qq_25954159的博客

Partioner可以说是MapReduce最神秘的核心设计之一，我们知道map函数处理完成后通过Context对象的write(K,V)函数输出结果，但是这个结果并不是直接写入内存缓冲区，而是有一个Collector对象进行收集。这里可以对map中的context.write(K,V)进一步分析，通过分析可以知道该write()方法是由TaskInputOutputContext对象调用了out

1.安装maven，protobuf，java并配置环境变量export JAVA_HOME=/usr/local/javaexport PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATHexport CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jarexport M2_HOME=/usr/local/maven

1.你懂的map：映射reduce：规约

Current usage: 314.6 MB of 2.9 GB physical memory used; 8.7 GB of 6.2 GB virtual memory used. Killing container.http://stackoverflow.com/questions/21005643/container-is-running-beyond-memory-limits

还记得刚接触Hadoop的时候,还是1.x版本,硬是在自己的4GB内存上面弄了3个虚拟机学习,条件有些艰苦,Hadoop测试集群搭建不需要太多考虑,随着毕业开始进入企业,在企业中实践Hadoop,特别是一定规模的集群,逐渐涉及到硬件资源,网络规划,操作系统,软件栈等一系列问题！对于一个没有经验的小白来说,还是比较复杂的,还好公司有linux大牛配合上我从各种技术网站博客吸收的微薄知识，从0

该文章来自云角技术博客，原文发布于阿里云云栖社区。 （原文链接：http://yq.aliyun.com/articles/51?spm=5176.team2.teamshow1.13.bAr6u3）在大数据时代，数据规模变得越来越大。由于数据的增长速度和非结构化的特性，常用的软硬件工具已无法在用户可容忍的时间内对数据进行采集、管理和处理。本文主要介绍如何在阿里云上使用Kafka和

hadoop2.6与hbase1.1.1  是不兼容的。

Puppet是一个C/S架构的配置管理工具，在中央服务器上安装puppet-server软件包（被称作Puppetmaster）。在需要管理的目标主机上安装puppet客户端软件（被称作PuppetClient）。当客户端连接上Puppetmaster后，定义在Puppetmaster上的配置文件会被编译，然后在客户端上运行。每个客户端默认每半个小时和服务器进行一次通信，确认配置信息的更新情况。如

前言接触Hadoop有两年的时间了，期间遇到很多的问题，既有经典的NameNode和JobTracker内存溢出故障，也有HDFS存储小文件问题，既有任务调度问题，也有MapReduce性能问题.遇到的这些问题有些是Hadoop自身的缺陷（短板），有些则是使用的不当。在解决问题的过程中，有时需要翻源码，有时会向同事、网友请教，遇到复杂问题则会通过mail list向全球各地Hadoop使用

这个脚本的服务是实现web查看作业的历史运行情况。有些情况下，作业运行完了，在web端就无法查看运行情况。可以通过开启这个的守护进程来达到查看历史任务。启动命令为   mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver下面来看一下该脚本的内容#!/usr/bin/env bash# Licensed to the Apache

为什么要使用Hadoop，Spark，Storm，这类大数据工具？Hadoop是什么？非关系型数据库的作用？Hbase，Cassandra，mongoDB，Redis

HDFS是hadoop的两大核心之一，分布式存储为分布式数据处理提供了基础，理解HDFS的优点与缺点。可以更好的将其运用到具体场景中，以及运维中快速定位问题。HDFS的定义：          易于扩展的分布式文件系统。          运行在大量普通的廉价商业机器上，提供容错机制。          为大量用户提供性能不错的文件存储服务。优点：     高容错性：数据自

Hadoop +spark安装 由于hadoop的mapreduce离线处理的高延迟性，并不适合所有`数据处理的场景，所以越来越多的数据处理框架应运而生，spark与storm的是基于内存计算的框架，它们的低延迟性很好的弥补了mapreduce的不足，为了满足需求，很多框架都可以共同布置在同一资源管理器上，从而处理各种需求，最为典型的资源管理器有mesos与hadoop的yarn，下面

hadoop fs -cp hdfs://10.254.20.126:9000/datalog/stats/gz/2017/03  hdfs://10.254.32.18:9000/user/huiyuanHuang/3test/ 两集群之间要求可以通信