hadoop中hdfs域名怎样修改

问题描述 想做这样的操作,如果HDFS文件被哪个删除了,想通过审计进行核实,目前我们HADOOP的审计是保留20个文件,每个文件256M,在目录var/log/hadoop-hdfs/hdfs-audit.log中,但是想调下这个日志保留时间长点,怎么设置呢!

Hadoop中的FileStatus类可以用来查看HDFS中文件或者目录的元信息,任意的文件或者目录都可以拿到对应的FileStatus, 我们这里简单的演示下这个类的相关API: /* */ package com.charles.hadoop.fs; import java.net.URI; import java.sql.Timestamp; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.F

本文介绍在E-MapReduce集群中HDFS服务集成Kerberos. 前置: 创建E-MapReduce集群,本文以非HA集群的HDFS为例 HDFS服务在hdfs账号下启动 HDFS软件包路径/usr/lib/hadoop-current,配置在/etc/emr/hadoop-conf/ 一. 安装 配置Kerberos 1. 安装Kerberos master节点执行: sudo yum install krb5-server krb5-devel krb5-workstation -y

在hadoop中使用lzo的压缩算法可以减小数据的大小和数据的磁盘读写时间,不仅如此,lzo是基于block分块的,这样他就允许数据被分解成chunk,并行的被hadoop处理.这样的特点,就可以让lzo在hadoop上成为一种非常好用的压缩格式. lzo本身不是splitable的,所以当数据为text格式时,用lzo压缩出来的数据当做job的输入是一个文件作为一个map.但是 sequencefile本身是分块的,所以sequencefile格式的文件,再配上lzo的压缩格式,就可实现lzo

3.6 运行Hadoop的HDFS 没有分布式存储的分布式框架是不完整的.HDFS是其中的一种分布式存储.即使Spark在本地模式下运行,它仍然可以在后台使用分布式文件系统.与Spark将计算任务分解成子任务一样,HDFS也会将文件分成块,并将它们存储在集群上.为了实现高可用性(High Availability,HA),HDFS会为每个块存储多个副本,副本数称为复制级别,默认为三个(见图3-5). 图3-5 HDFS架构.每个块存储在三个(复制级别)单独的位置 Namenode通过记录块位置以

一.综述       HDFS写文件是整个Hadoop中最为复杂的流程之一,它涉及到HDFS中NameNode.DataNode.DFSClient等众多角色的分工与合作.       首先上一段代码,客户端是如何写文件的: Configuration conf = new Configuration(); FileSystem fs = FileSystem.get(conf); Path file = new Path("demo.txt"); FSDataOutputStream

其实参看Hadoop官方文档已经能够很容易配置分布式框架运行环境了,不过这里既然写了就再多写一点,同时有一些细节需要注意的也说明一下,其实也就是这些细节会让人摸索半天.Hadoop可以单机跑,也可以配置集群跑,单机跑就不需要多说了,只需要按照Demo的运行说明直接执行命令即可.这里主要重点说一下集群配置运行的过程. 环境 7台普通的机器,操作系统都是Linux.内存和CPU就不说了,反正Hadoop一大特点就是机器在多不在精.JDK必须是1.5以上的,这个切记.7台机器的机器名务必不同,后续会谈

DNS是指计算机域名系统,它由域名解析器和域名服务器组成,提供DNS服务的就是DNS服务器.一般运作中的域名最好有两台或以上的DNS服务器,分别称为主域名服务器和从域名服务器,其中第二个DNS服务器往往用于故障转移.不少用户都不知道该怎么查看和修改DNS,因此小编接下来就给大家介绍下Linux系统中查看和修改DNS配置的方法. 查看服务器的DNS信息: 1:查看/etc/resolv.con文件 [root@localhost ~]# cat /etc/resolv.conf nameserve

当企业转变为数据驱动的机器时,其潜力是巨大的:企业所拥有的数据可能成为获得竞争优势的关键.因此,企业的数据和基础设施的安全也变得比以往任何时候都重要. 在许多情况下,企业或组织都可能得到Forrester所说的"有毒的数据".例如,一家无线公司正在收集谁登录哪一个天线塔.他们在线逗留多长时间.他们使用多少数据.他们是在移动还是处于静止状态等数据,这些数据可用来了解用户行为的状况. 这家无线公司也许有许多用户生成的数据:信用卡号码.社会保险号码.购买习惯数据和用户使用任何信息的方式等.关