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大数据hadoop
YARN的概述YARN是一个资源调度平台,负责为运算程序提供服务器运算资源,相当于一个分布式的操作系统平台,而MapReduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序YARN是Hadoop2.x版本中的一个新特性。它的出现其实是为了解决第一代MapReduce编程框架的不足,提高集群环境下的资源利用率,这些资源包括内存,磁盘,网络,IO等。Hadoop2.X版本中重新设计的这个YARN集群
- 大数据知识总结(三):Hadoop之Yarn重点架构原理
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大数据大数据hadoop架构Yarn
文章目录Hadoop之Yarn重点架构原理一、Yarn介绍二、Yarn架构三、Yarn任务运行流程四、Yarn三种资源调度器特点及使用场景Hadoop之Yarn重点架构原理一、Yarn介绍ApacheHadoopYarn(YetAnotherReasourceNegotiator,另一种资源协调者)是Hadoop2.x版本后使用的资源管理器,可以为上层应用提供统一的资源管理平台。二、Yarn架构Y
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准备工作:1、需要安装配置好hive,如果不会安装可以跳转到Linux下编写脚本自动安装hive2、需要安装配置好spark,如果不会安装可以跳转到Spark安装与配置(单机版)3、需要安装配置好Hadoop,如果不会安装可以跳转到Linux安装配置Hadoop2.6操作步骤:1、将hive的conf目录下的hive-site.xml拷贝到spark的conf目录下(也可以建立软连接)cp/opt
- hadoop-yarn资源分配介绍-以及推荐常用优化参数
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根据网上的学习,结合工作进行的一个整理。如果有什么不正确的欢迎大家一起交流学习~Yarn前言作为Hadoop2.x的一部分,YARN采用MapReduce中的资源管理功能并对其进行打包,以便新引擎可以使用它们。这也简化了MapReduce,使其能够做到最好,处理数据。使用YARN,您现在可以在Hadoop中运行多个应用程序,所有应用程序都共享一个公共资源管理。那资源是有限的,YARN如何识别资源并
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前置步骤:1).第一阶段:Hadoop单机伪分布(single)0.步骤概述1).克隆4台虚拟机2).为完全分布式配置ssh免密3).将hadoop配置修改为完全分布式4).启动完全分布式集群5).在完全分布式集群上测试wordcount程序1.克隆4台虚拟机1.1使用hadoop0克隆4台虚拟机hadoop1,hadoop2,hadoop3,hadoop41.1.0克隆虚拟机hadoop11.1
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部分报错如下:Traceback(mostrecentcalllast): File"/home/cisco/spark-mongo-test.py",line7,in df=spark.read.format("com.mongodb.spark.sql.DefaultSource").load() File"/home/cisco/spark-2.4.1-bin-hadoop2.
- Hadoop-Yarn-ResourceManagerHA
隔着天花板看星星
hadoop大数据分布式
在这里先给屏幕面前的你送上祝福,祝你在未来一年:技术步步高升、薪资节节攀升,身体健健康康,家庭和和美美。一、介绍在Hadoop2.4之前,ResourceManager是YARN集群中的单点故障ResourceManagerHA是通过Active/Standby体系结构实现的,在任何时候其中一个RM都是活动的,并且一个或多个RM处于备用模式,等待在活动发生任何事情时接管。二、架构官网的架构图如下:
- java大数据hadoop2.9.2 hive操作
crud-boy
java大数据大数据hivehadoop
1、创建常规数据库表(1)创建表createtablet_stu2(idint,namestring,hobbymap)rowformatdelimitedfieldsterminatedby','collectionitemsterminatedby'-'mapkeysterminatedby':';(2)创建文件student.txt1,zhangsan,唱歌:非常喜欢-跳舞:喜欢-游泳:一般
- java大数据hadoop2.9.2 Flume安装&操作
crud-boy
java大数据大数据flume
1、flume安装(1)解压缩tar-xzvfapache-flume-1.9.0-bin.tar.gzrm-rfapache-flume-1.9.0-bin.tar.gzmv./apache-flume-1.9.0-bin//usr/local/flume(2)配置cd/usr/local/flume/confcp./flume-env.sh.template./flume-env.shvifl
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core-site.xmlfs.defaultFShdfs://bigdata/ha.zookeeper.quorum192.168.56.70:2181,192.168.56.71:2181,192.168.56.72:2181-->hadoop.tmp.dir/export/data/hadoop/tmpfs.trash.interval1440io.file.buffer.size13107
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一些好玩的事hadoop大数据分布式课程设计运维
