- 921. Minimum Add to Make Parentheses Valid 使括号有效的最少添加
- 915. Partition Array into Disjoint Intervals 分割数组
- 932. Beautiful Array 漂亮数组
- 940. Distinct Subsequences II 不同的子序列 II
环境
机器名 | IP | 用户 |
---|---|---|
node001 | 192.168.77.110 | hadoop |
node002 | 192.168.77.120 | hadoop |
node003 | 192.168.77.130 | hadoop |
要求
三台机器之间可通信、可免密登录
三台机器时间同步
三台机器Java环境已配置好
部署目标
服务器IP | node001 | node002 | node003 |
---|---|---|---|
HDFS | NameNode | ||
HDFS | SecondaryNameNode | ||
HDFS | DataNode | DataNode | DataNode |
YARS | ResourceManager | ||
YARS | NodeManager | NodeManager | NodeManager |
历史日志服务器 | JobHistoryServer |
方法一: 使用终端管理软件传输
方法二: 使用ssh+scp远程传输
scp 被传输文件路径 机器用户@机器ip:传输到机器的路径
tar -xvf hadoop-3.2.2.tar -C /sjj/install/
cd/sjj/install
ls
cd /sjj/install/hadoop-3.2.2
ls
cd share/
ls
rm -rf doc/
cd /sjj/install/hadoop-3.2.2
bin/hadoop checknative
可以看见openssl为false,我们在线下载一个
注意三台机器都要安装
sudo yum -y install openssl-devel
第一台机器下执行
cd /sjj/install/hadoop-3.2.2/etc/hadoop/
vim hadoop-env.sh
/JAVA_HOME进行搜索
找到以下配置添加,要是你自己的jdk版本
export JAVA_HOME=/sjj/install/jdk1.8.0_321
vim core-site.xml
添加下面配置
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://node001:8020</value>
</property>
<!--运行文件存储目录-->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/sjj/install/hadoop-3.2.2/hadoopDatas/tempDatas</value>
</property>
<!--缓冲区大小,默认2048,实际动态调整 -->
<property>
<name>io.file.buffer.size</name>
<value>2048</value>
</property>
<!--hdfs开启垃圾桶机制-->
<property>
<name>fs.trash.interval</name>
<value>10080</value>
</property>
</configuration>
vim hdfs-site.xml
添加以下配置
<configuration>
<!--集群动态上下线
<property>
<name>dfs.hosts</name>
<value>/sjj/install/hadoop-3.2.2/etc/hadoop/accept_host</value>
</property>
<property>
<name>dfs.hosts.exclude</name>
<value>/sjj/install/hadoop-3.2.2/etc/hadoop/deny_host</value>
</property>
-->
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>node001:9868</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.http-address</name>
<value>node001:9870</value>
</property>
<!-- namenode保存fsimage的路径 -->
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>file:///sjj/install/hadoop-3.2.2/hadoopDatas/namenodeDatas</value>
</property>
<!-- 定义dataNode数据存储的节点位置,实际工作中,一般先确定磁盘挂载目录,然后多个目录用,进行分割 -->
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:///sjj/install/hadoop-3.2.2/hadoopDatas/datanodeDatas</value>
</property>
<!-- namenode保存editslog的目录 -->
<property>
<name>dfs.namenode.edits.dir</name>
<value>file:///sjj/insatll/hadoop-3.2.2/hadoopDatas/dfs/nn/edits</value>
</property>
<!-- secondarynamenode保存待合并的fsimage -->
<property>
<name>dfs.namenode.checkpoint.dir</name>
<value>file:///sjj/install/hadoop-3.2.2/hadoopDatas/dfs/snn/name</value>
</property>
<!-- secondarynamenode保存待合并的editslog -->
<property>
<name>dfs.namenode.checkpoint.edits.dir</name>
<value>file:///sjj/install/hadoop-3.2.2/hadoopDatas/dfs/nn/snn/edits</value>
</property>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>
<property>
<name>dfs.permissions.enabled</name>
<value>false</value>
</property>
<property>
<name>dfs.blocksize</name>
<value>134217728</value>
</property>
</configuration>
vim mapred-site.xml
t添加以下配置
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.job.ubertask.enable</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>node001:10020</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>node001:19888</value>
</property>
<property>
<name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>
