hadoop部署完成后,运行Pi实例检查集群是否成功时,出现错误

部署完Hadoop,运行Pi实例检查群集是否成功时,遇到下面的问题。请问哪里错误?
[zkpk@master hadoop-2.5.1]$ cd
[zkpk@master ~]$ cd ~/hadoop-2.5.1/share/hadoop/mapreduce/
[zkpk@master mapreduce]$ hadoop jar ~/hadoop-2.5.1/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.5.1.jar pi 10 10
Number of Maps = 10
Samples per Map = 10
17/10/23 21:11:08 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
Wrote input for Map #0
Wrote input for Map #1
Wrote input for Map #2
Wrote input for Map #3
Wrote input for Map #4
Wrote input for Map #5
Wrote input for Map #6
Wrote input for Map #7
Wrote input for Map #8
Wrote input for Map #9
Starting Job
java.io.IOException: Cannot initialize Cluster. Please check your configuration for mapreduce.framework.name and the correspond server addresses.
at org.apache.hadoop.mapreduce.Cluster.initialize(Cluster.java:120)
at org.apache.hadoop.mapreduce.Cluster.(Cluster.java:82)
at org.apache.hadoop.mapreduce.Cluster.(Cluster.java:75)
at org.apache.hadoop.mapreduce.Job$9.run(Job.java:1255)
at org.apache.hadoop.mapreduce.Job$9.run(Job.java:1251)
at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:415)
at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1614)
at org.apache.hadoop.mapreduce.Job.connect(Job.java:1250)
at org.apache.hadoop.mapreduce.Job.submit(Job.java:1279)
at org.apache.hadoop.mapreduce.Job.waitForCompletion(Job.java:1303)
at org.apache.hadoop.examples.QuasiMonteCarlo.estimatePi(QuasiMonteCarlo.java:306)
at org.apache.hadoop.examples.QuasiMonteCarlo.run(QuasiMonteCarlo.java:354)
at org.apache.hadoop.util.ToolRunner.run(ToolRunner.java:70)
at org.apache.hadoop.examples.QuasiMonteCarlo.main(QuasiMonteCarlo.java:363)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:57)
at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:606)
at org.apache.hadoop.util.ProgramDriver$ProgramDescription.invoke(ProgramDriver.java:72)
at org.apache.hadoop.util.ProgramDriver.run(ProgramDriver.java:145)
at org.apache.hadoop.examples.ExampleDriver.main(ExampleDriver.java:74)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:57)
at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:606)
at org.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.java:212)

1个回答

缺少Jar包:hadoop-mapreduce-client-common-2.2.0.jar

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Hadoop 搭建好,运行 PI 实例检查集群,发现到 Running job一直没反应
``` [hyc@master ~]$ hadoop jar ~/hadoop-2.5.1/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.5.1.jar pi 10 10 Number of Maps = 10 Samples per Map = 10 Wrote input for Map #0 Wrote input for Map #1 Wrote input for Map #2 Wrote input for Map #3 Wrote input for Map #4 Wrote input for Map #5 Wrote input for Map #6 Wrote input for Map #7 Wrote input for Map #8 Wrote input for Map #9 Starting Job 19/11/19 15:17:56 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at master/192.168.16.4:18040 19/11/19 15:17:59 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 10 19/11/19 15:17:59 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:10 19/11/19 15:18:00 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job: job_1574142670145_0002 19/11/19 15:18:01 INFO impl.YarnClientImpl: Submitted application application_1574142670145_0002 19/11/19 15:18:01 INFO mapreduce.Job: The url to track the job: http://master:18088/proxy/application_1574142670145_0002/ 19/11/19 15:18:01 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1574142670145_0002 ```
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Got exception: java.net.ConnectException: Call From localhost/127.0.0.1 to localhost:37524 failed on connection exception: java.net.ConnectException: Connection refused; For more details see: http://wiki.apache.org/hadoop/ConnectionRefused at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance0(Native Method) at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance(NativeConstructorAccessorImpl.java:62) at sun.reflect.DelegatingConstructorAccessorImpl.newInstance(DelegatingConstructorAccessorImpl.java:45) at java.lang.reflect.Constructor.newInstance(Constructor.java:422) at org.apache.hadoop.net.NetUtils.wrapWithMessage(NetUtils.java:792) at org.apache.hadoop.net.NetUtils.wrapException(NetUtils.java:732) at org.apache.hadoop.ipc.Client.call(Client.java:1480) at org.apache.hadoop.ipc.Client.call(Client.java:1407) at org.apache.hadoop.ipc.ProtobufRpcEngine$Invoker.invoke(ProtobufRpcEngine.java:229) at com.sun.proxy.