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1.文档编写目的当HDFS的DataNode节点挂载多个磁盘时,往往会出现两种数据不均衡的情况:1.不同DataNode节点间数据不均衡;2.挂载数据盘的磁盘间数据不均衡。特别是这种情况:当DataNode原来是挂载了几个数据盘,当磁盘占用率很高之后,再挂载新的数据盘。由于Hadoop2.x版本并不支持HDFS的磁盘间数据均衡,因此,会造成老数据磁盘占用率很高,新挂载的数据盘几乎很空。在这种情况下
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环境:spark-2.1.0-bin-hadoop2.71.Spark启动警告:neitherspark.yarn.jarsnotspark.yarn.archiveisset,fallingbacktouploadinglibrariesunderSPARK_HOME原因:如果没设置spark.yarn.jars,每次提交到yarn,都会把$SPARK_HOME/jars打包成zip文件上传到H
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Hadoop2.7下载连接:https://archive.apache.org/dist/hadoop/core/hadoop-2.7.6/Hive2.3.2下载连接:http://archive.apache.org/dist/hive/hive-2.3.2/Zookeeper下载连接:https://archive.apache.org/dist/zookeeper/zookeeper-3.
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Hadoop2.7.6+Mysql5.7+Hive2.3.2+Hbase1.4.9+Kylin2.4单机伪分布式安装文档注意:####################################################################本文档已经有了最新版本,主要改动地方为:1、zookeeper改为使用安装的外置zookeeper而非hbase自带zookeeper,新
- Hadoop2.7.6+Mysql5.7+Hive2.3.2+zookeeper3.4.6+kafka2.11+Hbase1.4.9+Sqoop1.4.7+Kylin2.4单机伪分布式安装及官方案例测
运维道上奔跑者
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####################################################################最新消息:关于spark和Hudi的安装部署文档,本人已经写完,连接:Hadoop2.7.6+Spark2.4.4+Scala2.11.12+Hudi0.5.1单机伪分布式安装注意:本篇文章是在本人写的Hadoop+Hive+HBase+Kylin伪分布式安装指南
- hadoop2.0之环境搭建详细流程
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1、在安装hadoop2.0之前,需要准备好以下软件(如下图1)图1:然后将这两个软件共享到centos上(如下图2红箭头指向和图3红箭头指向所示)在vm这上面有个虚拟机,点击虚拟机后有个硬件和选项,点选项,下面有个共享文件夹。图2:点击虚拟机那个地方图3:添加上去以后按确定按钮即可!2、为了有个集群的概念,我们把一台linux机器复制成有三份!如下图4所示:注:在复制前,必须要把linux的机器
- apache hadoop 2.4.0 64bit 在windows8.1下直接安装指南(无需虚拟机和cygwin)
夜魔009
技术windows8hadoop64bit库hdfs
工作需要,要开始搞hadoop了,又是大数据,自己感觉大数据、云,只是ERP、SOAP风潮之后与智能地球一起诞生的概念炒作。不过Apache是个神奇的组织,Java如果没有它也不会现在如火中天。言归正传:首先需要下载Apachehadoop2.4.0的tar.gz包,到本地解压缩到某个盘下,注意路径里不要带空格。否则你配置文件里需要用windows8.3格式的路径!第二确保操作系统是64bit,已
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docker搭建单机hadoop前言一、docker是什么?二、hadoop是什么?三、使用步骤1.下载jdkhadoop2.编写Dockerfile3.构建镜像4.运行镜像5.创建客户端前言在华为云上使用docker搭建一个简单的hadoop单机环境。一、docker是什么?Docker是一个开源的应用容器引擎。开发者将需要的东西整理成镜像文件,然后再容器化这些镜像文件,容器之前相互隔离,互不影
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第1章HDFS-核心参数1.1NameNode内存生产配置1)NameNode内存计算每个文件块大概占用150byte,一台服务器128G内存为例,能存储多少文件块呢?128*1024*1024*1024/150byte≈9.1亿GMBKBByte2)Hadoop2.x系列,配置NameNode内存NameNode内存默认2000m,如果内存服务器内存4G,NameNode内存可以配置3g。在ha
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集群安装结果说明实例配置安装软件安装账号hadoop12C4G磁盘:50G云服务器elasticsearchkibanardhadoop22C4G磁盘:50G云服务器elasticsearchrdhadoop32C4G磁盘:50G云服务器elasticsearchrd整个安装过程使用的账号:root、rd(自己新建的账号)安装包下载:下载包中包含esfilebeatkibanaik等相关软件链接:
