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Hadoop配置项整理(core-site.xml)

记录一下Hadoop的配置和说明,用到新的配置项会补充进来,不定期更新。以配置文件名划分以hadoop1.x配置为例core-site.xml  namevalue Description  fs.default.namehdfs://hadoopmaster:9000定义HadoopMaster的URI和端口 fs.checkpoint.dir/opt/data/hadoop1/hdfs/namesecondary1定义hadoop的name备份的路径,官方文档说是读取这个,写入dfs.name.dir fs.checkpoint.period1800定义name备份的备份间隔时间,秒为单位

Hadoop配置项整理(core-site.xml)

记录一下Hadoop的配置和说明,用到新的配置项会补充进来,不定期更新。以配置文件名划分以hadoop1.x配置为例core-site.xml  namevalue Description  fs.default.namehdfs://hadoopmaster:9000定义HadoopMaster的URI和端口 fs.checkpoint.dir/opt/data/hadoop1/hdfs/namesecondary1定义hadoop的name备份的路径,官方文档说是读取这个,写入dfs.name.dir fs.checkpoint.period1800定义name备份的备份间隔时间,秒为单位

Spark on Yarn with Hive实战案例与常见问题解决

1场景在实际过程中,遇到这样的场景:日志数据打到HDFS中,运维人员将HDFS的数据做ETL之后加载到hive中,之后需要使用Spark来对日志做分析处理,Spark的部署方式是SparkonYarn的方式。从场景来看,需要在我们的Spark程序中通过HiveContext来加载hive中的数据。如果希望自己做测试,环境的配置可以参考我之前的文章,主要有下面的需要配置:1.Hadoop环境Hadoop环境的配置可以参考之前写的文章;2.Spark环境Spark环境只需要在提交job的节点上进行配置即可,因为使用的是SparkonYarn的方式;3.Hive环境需要配置好Hive环境,因为在提交

Spark on Yarn with Hive实战案例与常见问题解决

1场景在实际过程中,遇到这样的场景:日志数据打到HDFS中,运维人员将HDFS的数据做ETL之后加载到hive中,之后需要使用Spark来对日志做分析处理,Spark的部署方式是SparkonYarn的方式。从场景来看,需要在我们的Spark程序中通过HiveContext来加载hive中的数据。如果希望自己做测试,环境的配置可以参考我之前的文章,主要有下面的需要配置:1.Hadoop环境Hadoop环境的配置可以参考之前写的文章;2.Spark环境Spark环境只需要在提交job的节点上进行配置即可,因为使用的是SparkonYarn的方式;3.Hive环境需要配置好Hive环境,因为在提交

大数据—— YARN

源码见:https://github.com/hiszm/hadoop-trainYARN产生背景ApacheYARN(YetAnotherResourceNegotiator)是hadoop2.0引入的集群资源管理系统。用户可以将各种服务框架部署在YARN上,由YARN进行统一地管理和资源分配。ThefundamentalideaofMRv2istosplitupthetwomajorfunctionalitiesoftheJobTracker,resourcemanagementandjobscheduling/monitoring,intoseparatedaemons.Theideai

大数据—— YARN

源码见:https://github.com/hiszm/hadoop-trainYARN产生背景ApacheYARN(YetAnotherResourceNegotiator)是hadoop2.0引入的集群资源管理系统。用户可以将各种服务框架部署在YARN上,由YARN进行统一地管理和资源分配。ThefundamentalideaofMRv2istosplitupthetwomajorfunctionalitiesoftheJobTracker,resourcemanagementandjobscheduling/monitoring,intoseparatedaemons.Theideai

部署 完全分布式高可用 Hadoop hdfs HA + yarn HA

部署完全分布式高可用HadoophdfsHA+yarnHA标签(空格分隔):大数据运维专栏一:hadoopHDFSHA与yarnHA的概述二:部署环境概述三:部署zookeeper四:部署HDFSHA与yarnHA五:关于HA的测试一:hadoopHDFSHA与yarnHA的概述1.1HA的概述HA概述1)所谓HA(HighAvailable),即高可用(7*24小时不中断服务)。2)实现高可用最关键的策略是消除单点故障。HA严格来说应该分成各个组件的HA机制:HDFS的HA和YARN的HA。3)Hadoop2.0之前,在HDFS集群中NameNode存在单点故障(SPOF)。4)NameNo