Hadoop为什么不用JavaSetialization?

---记于2015年11月6日星期五 准备工作 软硬件环境 主机操作系统:处理器:i5,主频:3.2G,内存:8G,Windows64 虚拟机软件:VMware Workstation 10 虚拟操作系统:CentOs-6.5 64位 JDk:1.8.0_65 64位 Hadoop:1.2.1 集群网络环境 集群包括3个节点,1个Namenode.2个Datanode,其中节点之间可以相互ping通.节点IP地址和主机名如下: ? 序号 IP地址 机器名 类型 用户名 1? 192.168.1.

Hadoop是用作处理大数据用的,核心是HDFS.Map/Reduce.虽然目前工作中不需要使用这个,但是,技多不压身,经过虚拟机很多遍的尝试,终于将Hadoop2.5.2的环境顺利搭建起来了. 首先准备一个CentOS,将主机名改为master,并且在/etc/hosts里面加入master对应的本机ip地址. Linux基本配置 vi /etc/sysconfig/network#编辑文件里面的HOSTNAME=mastervi /etc/hosts#添加本机IP地址   master   

以前搭建环境或是配置软件从来都没有留Tips的习惯,但实践证明这是错误的--做过不等于记得怎么做,遇到过的错误也不等于今后就不是错误了.Nutch跟Hadoop的搭建困扰了我很久,但回头看看又觉得真正有些问题的其实就几个关键点,所以觉得花些时间写个简单流程,缅怀一下最近的探索,也希望能给想要搭建Nutch或hadoop的同学提供一些帮助.欢迎大家指正. 想要说明一下的是,虽然说hadoop诞生于nutch,但现在hadoop已经完全独立为一个分布式框架,我们可以简 单地理解为nutch只是跑在h

由于一些缘故,这节内容到如今才写.事实上弄hadoop有一段时间了,能够编写一些小程序了,今天来还是来说说环境的搭建.... 说明一下:这篇文章的步骤是接上一篇的hadoop文章的:http://blog.csdn.net/enson16855/article/details/37725771 ,假设不是依照上篇的方式安装hadoop,可能会有些错误~百度一下就能解决的哈~ 准备环境: 不用多说了,我用eclipse版本号是最新JavaEE版本号.叫什么LUA Kepler,本来是用Juno的,

进入 $HADOOP/bin 一.文件操作 文件操作 类似于正常的linux操作前面加上“hdfs dfs -” 前缀也可以写成hadoop而不用hdfs,但终端中显示 Use of this script to execute hdfs command is deprecated.Instead use the hdfs command for it. 1.创建目录:(注意 文件夹需一级一级创建) hdfs dfs -mkdir /user hdfs dfs -mkdir /user/com

因为一些缘故,这节内容到现在才写,其实弄hadoop有一段时间了,可以编写一些小程序了,今天来还是来说说环境的搭建.... 说明一下:这篇文章的步骤是接上一篇的hadoop文章的:http://blog.csdn.net/enson16855/article/details/37725771 ,如果不是按照上篇的方式安装hadoop,可能会有些错误~百度一下就能解决的哈~ 准备环境: 不用多说了,我用eclipse版本是最新JavaEE版本,叫什么LUA Kepler,本来是用Juno的,因为操

.    控制hive任务中的map数:  1.    通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务. 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改): 2.    举例: a)    假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么Hadoop会将该文件a分隔成7个块(6个128m的块和1个12m的块),从而产生7个ma

简介: Hadoop是处理大数据的主要工具,其核心部分是HDFS.MapReduce.为了学习的方便,我在虚拟机上搭建了一个伪分布式环境,来进行开发学习. 一.安装前准备: 1)linux服务器:Vmware 上CentOS6.4 mini安装 2) JDK:jdk-7u65-linux-x64.gz 3) SSH:ssh client 4) YUM源配置妥当:yum list查看 5)Hadoop:hadoop-2.5.2.tar.gz 二.环境配置 1)linux环境基本设置: vi /et

1. Hive自己如何确定reduce数: reduce个数的设定极大影响任务执行效率,不指定reduce个数的情况下,Hive会猜测确定一个reduce个数,基于以下两个设定: hive.exec.reducers.bytes.per.reducer(每个reduce任务处理的数据量,默认为1000^3=1G) hive.exec.reducers.max(每个任务最大的reduce数,默认为999) 计算reducer数的公式很简单N=min(参数2,总输入数据量/参数1) 即,如果redu