$Proxy83.startContainers(Unknown Source) at org.apache.hadoop.yarn.api.impl.pb.client.ContainerManagementProtocolPBClientImpl.startContainers(ContainerManagementProtocolPBClientImpl.java:96) at org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.amlauncher.AMLauncher.launch(AMLauncher.java:119) at org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.amlauncher.AMLauncher.run(AMLauncher.java:254) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1142) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:617) at java.lang.Thread.run(Thread.java:745) Caused by: java.net.ConnectException: Connection refused at sun.nio.ch.SocketChannelImpl.checkConnect(Native Method) at sun.nio.ch.SocketChannelImpl.finishConnect(SocketChannelImpl.java:717) at org.apache.hadoop.net.SocketIOWithTimeout.connect(SocketIOWithTimeout.java:206) at org.apache.hadoop.net.NetUtils.connect(NetUtils.java:531) at org.apache.hadoop.net.NetUtils.connect(NetUtils.java:495) at org.apache.hadoop.ipc.Client$Connection.setupConnection(Client.java:609) at org.apache.hadoop.ipc.Client$Connection.setupIOstreams(Client.java:707) at org.apache.hadoop.ipc.Client$Connection.access$2800(Client.java:370) at org.apache.hadoop.ipc.Client.getConnection(Client.java:1529) at org.apache.hadoop.ipc.Client.call(Client.java:1446) ... 9 more . Failing the application. 15/08/20 00:48:35 INFO mapreduce.Job: Counters: 0 hadoop dfsadmin -report 统计信息如下: [admin@4bf635fa-5f3e-4b47-b42d-7558a6f0bbff ~]$ hadoop dfsadmin -report DEPRECATED: Use of this script to execute hdfs command is deprecated. Instead use the hdfs command for it. 15/08/20 00:49:35 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable Configured Capacity: 344033951744 (320.41 GB) Present Capacity: 342854029952 (319.31 GB) DFS Remaining: 342853630464 (319.31 GB) DFS Used: 399488 (390.13 KB) DFS Used%: 0.00% Under replicated blocks: 7 Blocks with corrupt replicas: 0 Missing blocks: 0 Missing blocks (with replication factor 1): 0 ------------------------------------------------- Live datanodes (1): Name: 192.168.77.28:50010 (slave1) Hostname: localhost Decommission Status : Normal Configured Capacity: 344033951744 (320.41 GB) DFS Used: 399488 (390.13 KB) Non DFS Used: 1179921792 (1.10 GB) DFS Remaining: 342853630464 (319.31 GB) DFS Used%: 0.00% DFS Remaining%: 99.66% Configured Cache Capacity: 0 (0 B) Cache Used: 0 (0 B) Cache Remaining: 0 (0 B) Cache Used%: 100.00% Cache Remaining%: 0.00% Xceivers: 1 Last contact: Thu Aug 20 00:49:36 UTC 2015 192.168.77.27(master)跑ResourceManager和NameNode,192.168.77.28(slave)跑DataNode和NodeManger,貌似hadoop把DataNode和NodeManger的hostname都认成localhost了,所以才找不到报错了。 同样的配置在centos一切正常,在solaris就报错 ![NodeManger信息](https://img-ask.csdn.net/upload/201508/20/1440038080_659898.png) ![DataNode信息](https://img-ask.csdn.net/upload/201508/20/1440038161_998191.png)
hadoop集群启动后namenode自动关闭
2017-09-05 10:14:17,973 INFO org.apache.hadoop.hdfs.StateChange: STATE* Safe mode ON, in safe mode extension. The reported blocks 189 has reached the threshold 0.9990 of total blocks 189. The number of live datanodes 2 has reached the minimum number 0. In safe mode extension. Safe mode will be turned off automatically in 9 seconds. 2017-09-05 10:14:23,736 INFO org.apache.hadoop.ipc.Server: IPC Server handler 5 on 8020, call org.apache.hadoop.hdfs.protocol.ClientProtocol.updateBlockForPipeline from 172.28.14.61:41497 Call#164039 Retry#12 org.apache.hadoop.ipc.RetriableException: org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.SafeModeException: Cannot get a new generation stamp and an access token for block BP-1552766309-172.28.41.193-1503397713205:blk_1073742745_1926. Name node is in safe mode. The reported blocks 189 has reached the threshold 0.9990 of total blocks 189. The number of live datanodes 2 has reached the minimum number 0. In safe mode extension. Safe mode will be turned off automatically in 4 seconds. at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.checkNameNodeSafeMode(FSNamesystem.java:1331) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.checkUCBlock(FSNamesystem.java:6234) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.updateBlockForPipeline(FSNamesystem.java:6309) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNodeRpcServer.updateBlockForPipeline(NameNodeRpcServer.java:806) at