有时候我们在项目中会遇到输入结果集很大，但是输出结果很小，比如一些 pv、uv 数据，然后为了实时查询的需求，或者一些 OLAP 的需求，我们需要 mapreduce 与 mysql 进行数据的交互，而这些特性正是 hbase 或者 hive 目前亟待改进的地方。 好了言归正传，简单的说说背景、原理以及需要注意的地方： 1、为了方便 MapReduce 直接访问关系型数据库（Mysql,Oracle），Hadoop提供了DBInputFormat和DBOutputFormat两个类。通过DBInp
该文章接上面hadoop运行wordcount时卡住不动，接着下面 hadoop@ubuntu118:~/hadoop-1.0.2$ bin/hadoop dfsadmin -safemode leave Warning: $HADOOP_HOME is deprecated. Safe mode is OFF hadoop@ubuntu118:~/hadoop-1.0.2$ bin/hadoop jar hadoop-examples-1.0.
看《Hadoop：权威指南》的时候收集了书上写的一些需要优化的参数，记录了一下子，给大家分享一下吧。 1.mapred.task.timeout 任务超时时间，默认是10分钟 2.mapred.map.max.attempts mapred.reduce.max.attempts 默认任务失败重复次数为4 3.mapred.max.map.failures.percent mapred.reduce.map.failures.percent 不触发错误的失败的最
4.sudochown -R castle:castle hadoop-2.6.0修改权限
点击next，使用默认选择，再点击next，在最下面的Main class处选择项目里的MapReduceTest
1. JobName 指定有意义JobName, 一般是自己的名字+Job作用。 mapred.job.name="xxx_test" 2. Reduce的个数 说明1 mapred.reduce.tasks 3. Job的task并发数 # mapper mapred.job.max.map.running # reducer mapred.job.max.reduce.running 4. 设置Job的失败比例 # mapper mapred.max.map.failures.percent
近学习Hadoop，在Windows+Eclipse+虚拟机Hadoop集群环境下运行Mapreduce程序遇到了很多问题。上网查了查，并经过自己的分析，最终解决，在此分享一下，给遇到同样问题的人提供参考。
Java是Hadoop的主要先决条件。首先，应该使用命令“java-version”验证 java 存在在系统中。Java version 命令的语法如下。
１：在Linux下输入命令vi /etc/profile 添加HADOOP_HOME
2、配置yarn-env.sh（命令：vi etc/hadoop/yarn-env.sh）
常见的Hadoop部署模式分为单机模式和集群模式，也称为伪分布式模式和分布式模式。 单机模式（伪分布式）模式是在一个节点上部署所有的Hadoop服务。在使用上，单机模式（伪分布式）模式跟集群模式（分布式模式）是一样的。
hive.HiveImport: Exception in thread "main" Java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.thrift.EncodingUtils.setBit(BIZ)B
模板概览 #!/bin/sh # #-----------------------------------# # _ _ _ # | | | | __ _ __| | ___ ___ _ __ # | |_| |/ _` |/ _` |/ _ \ / _ \| '_ \ # | _ | (_| | (_| | (_) | (_) | |_) | # |_| |_|\__,_|\__,_|\___/ \___/| .__/ #
（1）历史数据约56GB，统计到2012-05-29。这也说明，在2012-05-29之前，日志文件都在一个文件里边，采用了追加写入的方式。
一个MapReducer作业经过了input，map，combine，reduce，output五个阶段，其中combine阶段并不一定发生，map输出的中间结果被分到reduce的过程成为shuffle（数据清洗）。
Hadoop用于对key的排序和分桶的设置选项比较多和复杂，目前在公司内主要以KeyFieldBasePartitioner和KeyFieldBaseComparator被hadoop用户广泛使用。
Hadoop常见参数控制+调优策略 hadoop常见参数 配置所在文件 参数 参数默认值 hdfs-site.xml dfs.namenode.support.allow.format 格式化指令：hadoop namenode -format 作用是生成新的Fsimage文件和Edits文件。也会清空之前的元数据 true 默认是生效的. 把参数变为false,可以使此指令失效 hdfs-site.xml dfs.heartbeat.interval 3 默认心跳间隔周期是3s.如果集群网络状况不好,可
Hive SQL基本上适用大数据领域离线数据处理的大部分场景。Hive SQL的优化也是我们必须掌握的技能，而且，面试一定会问。那么，我希望面试者能答出其中的80%优化点，在这个问题上才算过关。
原文地址： MapReduce Input Split（输入分/切片）详解 结论： 经过以上的分析，在设置map个数的时候，可以简单的总结为以下几点： （1）如果想增加map个数，则设置mapred.map.tasks 为一个较大的值。 （2）如果想减小map个数，则设置mapred.min.split.size 为一个较大的值。 （3）如果输入中有很多小文件，依然想减少map个数，则需要将小文件merger为大文件，然后使用准则2。 看了很多博客，感觉没有一个说的很清楚，所以我来整理一下。
