Hadoop distcp集群间同步数据

Hadoop distcp集群间同步数据

遇到的坑: 1、数据所在的集群所有机器,需要配置同步集群的hosts。 2、带有Kerberos安全认证,需要加参数。-D ipc.client.fallback-to-simple-auth-allowed=true 3、 注意运行日志,需要写入有权限的文件夹。 -log /temp/tianhailong/ 4、被写入数据的集群是hive用户写入的,需要找一个hive可以写入的权限的文件夹存放数据。/user/hive   参数说明: -m <num_maps> 同时拷贝的最大数目 指定了拷贝数据时map的数目。请注意并不是map数越多吞吐量越大。 参考网址: https://community.hortonworks.com/questions/294/running-distcp-between-two-cluster-one-kerberized.html 【Hadoop】跨版本在不同的hadoop集群之间迁移数

hadoop spark 大数据相关资源

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小象《Hadoop 2.X大数据平台V3》 链接:http://pan.baidu.com/s/1nvS7GFJ 密码:tqng 《Spark 1.X 大数据平台V2》11月份班 链接:http://pan.baidu.com/s/1sl6KOGX 密码:qlea 深入浅出Hive企业级架构优化、Hive Sql优化、压缩和分布式缓存 链接:http://pan.baidu.com/s/1gfsmj3X 密码:50y2 资源整理中……. 欢迎大家补充!

Hadoop和云计算的关系

Hadoop和云计算的关系

Hadoop主要是由HDFS和MapReduce组成,HDFS是一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),MapReduce则是用于并行处理大数据集的软件框架。因此,Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架,它是一种技术的实现。 Hadoop是Apache基金会下的一款开源软件, 它实现了包括分布式文件系统HDFS和MapReduce框架在内的云计算软件平台的基础架构,并且在其上整合了包括数据库、云计算管理、数据仓储等一系列平台,其已成为工业界和学术界进行云计算应用和研究的标准平台。Hadoop现在已经广泛应用于包括国外的FaceBook,Twitter,Yahoo!等公司,国内的百度,阿里等,Hadoop运行在数以千计的服务器和数以万计的CPU的集群上。基于Hado

大数据热门职业薪酬榜

大数据热门职业薪酬榜

随着越来越多企业开始投身于大数据技术的革新洪流,对于IT专业人士的市场需求也水涨船高。时至今日,具备收集、整理、分析以及构建不同来源数据技能的人才正迎来自己职业生涯的上升期。
  在当下的数字化时代,数据量的丰富程度远远超过历史上的任何时期,很多时候这种丰富程度甚至成为一种沉重的负担。企业开始将大量资源投入到云技术、移动技术以及社交媒体当中。结合这些新兴领域,再加上企业自身运营所必然产生的信息,我们发现目前需要收集的数据总量单单用“爆炸式”已经不足以形容其扩张速度。根据Kforce公司(一家总部位于佛罗里达州坦帕市的人力资源企业)的调查,伴随着数据量的节节攀升,市场对于有能力收集、整理并利用数据内容的人才显现出旺盛的需求态势。

Hadoop权威博客

Hadoop权威博客

请关注Yahoo! Hadoop团队的博客(developer.yahoo.com/blogs/hadoop)。 Hadoop在eBay的应用内容是根据eBay研究人员的技术博客[2]整理而成的,其中参考了eBay分析平台开发部Anil Madan介绍的Hadoop在eBay的使用情况,大家如果想要了解Hadoop在eBay应用的更多信息,可以关注eBay研究人员的技术博客(www.ebaytechblog.com)。 百度使用Hadoop平台的情况则是根据近几届Hadoop中国云计算大会上百度研究人员的报告整理而成,大家如果想了解更详细的信息或Hadoop中国云计算大会的相关信息可登录Hadoop in China网站:http://www.hadooper.cn。 Facebook使用Hadoop的情况是根据Facebook相关技术人员在各个云计算大会上所做的报告整理而成的。 Hadoop

Hadoop的分块与分片

Hadoop的分块与分片

HDFS存储系统中,引入了文件系统的分块概念(block),块是存储的最小单位,HDFS定义其大小为64MB。与单磁盘文件系统相似,存储在HDFS上的文件均存储为多个块,不同的是,如果某文件大小没有到达64MB,该文件也不会占据整个块空间。在分布式的HDFS集群上,Hadoop系统保证一个块存储在一个datanode上。

Hadoop map和reduce的个数

Hadoop map和reduce的个数

map和reduce是hadoop的核心功能,hadoop正是通过多个map和reduce的并行运行来实现任务的分布式并行计算,从这个观点来看,如果将map和reduce的数量设置为1,那么用户的任务就没有并行执行,但是map和reduce的数量也不能过多,数量过多虽然可以提高任务并行度,但是太多的map和reduce也会导致整个hadoop框架因为过度的系统资源开销而使任务失败。所以用户在提交map/reduce作业时应该在一个合理的范围内,这样既可以增强系统负载匀衡,也可以降低任务失败的开销。

Hadoop 2.0激活大数据应用开发

Hadoop 2.0激活大数据应用开发

Hadoop生态系统还在不断演进。倒退几年,我们还仅仅把Hadoop看作是HDFS(分布式文件系统)、MapReduce(软件编程模型)以及一些元素(工具与API)的组合,它们逐渐成为了大数据的代名词。

然而上周在圣何塞举行的Hadoop峰会2013让我们意识到,Hadoop已经发生了本质上的变化。Hadoop 2.0登上历史舞台,随之而来的增强特性为我们带来了一套新的数据编程方式,尽管依然依附于Hadoop,但它已经为我们提供了打破Hadoop固有印象的可能。

Java开发者不一定最适合Hadoop

Java开发者不一定最适合Hadoop

JNAN DASH的一位(IBM数据仓库BI)专家朋友几周前参加了在圣何塞举行的Hadoop会议。两年前也是这个时间,他参加了当时在纽约的Hadoop会议,但当时仅有200人,而这次不仅有2000多人参加,并且门票早已销售一空。显然,这很直观地证明了Hadoop会议引发了业内高度的兴趣。不止如此,他发现每一个主题演讲的PPT中有关Hadoop技术的幻灯片中都提到“我们正在招聘(we are hiring)”。