SimpleDateFormat;importjava.util.Date;importjava.util.Locale;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.

一.大数据技术产生的背景1.计算机和信息技术（尤其是移动互联网）的迅猛发展和普及，行业应用系统的规模迅速扩大（用户数量和应用场景，比如facebook、淘宝、微信、银联、12306等），行业应用所产生的数据呈爆炸式增长。2.动辄达数数百PB甚至EB（1EB=1024PB=1024*1024TB）规模的数据已远超出

求平均数是MapReduce比较常见的算法，求平均数的算法也比较简单，一种思路是Map端读取数据，在数据输入到Reduce之前先经过shuffle，将map函数输出的key值相同的所有的value值形成一个集合value-list，然后将输入到Reduce端，Reduce端汇总并且统计记录数，然后作商即可。具体原理如下图所示：系

一、hdfsnamenodeHA1、概述​在hadoop1.0的时候，hdfs集群中namenode存在单点故障的问题，当namenode不可用的时候，就会导致整个hdfs集群服务不可用。另外如果需要临时对namenode进行设计或者其他操作时，停掉namenode之后，hdfs集群也无法使用了。​通过HA的方式，可以一定程度上解

packageorg.apache.hadoop.examples;importjava.io.IOException;importjava.util.StringTokenizer;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.apache.hadoop.io.NullWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;import

>1、hadoop-env.sh配置exportJAVA_HOME=(jdk安装地址)>2、hdfs-site.xml配置文件<此新名称服务的逻辑名称><property><name>dfs.nameservices</name><value>mycluster</value></property><名称服务中每个NameNode的唯一标识符><property&gt

学习Hadoop搞明白Shuffle的原理是非常重要的，然而相信很多人看了《Hadoop权威指南4》好几遍，也没有真正搞明白它真正的原理。看完这篇文章，相信会对你理解Shuffle有很大的帮助。官方给的定义：系统执行排序、将map输出作为输入传给reducer的过程称为Shuffle。（看完是不是一脸懵逼）通俗

我一直在寻找这个问题的解决方案.在我看来,如果不依赖HDFS和Hadoop,就无法在Java程序中嵌入读写Parquet格式.这个对吗？我想在Hadoop集群之外的客户端计算机上进行读写.我开始对ApacheDrill感到兴奋,但是看来它必须作为单独的进程运行.我需要的是一种使用Parquet格式读写文件的过

我有大量的输入数据(这就是为什么我使用Hadoop的原因),并且可以通过各种MapReduce步骤解决多个任务,其中第一个映射器需要将所有数据作为输入.我的目标：尽快计算这些不同的任务.我目前让它们按顺序运行,每次读取所有数据.我认为将任务合并并执行它们的相似部分(例如将所有数据馈送

下面是hive基本练习，持续补充中。Hive导出数据有几种方式，如何导出数据1.insert#分为导出到本地或者hdfs，还可以格式化输出，指定分隔符#导出到本地0:jdbc:hive2:/ode01:10000>insertoverwritelocaldirectory'/kkb/install/hivedatas/stu3'select*fromstu;INFO:

如果在出现异常或特定用例的情况下,我想以编程方式从Spark作业中停止我的Spark应用程序,那么如何从Java代码中实现这一点.我尝试调用JavaSparkContext.close(),但该工作似乎仍在运行.解决方法:您可以使用以下方法来取消正在运行的Spark作业：cancelJobGroup(字符串组ID)-取消指定组

任何人都可以让我知道是否有任何方法可以从Java程序将hadoop命令传递给hdfs(例如：创建删除目录和文件“hadoopfs-mkdir/test”)？我正在尝试通过java程序在hdfs中创建和删除目录和文件.也有任何方法可以通过java程序检查hdfs中文件/目录的大小.我正在尝试检查hdfs中目录的大小,