伪分布式 hadoop的三种安装方式： Local (Standalone) Mode Pseudo-Distributed Mode Fully-Distributed Mode 安装之前需要 $ sudo apt-get install ssh $ sudo apt-get install rsync 详见：http://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCluster.html 伪分布
(1)配置$HADOOP_HOME/conf/hadoop-env.sh 切换到Hadoop的安装路径找到hadoop-0.20.2下的conf/hadoop-env.sh文件 将：# export JAVA_HOME=/usr/lib/j2sdk1.5-sun 改为：export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-6-openjdk (2) 配置$HADOOP_HOME/conf/core-site.xml 切换到Hadoop的
摘 要 体验一下Hadoop2.x版本在单机环境下是如何安装配置。 系统环境 操作系统：centos 6.5 x64 hadoop版本：2.7.0 jdk 1.7 上传hadoop安装包 上传完毕后，为了方便操作，在系统根目录下创建/itunic目录，代码如下： mkdir /itunic 将hadoop解压到itunic目录下 tar -zxvf hadoop.2.7.0.tar.gz -C /itunic 配置hadoop 注意：hadoop2.x的配置文件$HADOOP_HOME/etc/ha
解压hadoop-1.2.1.tar（E:\software\share\hadoop-1.2.1）
hive参数配置详情可查官方文档：Hive Configuration+Properties
提交job时指定如下参数： -D mapred.output.compress=true \ -D mapred.output.compression.codec=[CODEC] \ 其中[CODEC] 有如下几种： # gz压缩: -D mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec # lzo压缩： -D mapred.output.compression.codec=com.hadoop.compres
在Hive -> Configs -> Advanced中，将数据库改为使用已存在的postgresql数据库，然后修改数据库用户，密码和数据库名称。
从三个方面着手优化 : 1. hadoop配置 2. 设计mapred/job 3. 代码级别. 4. 改造hadoop 一. conf/hadoop-site.xml配置. 经验要求高, 特别需要结合实际情况. 典型参数如 复制因子, mapred.child.java.opts, mapred.tasktracker.map.tasks.maximum, mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum, mapred.
3.1. 环境变量 hadoop-env.sh name value 含义 JAVA_HOME /usr/java/jdk1.6.0_30 JDK所在路径 3.2. HDFS配置 3.2.1. 配置 core-site.xml Name value 含义 fs.default.name hdfs://namenode 指定默认的文件系统，默认端口 8020。 io.file.buffer.size 65536
Hadoop 伪分布式环境时运行wordcount程序，已经运行过一次，在次将input文件夹中的内容上传hafs文件系统时会出现重复，但是还是可以上传成功。
对于java来说，读取本地文件再正常不过。但是对于mapreduce程序来说，读取本地文件常常会陷入误区。本地明明有这个文件，在本地运行jar包，mapreduce为什么读不到？因为我们知道，mapreduce程序本来就不是在本地执行的，程序会分布式的在各个机器上执行，你当然读不到文件，那所谓的“本地文件”就不叫“本地文件”，当然只有一个例外：你的hadoop集群是伪集群。 比如下面的示例： package test; import java.io.BufferedReader; import jav
HiveQL语句最终都将转换成为hadoop中的MapReduce job,而MapReduce job可以有对处理的数据进行压缩。
原因可能是指定的端口号9000不对，该端口号由hdfs-site.xml中的属性“dfs.namenode.rpc-address”指定，即为NameNode的RPC服务端口号。
hadoop Streaming的处理流程是先通过inputFormat读出输入文件内容，将其传递mapper，再将mapper返回的key，value传给reducer，最后将reducer返回的值通过outputformat写入输出文件。 目前有个需求是通过hadoop streaming读取roc文件。使用正常的org.apache.orc.mapred.OrcInputFormat读orc文件时每行返回的值是：
今天发现测试环境的kerberos Hadoop的hive不能跑了，具体表现是select * limit这种不走mapred的job是ok的，走mapred的job就会报错，报的错比较奇怪（Unable to retrieve URL for Hadoop Task logs. Unable to find job tracker info port.）但是确认jobtracker是ok的，配置文件也是正常的，看来和jobtracker没有关系，进一步分析tasktracker的日志，发现如下错误。
