LC900730的博客

Linux下下载Zookeeperwget http://mirrors.hust.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.10/zookeeper-3.4.10.tar.gzZookeeper配置文件dataDir=’/XX/XX’(数据的存放目录)server.1=192.168.xx.xx(或者主机名)：2888（leader与follower通信端口） ：

从Hadoop文件系统中读取文件1.通过java.net.URL对象打开数据流，读取数据InputStream in=null；try{ in=new URL('hdfs://host/path').openStream();}finally{ IOUtils.closeStream(in);}2.通过FileSystem API读取数据FileSystem是一个普通的文件系统

JobtrackerJobtracker守护进程是应用程序和Hadoop之间的纽带。一旦代码提交到集群上，JobTracker就会确定执行计划，包括决定处理哪些文件，为不同的任务分配节点以及监控所有任务的运行。如果任务失败，JobTracker将会自动重启任务，但是所分配的节点可能会不同，同时会受到预定义的重试次数限制。 每个Hadoop集群只有一个JobTracker守护进程，通常运行在服务器集

hadoop文件的序列化Hadoop中序列化机制在每个类对象第一次出现时候保持了每个类的信息，如类名，第二次出现时候会有一个类的reference，导致空间浪费。Java序列化不能复用对象，Java反序列化时候每次需要构造出新对象。在Hadoop序列化机制中，反序列化的对象是可以复用的。Hadoop中定义了两个序列化相关的接口：Writable和Comparable，这2个接口可以合成一个Wr

namenode主要功能namenode提供名称查询服务namenode保存metadate信息。(包括oweership和permissions)。文件包含哪些块；Block保存在哪个Datanode(由DataNode启动时候上报)NameNode的metadate信息启动后会加载到内存。datanode主要功能Hadoop 集群包含一个NameNode和大量的DataNode保存bl

logo.gif？加载是向tomcat提交向hdfs集群汇聚数据 producer一边读log，然后写到hdfs。 flume如看了又看 请求某个action 猜你喜欢 。 请求某个action 热门关注 请求某个action传统io： 1.先将文件内容从磁盘中拷贝到操作系统buffer 2.再从操作系统buffer拷贝到程序应用buffer 3.从程序buffer拷贝

Jobconf对象指定了作业的各种参数。它授予我们对整个作业如何运行对控制权。当我们在Hadoop集群上运行这个作业时，我们将代码打包成JAR文件(Hadoop会在集群中分发这个包)。我们没有明确指定这个JAR文件对名称，而是在JobConf构造函数中传递一个类，Hadoop会找到这个包含此类对JAR文件。 在创建JobConf对象后，我们将指定输入输出路径。通过调用FileInputFormat

//在上传的时候出现权限问题，解决方法是hdfs-site.xml中<property> <name>fs.permissions</name> <value>false</value></property>并且将hdfs的data目录权限开放。Java Api上传package cn.itcast.bigdata.hdfs;import java.io.IOException;

上传流程1.首先客户端向namenode请求上传文件 /aaa/cls.avi 元数据存储在内存中 namenode检查该路径是否有文件等，返回给客户端2.响应，可以上传。rpc请求，请求上传一个block，请求返回datanode。 3.返回datanode列表，(dn1/dn3/dn4..), namenode给这些datanode的讲究是： 1.

节点启动正常，从节点失败从连接主的时候出现问题，查看日志发现，slave在连接master的端口失败，retry了多次。原因：腾讯云hosts文件不支持配置本主机的外网ip，master只监听了127.0.0.1的9002端口，而slave连接的是master(外网ip)的9002端口，因此出现slave连接master失败集群启动中配置顺序hadoop2.6.5core-site.xml<prop

MapReduce输入的键和值并不是数据固有的属性，它们是由分析数据的人来选择的。hdfs是提供数据存储的，mapreduce是方便数据计算的 a.hdfs又对应namenode和datanode，namenode负责保存元数据的基本信息； datanode之间存放数据本身 b.mapreduce对应jobtracker负责分发任务，tasktracker负责执行具体任务 c所以对应

配置项1<property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://mini1:9000</value></property>hdfs://mini1:9000 nameNode+Port URI: jdbc:mysql://localhost:3306 schema hadoop要使用哪一种文件系统配置项2<property>

客户端想上传文件，询问dataNode，dataNode查询元信息后返给客户端(如2号仓库可以存放)，客户端拿到信息后，与dataNode建立流通讯。 客户端不是写多分，而是dataNode水平进行复制，nameNode进行记录。数据量越来越多，在一个操作系统管辖的范围存不下，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，因此迫切需要一种系统的来管理多台机器上的文件，这就是分布式文

map()/*** * KEYIN:默认情况下，是mr框架所读到的一行文本的起始偏移量，Long,hadoop中有自己的更精简的序列化接口，不用Long，而用LongWritable * VALUEIN:默认情况下，是mr框架所读到的文本内容， String Text * KEYOUT:用户自定义逻辑处理完成之后输出数据中的key，单词 String * VALUEOUT:用户自定