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1、Hadoop2新增了YARN,YARN的引入主要有两个方面的变更:其一、HDFS的NameNode可以以集群的方式部署,增强了NameNode的水平扩展能力和高可靠性,水平扩展能力对应HDFSFederation,高可靠性对应HA。其二、MapReduce将Hadoop1时代的JobTracker中的资源管理及任务生命周期管理拆分成两个独立的组件,资源管理对应ResourceManager,任
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1环境版本说明python版本:Anaconda3.6.5spark版本:spark-2.4.8-bin-hadoop2.7idea版本:2019.32环境变量配置2.1python环境变量配置将python.exe所在的目录配置到path环境变量中2.2spark环境变量配置下载spark安装包,我下载的是spark-2.4.8-bin-hadoop2.7.tgz将安装包解压到一个非中文目录配置
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指导手册05:MapReduce编程入门Part1:使用Eclipse创建MapReduce工程操作系统:Centos6.8,hadoop2.6.4情景描述:因为Hadoop本身就是由Java开发的,所以通常也选用Eclipse作为MapReduce的编程工具,本小节将完成Eclipse安装,MapReduce集成环境配置。1.下载与安装Eclipse(1)在官网下载Eclipse安装包“Ecli
- Hadoop-HDFS高可用
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一、说明在我的博客中已经包含了HDFS高可用的搭建,这里描述下它的原理。原理参考官网介绍:ApacheHadoop3.3.6–HDFSHighAvailabilityUsingtheQuorumJournalManager二、背景在Hadoop2.0.0之前,NameNode是HDFS集群中的单点故障(SPOF)。每个集群只有一个NameNode,如果NameNode节点发生故障会导致整个集群不可
- LeetCode[Math] - #66 Plus One
Cwind
javaLeetCode题解AlgorithmMath
原题链接:#66 Plus One
要求:
给定一个用数字数组表示的非负整数,如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等,给这个数加上1。
注意:
1. 数字的较高位存在数组的头上,即num1表示数字1239
2. 每一位(数组中的每个元素)的取值范围为0~9
难度:简单
分析:
题目比较简单,只须从数组
- JQuery中$.ajax()方法参数详解
AILIKES
JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
url: 要求为String类型的参数,(默认为当前页地址)发送请求的地址。
type: 要求为String类型的参数,请求方式(post或get)默认为get。注意其他http请求方法,例如put和 delete也可以使用,但仅部分浏览器支持。
timeout: 要求为Number类型的参数,设置请求超时时间(毫秒)。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
- JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM
Kai_Ge
JVisualVMJConsoleWebphere
JConsole是JDK里自带的一个工具,可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。
使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题,需要进行相关的配置。
首先我们看WAS服务器端的配置.
1、登录was控制台https://10.4.119.18
- 自定义annotation
120153216
annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释
说起注释,得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说,元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样,每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据,也就是说注释是描述java源
- CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源
2002wmj
centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
- 在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL
357029540
SQL Server
--缺失的索引
SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,
last_user_seek ,
 
- Spring3 MVC 笔记(二) —json+rest优化
7454103
Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息!
其实也是一些个人的学习笔记 呵呵!
- 替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^
adminjun
java“\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...