org.apache.hadoop.hdfs.protocolPB.ClientNamenodeProtocolServerSideTranslatorPB.updateBlockForPipeline(ClientNamenodeProtocolServerSideTranslatorPB.java:955) at org.apache.hadoop.hdfs.protocol.proto.ClientNamenodeProtocolProtos$ClientNamenodeProtocol$2.callBlockingMethod(ClientNamenodeProtocolProtos.java) at org.apache.hadoop.ipc.ProtobufRpcEngine$Server$ProtoBufRpcInvoker.call(ProtobufRpcEngine.java:616) at org.apache.hadoop.ipc.RPC$Server.call(RPC.java:982) at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler$1.run(Server.java:2049) at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler$1.run(Server.java:2045) at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method) at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:422) at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1698) at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler.run(Server.java:2043) Caused by: org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.SafeModeException: Cannot get a new generation stamp and an access token for block BP-1552766309-172.28.41.193-1503397713205:blk_1073742745_1926. Name node is in safe mode. The reported blocks 189 has reached the threshold 0.9990 of total blocks 189. The number of live datanodes 2 has reached the minimum number 0. In safe mode extension. Safe mode will be turned off automatically in 4 seconds. at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.checkNameNodeSafeMode(FSNamesystem.java:1327) ... 13 more 2017-09-05 10:14:27,976 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem: initializing replication queues 2017-09-05 10:14:27,977 INFO org.apache.hadoop.hdfs.StateChange: STATE* Leaving safe mode after 55 secs 2017-09-05 10:14:27,977 INFO org.apache.hadoop.hdfs.StateChange: STATE* Safe mode is OFF 2017-09-05 10:14:27,977 INFO org.apache.hadoop.hdfs.StateChange: STATE* Network topology has 1 racks and 2 datanodes 2017-09-05 10:14:27,977 INFO org.apache.hadoop.hdfs.StateChange: STATE* UnderReplicatedBlocks has 0 blocks 2017-09-05 10:14:28,013 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.blockmanagement.BlockManager: Total number of blocks = 190 2017-09-05 10:14:28,013 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.blockmanagement.BlockManager: Number of invalid blocks = 0 2017-09-05 10:14:28,013 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.blockmanagement.BlockManager: Number of under-replicated blocks = 3 2017-09-05 10:14:28,013 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.blockmanagement.BlockManager: Number of over-replicated blocks = 0 2017-09-05 10:14:28,013 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.blockmanagement.BlockManager: Number of blocks being written = 1 2017-09-05 10:14:28,013 INFO org.apache.hadoop.hdfs.StateChange: STATE* Replication Queue initialization scan for invalid, over- and under-replicated blocks completed in 29 msec 2017-09-05 10:14:59,141 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.top.window.RollingWindowManager: topN size for command listStatus is: 0 2017-09-05 10:14:59,141 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.top.window.RollingWindowManager: topN size for command * is: 0 2017-09-05 10:14:59,143 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.top.window.RollingWindowManager: topN size for command listStatus is: 1 2017-09-05 10:14:59,145 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.top.window.RollingWindowManager: topN size for command * is: 1 2017-09-05 10:14:59,185 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.top.window.RollingWindowManager: topN size for command listStatus is: 1 2017-09-05 10:14:59,186 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.top.window.RollingWindowManager: topN size for command * is: 1 2017-09-05 10:16:50,848 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem: Roll Edit Log from 172.28.41.196 2017-09-05 10:16:50,849 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSEditLog: Rolling edit logs 2017-09-05 10:16:50,849 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSEditLog: Ending log segment 15839 2017-09-05 10:16:50,849 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSEditLog: Number of transactions: 3 Total time for transactions(ms): 1 Number of transactions batched in Syncs: 0 Number of syncs: 2 SyncTimes(ms): 88 18 2017-09-05 10:16:50,883 