Hadoop集群中基于能量有效的作业提交

2.1 在Hadoop集群中配置操作系统 正如之前所提到的,Hadoop能够运行在几乎所有Linux版本的系统上.本章随后的讲解会将重点放在CentOS 6.x上,CentOS和Red Hat是Hadoop相关产品安装最为普及的平台.要掌握这些步骤并不难,对于Debian系统所有与配置Hadoop组件的步骤都是一致的,因此读者可以根据自身需求替换对应的包管理器. 2.1.1 选择和设置文件系统 现代Linux系统支持多种不同的文件系统:如EXT3.EXT4.XFS.BTRFS,等等.针对特定的工

有时候因为做临时调整可能需要删除hadoop集群中的DataNode,具体方法如下: 首先在/etc/hadoop/conf/dfs.exclude 中添加要删除节点的机器名 在控制台页面中看见显示了一个Dead  Datanodes 使用命令刷新节点信息: [hdfs@hmc ~]$ hadoop dfsadmin -refreshNodes 查看hdfs的使用报告:[hdfs@hmc ~]$ hadoop dfsadmin -report  红色字体状态表示节点退出 Name: 192.16

最近一直在做hadoop的应用,但是无奈于并行加速比一直不理想,两台机器运行的时间和一台机器运行的时间差不多,老师还一直要这个数据,并行计算比至少应该为1.5,这样的并行程序才有意义. 加了个qq群,发现了问题所在,再说我解决方法之前,先说一下我hadoop集群的配置: 2台笔记本,其中1台为lenovo z460,CPU为Core i3,主机名为:liujiacai-Ideapad-Z460:另一台是Acer  Aspire 4743 CPU为奔腾P6200,主机名为:liujiacai-As

&http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/37954.html">nbsp;     和同伴一起搭建hadoop集群中遇到的各种问题,整理如下: 前言 在寒假前的一段时间,开始调研Hadoop2.2.0搭建过程,当时苦于没有机器,只是在3台笔记本上,简单跑通一些数据.一转眼一两个月过去了,有些东 西对已经忘了.现在实验室申请下来了,分了10台机器(4G+500G),这足够我们玩的了.开始搭建Hadoop2.2.0分布式集群,也趁着这个机会 把

2013年11月22-23日,作为国内唯一专注于Hadoop技术与应用分享的大规模行业盛会,2013 Hadoop中国技术峰会(China Hadoop Summit 2013)于北京福朋喜来登集团酒店隆重举行.来自国内外各行业领域的近千名CIO.CTO.架构师.IT经理.咨询顾问.工程师.Hadoop技术爱好者,以及从事Hadoop研究与推广的IT厂商和技术专家将共襄盛举. 在SQL&NoSQL专场,来自巨彬软件的CTO王涛做了<文档式数据库在Hadoop集群中的应用>演讲,从大数据

本文将帮助读者在大数据云计算 Hadoop 集群应用中利用 HBase 更加高效.直观.便捷地进行存储,查询和优化海量数据. 2006 年 11 月,Google 发表了一篇名为< BigTable >论文 , 2007 年 2 月,Hadoop 的开发人员对其进行实现并命名为 HBase. HBase 是基于 Hadoop 之上的一种新型的基于列存储的开源数据存储架构,用于解决大数据问题,是 Hadoop 的分布式数据库. HBase 现在已经比较成熟,最新的稳定版本是 0.94.x.HBa

                       Hadoop集群的配置(一) 1.    实验准备 1.1    目的: 在虚拟机环境下,让同学们学会从零开始配置Hadoop-2.2集群,并尝试在真实环境下搭建集群. 1.2    主要内容: 物理机器总共4台,想配置基于物理机的Hadoop集群中包括4个节点: 1 个 Master, 3个 Salve ,节点之间局域网连接,可以相互 ping通.IP的分布如表1所示.             表1        4个节点的IP地址分配及角色 Ma

随着Apache Hadoop的起步,云客户的增多面临的首要问题就是如何为他们新的的Hadoop集群选择合适的硬件. 尽管Hadoop被设计为运行在行业标准的硬件上,提出一个理想的集群配置不想提供硬件规格列表那么简单. 选择硬件,为给定的负载在性能和经济性提供最佳平衡是需要测试和验证其有效性.(比如,IO密集型工作负载的用户将会为每个核心主轴投资更多). 在这个博客帖子中,你将会学到一些工作负载评估的原则和它在硬件选择中起着至关重要的作用.在这个过程中,你也将学到Hadoop管理员应该考虑到各种

越来越多的企业开始使用Hadoop来对大数据进行处理分析,但Hadoop集群的整体性能却取决于CPU.内存.网络以及存储之间的性能平衡.而在这篇文章中,我们将探讨如何为Hadoop集群构建高性能网络,这是对大数据进行处理分析的关键所在. 关于Hadoop "大数据"是松散的数据集合,海量数据的不断增长迫使企业需要通过一种新的方式去管理.大数据是结构化或非结构化的多种数据类型的大集合.而 Hadoop则是Apache发布的软件架构,用以分析PB级的非结构化数据,并将其转换成其他应用程序可