1、我们先在主机master01上面搭建好Ganglia环境 2、在master01主机上解压JDK和Hadoop到安装目录、修改配置文件 3、克隆出两台主机slave01,slave02并修改主机名和IP主机名映射、做免密码登录 4、启动Ganglia和Hadoop集群、实现wordcount实例 关闭防火墙和Selinux 关闭防火墙和Selinux是因为这两者会对Ganglia和Hadoop环境搭建...
Hadoop管理与监控——安全模式(safemode) 启动Hadoop和HBase之后,执行jps命令,已经看到有HMaster的进程,但是进入到监控界面查看,没有节点信息: 进入到logs目录查看master的日志:发现一直显示下面的内容: 原来是Hadoop在刚启动的时候,还处在安全模式造成的,稍等片刻会自动退出安全模式。 为什么NameNode会处于安全模式呢?
二.配置Map/Reduce Locations 打开Windows—Open Perspective—Other,选择Map/Reduce,点击OK,控制台会出现: 右键new Hadoop location 配置hadoop:输入 Location Name,任意名称即可. 配置Map/Reduce Master和DFS Mastrer,Host为虚拟机IP地址;Port配置成与core-site.xml的设置一致即可。 如我的core-site.xml为 <configura...
hbase.master.cluster_requests 当前机器整体request的个数 hbase.master.splitSize_avg_time splitlog的大小 hbase.master.splitSize_num_ops splitlog次数 hbase.master.splitTime_avg_time splitlog的时间 hbase.master.splitTime_num_ops splitlog的次数 hbase参数监控metrics hbase.regionserver.blockCacheCount ...
jobtracker:master节点,只有一个,管理所有作业,任务/作业的监控,错误处理等,将任务分解成一系列任务,并分派给tasktracker。 tacktracker:slave节点,运行 map task和reducetask;并与jobtracker交互,汇报任务状态。 map task:解析每条数据记录,传递给用户编写的map()并执行,将输出结果写入到本地磁盘(如果为map—only作业,...
Hadoop的原则就是就近运行,数据和程序要在同一个物理节点里,数据在哪里,程序就跑去哪里运行。这个工作是JobTracker做的,监控task,还会重启失败的task(于不同的节点),每个集群只有唯一一个JobTracker,类似单点的NameNode,位于Master节点 (2)TaskTracker TaskTracker叫任务跟踪器,MapReduce体系的最后一个后台进程,位于每个...
Cluster Manager:在standalone模式中即为Master主节点,控制整个集群,监控worker。在YARN模式中为资源管理器 Worker节点:从节点,负责控制计算节点,启动Executor或者Driver。 Driver: 运行Application 的main()函数 Executor:执行器,是为某个Application运行在worker node上的一个进程 ...
Hadoop 集群具体来说包含两个集群:HDFS 集群和YARN 集群,两者逻辑上分离,但物理上常在一起。 另外,对于 Hadoop 的集群来讲,可以分为两大类角色:master 和 slave。 (1)HDFS 集群:负责海量数据的存储,集群中的角色主要有:NameNode(一个,master)、DataNode(若干,slave)和SecondaryNameNode(一个)。(2)YARN 集群...
(1)、JobTracker:Master节点,只有一个,主要任务是资源的分配和作业的调度及监督管理,管理所有作业,作业/任务的监控、错误处理等;将任务分解成一系列任务,并分派给TaskTracker。 (2)、TaskTracker:Slave节点,运行Map Task和Reduce Task;并与JobTracker交互,汇报任务状态。
JobTracker:Master 节点,只有一个,管理所有作业,作业/任务的监控、错误处理等;将 任务分解成一系列任务,并分派给 TaskTracker。 TaskTracker:Slave 节点,运行 Map Task 和 Reduce Task;并与 JobTracker交互,汇报任务 状态。 Map Task:解析每条数据记录,传递给用户编写的 map(),并执行,将输出结果写入本地磁 ...