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSEditLog: Number of transactions: 3 Total time for transactions(ms): 1 Number of transactions batched in Syncs: 0 Number of syncs: 3 SyncTimes(ms): 120 20 2017-09-05 10:16:50,910 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FileJournalManager: Finalizing edits file /home/hadoop/hadoop_name/current/edits_inprogress_0000000000000015839 -> /home/hadoop/hadoop_name/current/edits_0000000000000015839-0000000000000015841 2017-09-05 10:16:50,915 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSEditLog: Starting log segment at 15842 2017-09-05 10:18:51,193 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem: Roll Edit Log from 172.28.41.196 2017-09-05 10:18:51,193 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSEditLog: Rolling edit logs 2017-09-05 10:18:51,193 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSEditLog: Ending log segment 15842 2017-09-05 10:18:51,194 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSEditLog: Number of transactions: 2 Total time for transactions(ms): 1 Number of transactions batched in Syncs: 0 Number of syncs: 1 SyncTimes(ms): 19 8 2017-09-05 10:18:51,372 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSEditLog: Number of transactions: 2 Total time for transactions(ms): 1 Number of transactions batched in Syncs: 0 Number of syncs: 2 SyncTimes(ms): 129 76 2017-09-05 10:18:51,405 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FileJournalManager: Finalizing edits file /home/hadoop/hadoop_name/current/edits_inprogress_0000000000000015842 -> /home/hadoop/hadoop_name/current/edits_0000000000000015842-0000000000000015843 2017-09-05 10:18:51,406 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSEditLog: Starting log segment at 15844 2017-09-05 10:20:52,122 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem: Roll Edit Log from 172.28.41.196 2017-09-05 10:20:52,122 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSEditLog: Rolling edit logs 2017-09-05 10:20:52,122 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSEditLog: Ending log segment 15844 2017-09-05 10:20:52,122 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSEditLog: Number of transactions: 2 Total time for transactions(ms): 1 Number of transactions batched in Syncs: 0 Number of syncs: 1 SyncTimes(ms): 39 341 2017-09-05 10:20:52,258 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSEditLog: Number of transactions: 2 Total time for transactions(ms): 1 Number of transactions batched in Syncs: 0 Number of syncs: 2 SyncTimes(ms): 103 413 2017-09-05 10:20:52,284 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FileJournalManager: Finalizing edits file /home/hadoop/hadoop_name/current/edits_inprogress_0000000000000015844 -> /home/hadoop/hadoop_name/current/edits_0000000000000015844-0000000000000015845 2017-09-05 10:20:52,284 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSEditLog: Starting log segment at 15846 报这样的错误是不是有问题
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hadoop集群,hdfs dfs -ls / 目录出错
搭建了一个hadoop集群,用hdfs dfs -ls /命令,列出的是本地系统的根目录。 用hdfs dfs -ls hdfs://servicename/ 列出的目录才是hdfs上的目录,可能是什么原因? 执行hive创建的目录也是在本地系统目录上。 集群的配置如下 集群规划: 主机名 IP 安装的软件 运行的进程 hadoop01 192.168.175.129 jdk、hadoop NameNode、DFSZKFailoverController(zkfc) hadoop02 192.168.175.127 jdk、hadoop NameNode、DFSZKFailoverController(zkfc) hadoop03 192.168.175.126 jdk、hadoop ResourceManager hadoop04 192.168.175.125 jdk、hadoop ResourceManager hadoop05 192.168.175.124 jdk、hadoop、zookeeper DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain hadoop06 192.168.175.123 jdk、hadoop、zookeeper DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain hadoop07 192.168.175.122 jdk、hadoop、zookeeper DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain windows:NLB LINUX:LVS 1.liunx虚拟机安装后,虚拟机连接模式要选择host-only模式。然后分配IP(以hadoop01为例) DEVICE="eth0" BOOTPROTO="static" ### HWADDR="00:0C:29:3C:BF:E7" IPV6INIT="yes" NM_CONTROLLED="yes" ONBOOT="yes" TYPE="Ethernet" UUID="ce22eeca-ecde-4536-8cc2-ef0dc36d4a8c" IPADDR="192.168.175.129" ### NETMASK="255.255.255.0" ### GATEWAY="192.168.175.1" ### 2.修改主机名: vim /etc/sysconfig/network NETWORKING=yes HOSTNAME=hadoop01 ### 3.关闭防火墙: #查看防火墙状态 service iptables status #关闭防火墙 service iptables stop #查看防火墙开机启动状态 chkconfig iptables --list #关闭防火墙开机启动 chkconfig iptables off 4.