<value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.map.env</name>
<value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.reduce.env</name>
<value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
</property>
</configuration>
vim yarn-site.xml
添加以下配置
<configuration>
<!-- Site specific YARN configuration properties -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>node001</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
</configuration>
vim workers
替换localhost为以下配置
node001
node002
node003
node001上操作
mkdir -p /sjj/install/hadoop-3.2.2/hadoopDatas/tempDatas
mkdir -p /sjj/install/hadoop-3.2.2/hadoopDatas/namenodeDatas
mkdir -p /sjj/install/hadoop-3.2.2/hadoopDatas/datanodeDatas
mkdir -p /sjj/install/hadoop-3.2.2/hadoopDatas/dfs/nn/edits
mkdir -p /sjj/install/hadoop-3.2.2/hadoopDatas/dfs/snn/name
mkdir -p /sjj/install/hadoop-3.2.2/hadoopDatas/dfs/nn/snn/edits
cd /sjj/install
scp -r hadoop-3.2.2/ node002:$PWD
scp -r hadoop-3.2.2/ node003:$PWD
三台机器都要操作
sudo vim /etc/profile
末尾添加配置
export HADOOP_HOME=/sjj/install/hadoop-3.2.2
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
保存退出,让配置生效
source /etc/profile
仅首次执行需要,node001执行一遍就行
hdfs namenode -format
或
hadoop namenode -format
日志中显示succssfully表示成功
start-dfs.sh
start-yarn.sh
mapred --daemon start historyserver
stop-dfs.sh
stop-yarn.sh
mapred --daemon stop historyserver
hdfs --daemon start xxx
yarn --daemon start xxx
如果要停止satrt
换成stop
即可
全部启动后输入jps查看是否启动
要求和部署目标一致
我们有数据(此时未分配)要转换/聚合/透视到 wazoo。 我在 www 上看了看,我问的所有答案都指向 hadoop 可扩展、运行便宜(没有 SQL 服务器机器和许可证)、快速(如果你有足够的数据)
这很明显,我们都同意我们可以将 HDFS + YARN + MapReduce 称为 Hadoop。但是,Hadoop 生态系统中的其他不同组合和其他产品会怎样? 例如,HDFS + YARN + S
如果 es-hadoop 只是连接到 HDFS 的 Hadoop 连接器,它如何支持 Hadoop 分析? 最佳答案 我假设您指的是 this project .在这种情况下,ES Hadoop 项目
看完this和 this论文,我决定我想在 MapReduce 上为大型数据集实现分布式体积渲染设置作为我的本科论文工作。 Hadoop 是一个合理的选择吗? Java 不会扼杀一些性能提升或使与 C
我一直在尝试查找有关如何通过命令行提交 hadoop 作业的信息。 我知道命令 - hadoop jar jar-file 主类输入输出 还有另一个命令,我正在尝试查找有关它的信息,但未能找到 - h
Hadoop 服务器在 Kubernetes 中。而Hadoop客户端位于外网。所以我尝试使用 kubernetes-service 来使用 Hadoop 服务器。但是 hadoop fs -put
有没有人遇到奇怪的环境问题,在调用 hadoop 命令时被迫使用 SU 而不是 SUDO? sudo su -c 'hadoop fs -ls /' hdfs Found 4 itemsdrwxr-x
在更改 mapred-site.xml 中的属性后,我给出了一个 tar.bz2 文件、.gz 和 tar.gz 文件作为输入。以上似乎都没有奏效。我假设这里发生的是 hadoop 作为输入读取的记录
如何在 Hadoop Pipes 中获取正在 hadoop 映射器 中执行的输入文件 名称? 我可以很容易地在基于 java 的 map reducer 中获取文件名,比如 FileSplit fil
我想使用 MapReduce 方法分析连续的数据流(通过 HTTP 访问),因此我一直在研究 Apache Hadoop。不幸的是,Hadoop 似乎期望以固定大小的输入文件开始作业,而不是能够在新数
名称节点可以执行任务吗?默认情况下,任务在集群的数据节点上执行。 最佳答案 假设您正在询问MapReduce ... 使用YARN,MapReduce任务在应用程序主数据库中执行,而不是在nameno
我有一个关系A包含 (zip-code). 我还有另一个关系B包含 (name:gender:zip-code) (x:m:1234) (y:f:1234) (z:m:1245) (s:f:1235)
我是hadoop地区的新手。您能帮我负责(k2,list[v2,v2,v2...])形式的输出(意味着将键及其所有关联值组合在一起)的责任是吗? 谢谢。 最佳答案 这是Hadoop的MapReduce
因此,我一直在尝试编写一个hadoop程序,该程序将输入作为一个包含许多文件的文件,并且我希望hadoop程序的输出仅是输入文件的一行。但是我还没有做到这一点。我也不想去 reducer 课。如果有人
我使用的输入文本文件的内容是 1 "Come 1 "Defects," 1 "I 1 "Information 1 "J" 2 "Plain 5 "Project 1
谁能告诉我以下grep命令的作用: $ bin/hadoop jar hadoop-*-examples.jar grep input output 'dfs[a-z.]+' 最佳答案 http:/
我不了解mapreducer的基本功能,mapreducer是否有助于将文件放入HDFS 或mapreducer仅有助于分析HDFS中现有文件中的内容 我对hadoop非常陌生,任何人都可以指导我理解
CopyFromLocal将从本地文件系统上载数据。 不要放会从任何文件上传数据,例如。本地FS,亚马逊S3 或仅来自本地fs ??? 最佳答案 请找到两个命令的用法。 put ======= Usa
我开始研究hadoop mapreduce。 我是Java和hadoop的初学者,并且了解hadoop mapreduce的编码,但是有兴趣了解它在云中的内部工作方式。 您能否分享一些很好的链接来说明
我一直在寻找Hadoop mapreduce类的类路径。我正在使用Hortonworks 2.2.4版沙箱。我需要这样的类路径来运行我的javac编译器: javac -cp (CLASS_PATH)
我是一名优秀的程序员,十分优秀!