从控制台我们可以看见有两个DataNode，此时我们点击“Live Nodes”查看一下其信息： 从控制台中看到了我们的两个Datanode节点SparkWorker1和SparkWorker2，这正是我们预期中的！ 第三步：启动yarn集群 使用jps命令...
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2014-10-21 10:32:36
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从控制台我们可以看见有两个DataNode，此时我们点击“LiveNodes”查看一下其信息：从控制台中看到了我们的两个Datanode节点SparkWorker1和SparkWorker2，这正是我们预期中的！第三步：启动yarn集群使用jps命令可以发现SparkMaster机器上启动了ResourceManager进程：而在SparkWo..
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2014-10-21 10:27:47
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从控制台我们可以看见有两个DataNode，此时我们点击“Live Nodes”查看一下其信息：
从控制台中看到了我们的两个Datanode节点SparkWorker1和SparkWorker2，这正是我们预期中的！
第三步：启动yarn集群
使用jps命令可以发现SparkMaster机器上启动了ResourceManager进程：
而在Spa...
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2014-10-21 10:24:25
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从控制台我们可以看见有两个DataNode，此时我们点击“Live Nodes”查看一下其信息：从控制台中看到了我们的两个Datanode节点SparkWorker1和SparkWorker2，这正是我们预期中的！第三步：启动yarn集群使用jps命令可以发现SparkMaster机器上启动了Res...
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2014-10-21 10:16:02
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上一篇简单讲了一下HDFS，简单来说就是一个叫做“NameNode”的大哥，带着一群叫做“DataNode”的小弟，完成了一坨坨数据的存储，其中大哥负责保存数据的目录，小弟们负责数据的真正存储，而大哥和小弟其实就是一台台的电脑，他们之间通过交换机，互相联系到了一起。 其实这位大哥和这群小弟不仅...
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2014-10-19 11:34:51
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Hadoop的一大基本原则是移动计算的开销要比移动数据的开销小。因此，Hadoop通常是尽量移动计算到拥有数据的节点上。这就使得Hadoop中读取数据的客户端DFSClient和提供数据的Datanode经常是在一个节点上，也就造成了很多“Local Reads”。本文将介绍在优化Local Reads的一些方案。...
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2014-10-17 18:50:01
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hadoop常见错误集锦：
1.DataXceiver error processing WRITE_BLOCK operation
ERROR org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: 192-168-11-58:50010:DataXceiver error processing WRITE_BLOCK operation sr...
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2014-10-17 15:39:14
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HDFS概述
HDFS不适合低延迟，小文件多，采用流式访问，一个时间点只有一个写入。HDFS采用主从结构，一个NameNode，多个DataNode。Namenode是文件系统元数据的数据存储库，它保存了文件信息，以及两个映射关系（文件与数据块的映射，块与DataNode数据节点的映射关系）。文件名到数据块的映射关系由于只被NameNode独知，因此它不仅需要在NameNode内存存储，...
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2014-10-15 18:07:01
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hadoop中无法启动DataNode守护进程...
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2014-10-15 17:54:51
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Decommission Datanode就是把Datanode从HDFS集群中移除掉。那问题来了，HDFS在设计时就把诸如机器故障考虑进去了，能否直接把某台运行Datanode的机器关掉然后拔走呢？我认为理论上可行的，不过在实际的集群中，如果某份数据只有一份拷贝而且它就在这个机器上，那么直接关掉并拔走机器就会造成数据丢失。本文将介绍如何Decommission Datanode以及可能会遇到的一些问题及其解决办法。...
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2014-10-15 00:13:09
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