免登录配置: #生成ssh免登陆密钥 #进入到我的home目录 cd ~/.ssh ssh-keygen -t rsa (四个回车) 执行完这个命令后,会生成两个文件id_rsa(私钥)、id_rsa.pub(公钥) 将公钥拷贝到要免登陆的机器上 cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys 或 若报错ssh-copy-id: ERROR: No identities found,是因为找不到公钥路径,加上-i然后再加上路径即可 则用 $ ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub user@remote_ip 5.主机IP映射关系(/etc/hosts每台机器上都要配置全部映射关系) 192.168.175.129 hadoop01 192.168.175.127 hadoop02 192.168.175.126 hadoop03 192.168.175.125 hadoop04 192.168.175.124 hadoop05 192.168.175.123 hadoop06 192.168.175.122 hadoop07 6./etc/profile下配置java环境变量: export JAVA_HOME=/lichangwu/jdk1.7.0_79 export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin #刷新profile source /etc/profile 若版本报错,vi /etc/selinux/config,设置SELINUX=disabled,然后重启虚拟机 7.安装zookeeper: 1.安装配置zooekeeper集群(在hadoop05上): 1.1解压 tar -zxvf zookeeper-3.4.6.tar.gz -C /lichangwu/ 1.2修改配置 cd /lichangwu/zookeeper-3.4.6/conf/ cp zoo_sample.cfg zoo.cfg vim zoo.cfg 修改:dataDir=/lichangwu/zookeeper-3.4.6/tmp 在最后添加: server.1=hadoop05:2888:3888 server.2=hadoop06:2888:3888 server.3=hadoop07:2888:3888 保存退出 然后创建一个tmp文件夹 mkdir /lichangwu/zookeeper-3.4.6/tmp 再创建一个空文件 touch /lichangwu/zookeeper-3.4.6/tmp/myid 最后向该文件写入ID echo 1 > /lichangwu/zookeeper-3.4.6/tmp/myid 1.3将配置好的zookeeper拷贝到其他节点(首先分别在hadoop06、hadoop07根目录下创建一个lichangwu目录:mkdir /lichangwu) scp -r /lichangwu/zookeeper-3.4.6/ hadoop06:/lichangwu/ scp -r /lichangwu/zookeeper-3.4.6/ hadoop07:/lichangwu/ 注意:修改hadoop06、hadoop07对应/lichangwu/zookeeper-3.4.6/tmp/myid内容 itcast06: echo 2 > /lichangwu/zookeeper-3.4.6/tmp/myid itcast07: echo 3 > /lichangwu/zookeeper-3.4.6/tmp/myid 8.安装配置hadoop集群(在hadoop01上操作): 2.1解压 tar -zxvf hadoop-2.4.1.tar.gz -C /lichangwu/ 2.2配置HDFS(hadoop2.0所有的配置文件都在$HADOOP_HOME/etc/hadoop目录下) #将hadoop添加到环境变量中 vim /etc/profile export JAVA_HOME=/lichangwu/jdk1.7.0_79 export HADOOP_HOME=/lichangwu/hadoop-2.4.1 export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin #hadoop2.0的配置文件全部在$HADOOP_HOME/etc/hadoop下 cd /lichangwu/hadoop-2.4.1/etc/hadoop 2.2.1修改hadoo-env.sh export JAVA_HOME=/lichangwu/jdk1.7.0_79 2.2.2修改core-site.xml <configuration> <!-- 指定hdfs的nameservice为ns1 --> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://ns1</value> </property> <!-- 指定hadoop临时目录 --> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/lichangwu/hadoop-2.4.1/tmp</value> </property> <!-- 指定zookeeper地址 --> <property> <name>ha.zookeeper.quorum</name> <value>hadoop05:2181,hadoop06:2181,hadoop07:2181</value> </property> </configuration> 2.2.3修改hdfs-site.xml <configuration> <!--指定hdfs的nameservice为ns1,需要和core-site.xml中的保持一致 --> <property> <name>dfs.nameservices</name> <value>ns1</value> </property> <!-- ns1下面有两个NameNode,分别是nn1,nn2 --> <property> <name>dfs.ha.namenodes.ns1</name> <value>nn1,nn2</value> </property> <!-- nn1的RPC通信地址 --> <property> <name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn1</name> <value>hadoop01:9000</value> </property> <!-- nn1的http通信地址 --> <property> <name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn1</name> <value>hadoop01:50070</value> </property> <!-- nn2的RPC通信地址 --> <property> <name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn2</name> <value>hadoop02:9000</value> </property> <!-- nn2的http通信地址 --> <property> <name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn2</name> <value>hadoop02:50070</value> </property> <!-- 指定NameNode的元数据在JournalNode上的存放位置 --> <property> <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name> <value>qjournal://hadoop05:8485;hadoop06:8485;hadoop07:8485/ns1</value> </property> <!-- 指定JournalNode在本地磁盘存放数据的位置 --> <property> <name>dfs.journalnode.edits.dir</name> <value>/lichangwu/hadoop-2.4.1/journal</value> </property> <!-- 开启NameNode失败自动切换 --> <property> <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name> <value>true</value> </property> <!-- 配置失败自动切换实现方式 --> <property> <name>dfs.client.failover.proxy.provider.ns1</name> <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value> </property> <!-- 配置隔离机制方法,多个机制用换行分割,即每个机制暂用一行--> <property> <name>dfs.ha.fencing.methods</name> <value> sshfence shell(/bin/true) </value> </property> <!-- 使用sshfence隔离机制时需要ssh免登陆 --> <property> <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name> <value>/home/hadoop/.ssh/id_rsa</value> </property> <!-- 配置sshfence隔离机制超时时间 --> <property> <name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name> <value>30000</value> </property> </configuration> 2.2.4修改mapred-site.xml <configuration> <!