在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分,可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常
public class Main {
/*
- POJ 1035 Spell checker(哈希表)
aijuans
暴力求解--哈希表
/*
题意:输入字典,然后输入单词,判断字典中是否出现过该单词,或者是否进行删除、添加、替换操作,如果是,则输出对应的字典中的单词
要求按照输入时候的排名输出
题解:建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名,一个进行最后输出的判重
*/
#include <iostream>
//#define
using namespace std;
const int HASH =
- 通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值
ayaoxinchao
JavaScriptarrayprototype
用原型函数(prototype)可以定义一些很方便的自定义函数,实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。
实现代码如下:
<script type="text/javascript">
Array.prototype.unique = function() {
var a = {};
var le
- UIWebView实现https双向认证请求
bewithme
UIWebViewhttpsObjective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求
中有讲述,不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求,网上有些文章中有涉及到此内容,但都只言片语,没有讲完全,更没有完整的代码,让人困扰不已。但是此知
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.事务处理
Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时,这个连接会进入一个事务上下文,该连接后续的命令不会立即执行,而是先放到一个队列中,当执行exec命令时,redis会顺序的执行队列中
- 各数据库分页sql备忘
bingyingao
oraclesql分页
ORACLE
下面这个效率很低
SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20;
下面这个效率很高
SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
- 【Scala七】Scala核心一:函数
bit1129
scala
1. 如果函数体只有一行代码,则可以不用写{},比如
def print(x: Int) = println(x)
一行上的多条语句用分号隔开,则只有第一句属于方法体,例如
def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"
上面的代码报错,因为,printWithValue的方法
- 了解GHC的factorial编译过程
bookjovi
haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的,一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler,如lazy特性,static typed,类型推导等。
关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好,这里,文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现,里面提到了green thread,如果熟悉Go语言的话就会发现,ghc的concurrent实现和Go有点类
- Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap
BrokenDreams
LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap,了解了其内部由散列表实现,每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢?双向链表的实现会具备什么特性呢?来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory
bylijinnan
abstract
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* Abstract Factory Pattern
* 抽象工厂模式的目的是:
* 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口,方便地切换“产品簇”
* 这些接口是相关或者相依赖的
- 压暗面部高光
cherishLC
PS
方法一、压暗高光&重新着色
当皮肤很油又使用闪光灯时,很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得:
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道(Lab模式的L通道)决定,色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情况下,对高光区域着色。具体步骤为:降低高光区域的整体的亮度,再进行着色。
如果想简化步骤,可以只进行着色(参看下面的步骤1
- Java VisualVM监控远程JVM
crabdave
visualvm
Java VisualVM监控远程JVM
JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具.
这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面
通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置:
1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
 
- Saiku去掉登录模块
daizj
saiku登录olapBI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml
<security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />
<security:intercept-url pattern=&qu
- 浅析 Flex中的Focus
dsjt
htmlFlexFlash
关键字:focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent
焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件
一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件
原因:只有获得焦点的组件(确切说是InteractiveObject)才能监听到键盘事件的目标阶段;键盘事件(flash.events.KeyboardEvent)参与冒泡阶段,所以焦点组件的父项(以及它爸
- Yii全局函数使用
dcj3sjt126com
yii
由于YII致力于完美的整合第三方库,它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如,Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数,使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址)
我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后,在入口脚本index.php的,我们包括在
- 设计模式之单例模式二(解决无序写入的问题)
come_for_dream
单例模式volatile乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题,但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out Of Order Execute)优化,处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组,保证该
- 程序员从初级到高级的蜕变
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框架工作PHPandroidhtml5
软件开发是一个奇怪的行业,市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题,而且随着时间的流逝,愈演愈烈。
我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题,当然这些方法常常不管用,于是,唯一能做的就是不断地尝试,逐个看看是否奏效”。
现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
- Reverse Linked List
hcx2013
list
Reverse a singly linked list.
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
p
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1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。(jquery + c# ashx)
2.C#位图处理 System.Drawing。
3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
- Java list三种遍历方法性能比较
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从c/c++语言转向java开发,学习java语言list遍历的三种方法,顺便测试各种遍历方法的性能,测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录,然后遍历ArrayList,发现了一个奇怪的现象,测试代码例如以下:
package com.hisense.tiger.list;
import java.util.ArrayList;
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- 300个涵盖IT各方面的免费资源(上)——商业与市场篇
shoothao
seo商业与市场IT资源免费资源
A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成
HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。
Bootswatch:免费的Bootstrap主题。
Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。
Wordpress.org|Wordpress.com:可免费创建你的新网站。
Strikingly:关注领域中免费无限的移动优
- localStorage、sessionStorage
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HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法:
localStorage - 没有时间限制的数据存储
sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储
之前,这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储,因为它们由每个对服务器的请求来传递,这使得 cookie 速度很慢而且效率也不