转自:http://blog.csdn.net/bluesky8640/article/details/6945776 之前装python.jdk.hadoop都是用的root账户,这是一个绝对的失策,linux对用户访问权限很严格,新创的hod账户根本无法启动hadoop,而root在hod模式下使用torque是不被建议的,所以只能用hod账户再重新装一遍. 创建用户.设置密码.修改用户.删除用户: useradd testuser   创建用户testuserpasswd testuser

(1)下载cassandra,我所用版本为apache-cassandra-2.0.13-bin.tar.gz(hadoop版本为1.0.1),将其上传到hadoop集群,然后解压,tar -xzf apache-cassandra-2.0.13-bin.tar.gz; 并改名为 cassandra,放在目录/usr/下面,然后修改几个文件: vim cassandra.yaml  按照下面的字段修改 data_file_directories: - /usr/cassandra/data # 

大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分,大数据是云计算非常重要的应用场景,而云计算则为大数据的处理和数据挖掘都提供了最佳的技术解决方案.云计算的快速供给.弹性扩展以及按用量付费的优势已经给IT行业带来了巨大变化,它已经日益成为企业IT的首选.在让企业通过数据洞察提升效率和效益的同时,如何降低大数据平台成本也是IT部门经常关心的问题. 为什么用Azure Blob作为Hadoop分布式文件系统管理大数据? HDFS是Hadoop集群分布式文件系统,它将文件分割为数据块Block,默认

Oracle里存储的结构化数据导出到Hadoop体系做离线计算是一种常见数据处置手段.近期有场景需要做Oracle到Hadoop体系的实时导入,这里以此案例做以介绍.Oracle作为商业化的数据库解决方案,自发性的获取数据库事务日志等比较困难,故选择官方提供的同步工具OGG(Oracle GoldenGate)来解决. 安装与基本配置 环境说明 软件配置 角色 数据存储服务及版本 OGG版本 IP 源服务器 OracleRelease11.2.0.1 Oracle GoldenGate 11.2

1.Hadoop开发环境简介 1.1 Hadoop集群简介 Java版本:jdk-6u31-linux-i586.bin Linux系统:CentOS6.0 Hadoop版本:hadoop-1.0.0.tar.gz 1.2 Windows开发简介 Java版本:jdk-6u31-windows-i586.exe Win系统:Windows 7 旗舰版 Eclipse软件:eclipse-jee-indigo-SR1-win32.zip | eclipse-jee-helios-SR2-win32

通过 搭建Hadoop集群 (二), 我们已经可以顺利运行自带的wordcount程序. 下面学习如何创建自己的Java应用, 放到Hadoop集群上运行, 并且可以通过debug来调试. 有多少种Debug方式 Hadoop在Eclipse上的Debug方式 一般来说, Debug最多的应用场景是调试MR中的代码逻辑, 还有部分是调试main方法中的某些代码逻辑. 无论是Standalone, Pesudo-Distributed, 还是Fully-Distributed Mode, 都可以d

配置要求 主机内存 4GB . 磁盘 100 GB 以上. HOST 机安装常用 Linux 发行版. Linux Container ( LXD ) 以主机 ubuntu 16.04 为例. 安装 LXD . $ sudo apt-get install lxd $ newgrp lxd $ sudo lxd init 查看可用的镜像源,如果使用默认的 image ,可以跳过下面两步,直接进入后面的 launch . $ lxc remote list 选取上一步喜欢的 image ,复制链接

1.准备安装 1.1 系统简介 CentOS 是什么? CentOS是一个基于Red Hat 企业级 Linux 提供的可自由使用的源代码企业级的 Linux 发行版本.每个版本的 CentOS 都会获得七年的支持(通过安全更新方式).新版本的 CentOS 每两年发行一次,而每个版本的 CentOS 会定期(大概每六个月)更新一次,以便支持新的硬件.这样,建立一个安全.低维护.稳定.高预测性.高重复性的 Linux 环境. CentOS(Community Enterprise Operati

2.MapReduce与MySQL交互 MapReduce技术推出后,曾遭到关系数据库研究者的挑剔和批评,认为MapReduce不具备有类似于关系数据库中的结构化数据存储和处理能力.为此,Google和MapReduce社区进行了很多努力.一方面,他们设计了类似于关系数据中结构化数据表的技术(Google的BigTable,Hadoop的HBase)提供一些粗粒度的结构化数据存储和处理能力:另一方面,为了增强与关系数据库的集成能力,Hadoop MapReduce提供了相应的访问关系数据库库的编