-- 指定mr框架为yarn方式 --> <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property> </configuration> 2.2.5修改yarn-site.xml <configuration> <!-- 开启RM高可靠 --> <property> <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name> <value>true</value> </property> <!-- 指定RM的cluster id --> <property> <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name> <value>yrc</value> </property> <!-- 指定RM的名字 --> <property> <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name> <value>rm1,rm2</value> </property> <!-- 分别指定RM的地址 --> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name> <value>hadoop03</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name> <value>hadoop04</value> </property> <!-- 指定zk集群地址 --> <property> <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name> <value>hadoop05:2181,hadoop06:2181,hadoop07:2181</value> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> </configuration> 2.2.6修改slaves(slaves是指定子节点的位置,因为要在itcast01上启动HDFS、在itcast03启动yarn, 所以itcast01上的slaves文件指定的是datanode的位置,itcast03上的slaves文件指定的是nodemanager的位置) hadoop05 hadoop06 hadoop07 2.2.7配置免密码登陆 #首先要配置itcast01到hadoop02、hadoop03、hadoop04、hadoop05、hadoop06、hadoop07的免密码登陆 #在hadoop01上生产一对钥匙 ssh-keygen -t rsa #将公钥拷贝到其他节点,包括自己 ssh-coyp-id hadoop01 ssh-coyp-id hadoop02 ssh-coyp-id hadoop03 ssh-coyp-id hadoop04 ssh-coyp-id hadoop05 ssh-coyp-id hadoop06 ssh-coyp-id hadoop07 #配置hadoop03到hadoop04、hadoop05、hadoop06、hadoop07的免密码登陆 #在hadoop03上生产一对钥匙 ssh-keygen -t rsa #将公钥拷贝到其他节点 ssh-coyp-id hadoop04 ssh-coyp-id hadoop05 ssh-coyp-id hadoop06 ssh-coyp-id hadoop07 #注意:两个namenode之间要配置ssh免密码登陆,别忘了配置hadoop02到hadoop01的免登陆 在hadoop02上生产一对钥匙 ssh-keygen -t rsa ssh-coyp-id -i hadoop01 2.4将配置好的hadoop拷贝到其他节点 scp -r hadoop-2.4.1/ hadoop02:/lichangwu/hadoop-2.4.1/ scp -r hadoop-2.4.1/ hadoop03:/lichangwu/hadoop-2.4.1/ scp -r hadoop-2.4.1/ hadoop04:/lichangwu/hadoop-2.4.1/ scp -r hadoop-2.4.1/ hadoop05:/lichangwu/hadoop-2.4.1/ scp -r hadoop-2.4.1/ hadoop06:/lichangwu/hadoop-2.4.1/ scp -r hadoop-2.4.1/ hadoop07:/lichangwu/hadoop-2.4.1/ ###注意:严格按照下面的步骤 2.5启动zookeeper集群(分别在hadoop05、hadoop06、hadoop07上启动zk) cd /lichangwu/zookeeper-3.4.6/bin/ ./zkServer.sh start #查看状态:一个leader,两个follower ./zkServer.sh status 2.6启动journalnode(分别在在hadoop05、hadoop06、hadoop07上执行) cd /lichangwu/hadoop-2.4.1 sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode #运行jps命令检验,hadoop05、hadoop06、hadoop07上多了JournalNode进程 2.7格式化HDFS #在hadoop01上执行命令: hdfs namenode -format #格式化后会在根据core-site.xml中的hadoop.tmp.dir配置生成个文件, 这里我配置的是/lichangwu/hadoop-2.4.1/tmp,然后将/lichangwu/hadoop-2.4.1/tmp拷贝到hadoop02的/lichangwu/hadoop-2.4.1/下。 scp -r tmp/ hadoop02:/lichangwu/hadoop-2.4.1/ 2.8格式化ZK(在hadoop01上执行即可) hdfs zkfc -formatZK 2.9启动HDFS(在hadoop01上执行) sbin/start-dfs.sh 2.10启动YARN(#####注意#####:是在hadoop03上执行start-yarn.sh, 如果hadoop04上没有启动成功,则在hadoop04上再启动一次start-yarn.sh; 把namenode和resourcemanager分开是因为性能问题,因为他们都要占用大量资源,所以把他们分开了,他们分开了就要分别在不同的机器上启动) sbin/start-yarn.sh 到此,hadoop-2.4.1配置完毕,可以统计浏览器访问: http://192.168.175.129:50070 NameNode 'hadoop01:9000' (active) http://192.168.175.127:50070 NameNode 'hadoop02:9000' (standby)
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如题,我想问要在Hadoop平台上运行的爬虫是否有特殊要求,不管Hadoop是单机的,伪分布式,还是真正的集群,所写的爬虫是否都能在上面运行?
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这是master中jps的结果 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201804/02/1522635422_43286.png) 这个是slave中jps的结果 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201804/02/1522635450_918763.png) 这个是50070页面 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201804/02/1522635471_368841.png) hadoop dfsadmin -report的结果 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201804/02/1522635512_251415.png) master和slave的VERSION信息 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201804/02/1522635571_921496.png) ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201804/02/1522635586_259196.png) 有没有大神知道这是什么问题
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我用hadoop2.6.0创建了一个master和4个worker的集群,启动hdfs后,用hadoop fs -mkdir -p /data/wordcount文件夹后,在worker:50075上看不到我新建的这个文件, 请问下各位是为什么
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相见恨晚的超实用网站
相见恨晚的超实用网站 持续更新中。。。
爬虫福利二 之 妹子图网MM批量下载
爬虫福利一:27报网MM批量下载 点击 看了本文,相信大家对爬虫一定会产生强烈的兴趣,激励自己去学习爬虫,在这里提前祝:大家学有所成! 目标网站:妹子图网 环境:Python3.x 相关第三方模块:requests、beautifulsoup4 Re:各位在测试时只需要将代码里的变量path 指定为你当前系统要保存的路径,使用 python xxx.py 或IDE运行即可。 ...
