Hi,朋友们，我们又见面了，这一次我给大家带来的是Hadoop集群搭建及Hive的安装。说明一下，网上有很多的教程，为什么我还要水？第一，大多数的安装都是很顺利的，没有疑难解答。第二，版本问题，网上的搭建在3以前的比较多。第三，我想给出一个更简洁的安装教程，把道理说明白，让读者就算在安装的过程中遇到问题也知道问题出在哪，应该朝哪个方向去要解决方案。Hadoop-3.0.0的集群搭建hadoop集群的安装，关键在主节点，主节点配置好以后，将主节点复制到其他做数据节点的服务器上就不用管了。我有三台服务器，ip分别是192.168.12.71,192.168.12.200，192.168.12.20
如果我有3个spark应用程序都使用同一个yarncluster，我应该如何设置yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores在3个yarn-site.xml中的每一个？(每个spark应用程序都需要在类路径上有自己的yarn-site.xml)这个值在客户端yarn-site.xml中是否重要？如果是:假设集群有16个核心。每个yarn-site.xml中的值是否应该为5(总共15，为系统进程留下1个核心)？或者我应该将每个设置为15吗？(注意:Cloudera表示此处应为系统进程保留一个核心:http://blog.cloudera.com/blog/20
我有一个带有1个主节点和2个节点(工作节点+数据节点)的spark集群。我想添加另一个数据节点。问题是，当我执行hdfsdfs-setrep-R-w2时，结果是:1stdatanode->DFSUsed%:75.61%2nddatanode->DFSUsed%:66.78%3rddatanode->DFSUsed%:8.83%您知道如何平衡hdfs中的block，以便每个block大约为30->33%吗？谢谢 最佳答案 运行balancer，集群平衡实用程序。这将重新平衡数据节点之间的数据。hdfsbalancer-threshol
下面是HadoopYarn中的观察结果:a)对于每个InputSplit或block，都会触发一个新的映射。b)集群的典型block大小为128MB。c)在大多数集群中，MapReduce.map.memory.mb将配置为大于1GB。事实上，Cloudera建议的block大小是128MB，而MapReduce.map.memory.mb是1GB当block大小只有128MB时，为什么我们需要分配1GB给映射内存(MapReduce.map.memory.mb)？理想情况下，最多128MB应该可以满足需要。为什么我们为map内存提供的block大小甚至超过block大小？
我知道我们应该将主节点的IP地址放在conf/master文件中，并将所有从节点的IP地址放在conf/slaves文件中，每行一个。我的问题是我们应该只在主节点上这样做还是我们也应该在所有从节点上更改这两个文件？另外，如果我想让master节点同时做DataNode和TaskTracker，是不是也要把master的IP地址也写到slaves文件里？ 最佳答案 conf/slaves,conf/master配置文件应该只在主节点上维护而不是在从节点上。conf/masters文件是用于指定secondarynamenode主机。s
我在AWS上使用ElasticMapReduce(Hadoop2.0和YARN)。配置如下:10xg2.2xlargecoreinstanceswith15GBofRAMand8CPUcoresyarn.nodemanager.vmem-check-enabled=falseyarn.scheduler.minimum-allocation-mb=2048yarn.nodemanager.resource.memory-mb=12288mapreduce.map.memory.mb=3072运行作业时，调度程序显示仅分配了81.7%的集群:UsedCapacity:81.7%Absol
我们有一个有5个节点的沙箱，所有五个节点都运行一个kafka代理(代理id=0)现在，我已经复制了所有5个节点上的配置文件，这些节点具有不同的代理ID和日志文件目录，以便运行多个代理-rw-r--r--1rootroot5652Apr223:01server.properties-(thisonebeingthedefault)-rw-r--r--1rootroot5675Apr223:02server1.properties-rw-r--r--1rootroot5675Apr223:02server2.properties现在我在所有5个节点上使用新的配置文件启动kafka./kaf
我有一个软件组件可以将MR作业提交到Hadoop。我现在想在提交之前检查是否还有其他作业在运行。我发现新API中有一个Cluster对象，可用于查询集群中正在运行的作业，获取它们的配置并从中提取相关信息。但是我在使用它时遇到了问题。只需执行newCluster(conf)，其中conf是有效的Configuration，可用于访问此集群(例如，提交jobs)使对象保持未配置状态，并且Cluster的getAllJobStatuses()方法返回null。从配置中提取mapreduce.jobtracker.address，从中构造一个InetSocketAddress并使用Cluste
我正在尝试设置个人HBase开发环境。我正在运行hdfs和yarn，但无法启动HBase。我已经通过运行start-dfs.sh和start-yarn.sh启动了hadoop2.7.1。我已经通过测试hdfsdfs-mkdir/test并运行示例中捆绑的示例MR作业来验证这些正在运行，我已经在端口50070浏览了HDFS。我已经在端口2181上启动了zookeeper3.4.6并设置了它的dataDir。我的zoo.cfg有:dataDir=/Users/.../tools/hd/zookeeper_dataclientPort=2181我在我选择的dataDir中观察它的zookee
如何检查已使用和可用的集群大小。我可以检查分配给节点的Ram大小吗？我不知道如何继续，我是否需要使用linux命令进行检查，或者我也可以在ambari中进行检查。 最佳答案 也许，现在回答你的问题已经很晚了，但我的回答至少可以帮助其他人。我不确定Ambari，但我们有cli工具可以找到您要找的东西。在继续之前，我想澄清几件事。df-h是一个unix或linux命令，用于检查该特定机器的文件系统上的总空间和可用空间。要检查内存，您应该使用以下命令。alexraj84@spark-m:/etc/spark/conf$free-mtota