1、Hive支持 创建表时指定orc格式即可： create table tmp.orc_test(id bigint, name string, age int) stored as orc TBLPROPERTIES('orc.compress'='SNAPPY') 压缩格式有"SNAPPY"和 "ZLIB"两种，需要哪种格式指定即可。 2、SPARK支持 Spark读： df = spark.read.orc("/tmp/test/orc_data") # 读出来的数据是一个dataframe
然后根据job的id去yarn上面查询了一下日志，发现报错如下: FATAL [main] org.apache.hadoop.mapred.YarnChild: Error running child : java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded
该文介绍了如何利用基于 Nutch 的搜索引擎进行网页抓取，并提取文本内容。文章主要包含以下几个部分：1. 介绍 Nutch 的搜索引擎；2. 基于 Nutch 的搜索引擎进行网页抓取；3. 对抓取到的网页进行正文提取；4. 对提取到的内容进行关键词提取；5. 将提取到的关键词进行存储。
版本 hadoop-2.4.1 3.1上传hadoop安装包 3.2解压hadoop安装包 mkdir /cloud #解压到/cloud/目录下 tar -zxvf hadoop-2.2.0.tar.gz -C /cloud/
问题导读： 1.安装cdh5伪分布配置文件在什么位置？ 2.不同的操作系统，cdh5的安装过程都包含哪些流程？ 3.在yarn上运行wordcount都需要哪些准备？ 4.CDH5是如何安装的？ 简介： 如果安装过Cloudera Manager5，我们可能会知道，这个安装还是比较曲折的，因为一旦网络中断，那么我们的安装失败率还是比较高的。如果我们只想了解CDH，我们安装CDH5.CDH5该如何安装，而它的安装确实比hadoop要简单些，我们这里介绍单节点伪分布安装及如何在yarn上运行word
项目大致过程是：flume监控日志文件，定时把文件清洗后上传到hdfs上，上传清晰后的数据是格式化的，可被hive识别，然后hive创建表，写脚本，执行hql语句，把执行结果写到hdfs上，最后为了方便查看，把放在hdfs上的结果通过sqoop放在mysql中。
java.lang.IllegalArgumentException: URLDecoder: Incomplete trailing escape (%) pattern
（4）将mapred-site.xml.template重命名为mapred-site.xml
(2013年1月5日)近日在网上找到两篇关于Ubuntu下Hadoop单机和集群安装的文章，英文的
由于ResourceManager和NameNode还有SecondaryNameNode比较消耗资源，顾三个配置分别配置到不同的主机上
修改配置文件：$HADOOP_HOME/etc/hadoop/hadoop-metrics.properties 添加如下内容： *.sink.ganglia.class=org.apache.hadoop.metrics2.sink.ganglia.GangliaSink31 *.sink.ganglia.period=10 # default for supportsparse is false *.sink.ganglia.supportsparse=true *.sink.ganglia.slope=jvm.metrics.gcCount=zero,jvm.metrics.memHeapUsedM=both *.sink.ganglia.dmax=jvm.metrics.threadsBlocked=70,jvm.metrics.memHeapUsedM=40 #192.168.0.100组播地址 8801是接受和发送数据端口 namenode.sink.ganglia.servers=239.2.11.71:8801 datanode.sink.ganglia.servers=239.2.11.71:8801 jobtracker.sink.ganglia.servers=239.2.11.71:8801 tasktracker.sink.ganglia.servers=239.2.11.71:8801 maptask.sink.ganglia.servers=239.2.11.71:8801 reducetask.sink.ganglia.servers=239.2.11.71:8801
一、hadoop的部署安装 1、安装JDK：下载jdk，解压，配置环境变量 2、安装hadoop：下载安装包，解压 利用tar -zxvf把hadoop的jar包放到指定的目录下。 tar -zxvf /home/software/hadoop-2.4.1.tar.gz -z：以gz结尾的文件就是用gzip压缩的结果。与gzip相对的就是gunzip，这个参数的作用就是用来调用gzip。 -x：--extract，--get解压文件 -v：显示操作过程，这个参数很常用 -f：使用文档名，注意，
启动一个新的JVM进程将耗时1秒左右，对于运行时间较长（比如1分钟以上）的job影响不大，但如果都是时间很短的task，那么频繁启停JVM会有开销。
1.进行矩阵计算的时候，由于持续时间长，往往会出现超时的错误，错误内容如下： INFO mapreduce.Job: Task Id : attempt_1422500209602_0008_m_000000_0, Status : FAILED
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