字节跳动视频编解码面经
三四月份投了字节跳动的实习(图形图像岗位),然后hr打电话过来问了一下会不会opengl,c++,shador,当时只会一点c++,其他两个都不会,也就直接被拒了。 七月初内推了字节跳动的提前批,因为内推没有具体的岗位,hr又打电话问要不要考虑一下图形图像岗,我说实习投过这个岗位不合适,不会opengl和shador,然后hr就说秋招更看重基础。我当时想着能进去就不错了,管他哪个岗呢,就同意了面试...
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福利来了,给大家带来一个福利。 最近想了解一下有关Spring Boot的开源项目,看了很多开源的框架,大多是一些demo或者是一个未成形的项目,基本功能都不完整,尤其是用户权限和菜单方面几乎没有完整的。 想到我之前做的框架,里面通用模块有:用户模块,权限模块,菜单模块,功能模块也齐全了,每一个功能都是完整的。 打算把这个框架分享出来,供大家使用和学习。 为什么用框架? 框架可以学习整体...
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c++制作的植物大战僵尸,开源,一代二代结合游戏
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程序员必须掌握的核心算法有哪些?
由于我之前一直强调数据结构以及算法学习的重要性,所以就有一些读者经常问我,数据结构与算法应该要学习到哪个程度呢?,说实话,这个问题我不知道要怎么回答你,主要取决于你想学习到哪些程度,不过针对这个问题,我稍微总结一下我学过的算法知识点,以及我觉得值得学习的算法。这些算法与数据结构的学习大多数是零散的,并没有一本把他们全部覆盖的书籍。下面是我觉得值得学习的一些算法以及数据结构,当然,我也会整理一些看过...
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最近翻到一篇知乎,上面有不少用Python(大多是turtle库)绘制的树图,感觉很漂亮,我整理了一下,挑了一些我觉得不错的代码分享给大家(这些我都测试过,确实可以生成) one 樱花树 动态生成樱花 效果图(这个是动态的): 实现代码 import turtle as T import random import time # 画樱花的躯干(60,t) def Tree(branch, ...
linux系列之常用运维命令整理笔录
本博客记录工作中需要的linux运维命令,大学时候开始接触linux,会一些基本操作,可是都没有整理起来,加上是做开发,不做运维,有些命令忘记了,所以现在整理成博客,当然vi,文件操作等就不介绍了,慢慢积累一些其它拓展的命令,博客不定时更新 free -m 其中:m表示兆,也可以用g,注意都要小写 Men:表示物理内存统计 total:表示物理内存总数(total=used+free) use...
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Python 入门必备知识,你都掌握了吗?
深度学习图像算法在内容安全领域的应用
互联网给人们生活带来便利的同时也隐含了大量不良信息,防范互联网平台有害内容传播引起了多方面的高度关注。本次演讲从技术层面分享网易易盾在内容安全领域的算法实践经验,包括深度...
程序员接私活怎样防止做完了不给钱?
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网页实现一个简单的音乐播放器(大佬别看。(⊙﹏⊙))
今天闲着无事,就想写点东西。然后听了下歌,就打算写个播放器。 于是乎用h5 audio的加上js简单的播放器完工了。 演示地点演示 html代码如下` music 这个年纪 七月的风 音乐 ` 然后就是css`*{ margin: 0; padding: 0; text-decoration: none; list-...
Python十大装B语法
Python 是一种代表简单思想的语言,其语法相对简单,很容易上手。不过,如果就此小视 Python 语法的精妙和深邃,那就大错特错了。本文精心筛选了最能展现 Python 语法之精妙的十个知识点,并附上详细的实例代码。如能在实战中融会贯通、灵活使用,必将使代码更为精炼、高效,同时也会极大提升代码B格,使之看上去更老练,读起来更优雅。
数据库优化 - SQL优化
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2019年11月2日,我统计了某招聘网站,获得有效程序员招聘数据9万条。针对招聘信息,提取编程语言关键字,并统计如下: 编程语言比例 rank pl_ percentage 1 java 33.62% 2 cpp 16.42% 3 c_sharp 12.82% 4 javascript 12.31% 5 python 7.93% 6 go 7.25% 7 p...
通俗易懂地给女朋友讲:线程池的内部原理
餐盘在灯光的照耀下格外晶莹洁白,女朋友拿起红酒杯轻轻地抿了一小口,对我说:“经常听你说线程池,到底线程池到底是个什么原理?”
经典算法(5)杨辉三角
写在前面: 我是 扬帆向海,这个昵称来源于我的名字以及女朋友的名字。我热爱技术、热爱开源、热爱编程。技术是开源的、知识是共享的。 这博客是对自己学习的一点点总结及记录,如果您对 Java、算法 感兴趣,可以关注我的动态,我们一起学习。 用知识改变命运,让我们的家人过上更好的生活。 目录一、杨辉三角的介绍二、杨辉三角的算法思想三、代码实现1.第一种写法2.第二种写法 一、杨辉三角的介绍 百度
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关于SQL和ORM的争论,永远都不会终止,我也一直在思考这个问题。昨天又跟群里的小伙伴进行了一番讨论,感触还是有一些,于是就有了今天这篇文。 声明:本文不会下关于Mybatis和JPA两个持久层框架哪个更好这样的结论。只是摆事实,讲道理,所以,请各位看官勿喷。 一、事件起因 关于Mybatis和JPA孰优孰劣的问题,争论已经很多年了。一直也没有结论,毕竟每个人的喜好和习惯是大不相同的。我也看...
项目中的if else太多了,该怎么重构?
介绍 最近跟着公司的大佬开发了一款IM系统,类似QQ和微信哈,就是聊天软件。我们有一部分业务逻辑是这样的 if (msgType = "文本") { // dosomething } else if(msgType = "图片") { // doshomething } else if(msgType = "视频") { // doshomething } else { // doshom...
致 Python 初学者
欢迎来到“Python进阶”专栏!来到这里的每一位同学,应该大致上学习了很多 Python 的基础知识,正在努力成长的过程中。在此期间,一定遇到了很多的困惑,对未来的学习方向感到迷茫。我非常理解你们所面临的处境。我从2007年开始接触 python 这门编程语言,从2009年开始单一使用 python 应对所有的开发工作,直至今天。回顾自己的学习过程,也曾经遇到过无数的困难,也曾经迷茫过、困惑过。开办这个专栏,正是为了帮助像我当年一样困惑的 Python 初学者走出困境、快速成长。希望我的经验能真正帮到你
Python 编程实用技巧
Python是一门很灵活的语言,也有很多实用的方法,有时候实现一个功能可以用多种方法实现,我这里总结了一些常用的方法,并会持续更新。
“狗屁不通文章生成器”登顶GitHub热榜,分分钟写出万字形式主义大作
一、垃圾文字生成器介绍 最近在浏览GitHub的时候,发现了这样一个骨骼清奇的雷人项目,而且热度还特别高。 项目中文名:狗屁不通文章生成器 项目英文名:BullshitGenerator 根据作者的介绍,他是偶尔需要一些中文文字用于GUI开发时测试文本渲染,因此开发了这个废话生成器。但由于生成的废话实在是太过富于哲理,所以最近已经被小伙伴们给玩坏了。 他的文风可能是这样的: 你发现,
程序员:我终于知道post和get的区别
IT界知名的程序员曾说:对于那些月薪三万以下,自称IT工程师的码农们,其实我们从来没有把他们归为我们IT工程师的队伍。他们虽然总是以IT工程师自居,但只是他们一厢情愿罢了。 此话一出,不知激起了多少(码农)程序员的愤怒,却又无可奈何,于是码农问程序员。 码农:你知道get和post请求到底有什么区别? 程序员:你看这篇就知道了。 码农:你月薪三万了? 程序员:嗯。 码农:你是怎么做到的? 程序员:
"狗屁不通文章生成器"登顶GitHub热榜,分分钟写出万字形式主义大作
前言 GitHub 被誉为全球最大的同性交友网站,……,陪伴我们已经走过 10+ 年时间,它托管了大量的软件代码,同时也承载了程序员无尽的欢乐。 上周给大家分享了一篇10个让你笑的合不拢嘴的Github项目,而且还拿了7万+个Star哦,有兴趣的朋友,可以看看, 印象最深刻的是 “ 呼吸不止,码字不停 ”: 老实交代,你是不是经常准备写个技术博客,打开word后瞬间灵感便秘,码不出字? 有什么
推荐几款比较实用的工具,网站
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《程序人生》系列-这个程序员只用了20行代码就拿了冠军
你知道的越多,你不知道的越多 点赞再看,养成习惯GitHub上已经开源https://github.com/JavaFamily,有一线大厂面试点脑图,欢迎Star和完善 前言 这一期不算《吊打面试官》系列的,所有没前言我直接开始。 絮叨 本来应该是没有这期的,看过我上期的小伙伴应该是知道的嘛,双十一比较忙嘛,要值班又要去帮忙拍摄年会的视频素材,还得搞个程序员一天的Vlog,还要写BU
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