Module 7: Managing a Hadoop Cluster

2023-12-09 01:18
文章标签 cluster module hadoop managing

本文主要是介绍Module 7: Managing a Hadoop Cluster,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

http://developer.yahoo.com/hadoop/tutorial/module7.html#monitoring

这篇关于Module 7: Managing a Hadoop Cluster的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/471960

相关文章

Hadoop企业开发案例调优场景

需求 (1)需求:从1G数据中,统计每个单词出现次数。服务器3台,每台配置4G内存,4核CPU,4线程。 (2)需求分析: 1G / 128m = 8个MapTask;1个ReduceTask;1个mrAppMaster 平均每个节点运行10个 / 3台 ≈ 3个任务(4    3    3) HDFS参数调优 (1)修改:hadoop-env.sh export HDFS_NAMENOD

Hadoop集群数据均衡之磁盘间数据均衡

生产环境,由于硬盘空间不足,往往需要增加一块硬盘。刚加载的硬盘没有数据时,可以执行磁盘数据均衡命令。(Hadoop3.x新特性) plan后面带的节点的名字必须是已经存在的,并且是需要均衡的节点。 如果节点不存在,会报如下错误: 如果节点只有一个硬盘的话,不会创建均衡计划: (1)生成均衡计划 hdfs diskbalancer -plan hadoop102 (2)执行均衡计划 hd

hadoop开启回收站配置

开启回收站功能,可以将删除的文件在不超时的情况下,恢复原数据,起到防止误删除、备份等作用。 开启回收站功能参数说明 (1)默认值fs.trash.interval = 0,0表示禁用回收站;其他值表示设置文件的存活时间。 (2)默认值fs.trash.checkpoint.interval = 0,检查回收站的间隔时间。如果该值为0,则该值设置和fs.trash.interval的参数值相等。

Hadoop数据压缩使用介绍

一、压缩原则 (1)运算密集型的Job,少用压缩 (2)IO密集型的Job,多用压缩 二、压缩算法比较 三、压缩位置选择 四、压缩参数配置 1)为了支持多种压缩/解压缩算法,Hadoop引入了编码/解码器 2)要在Hadoop中启用压缩,可以配置如下参数

jupyter在加载pkl文件时报错ModuleNotFoundError: No module named 'pandas.core.internals.managers'; '的解决方法

笔者当看到这个错误的时候一脸懵逼,在pycharm上正常运行的code 放在jupyter就不成了,于是就研究一翻。 一开始以为自己的pkl文件有问题,研究重点放在这里,最后发现不是。 然后取搜索pycharm和jupyter下的python的\Lib\site-packages\pandas\core\internals有什么不同 发现jupyter下没有pandas\core\intern

【NodeJS】Error: Cannot find module 'ms'

转载自:http://blog.csdn.net/echo_ae/article/details/75097004 问题: Error: Cannot find module 'ms'at Function.Module._resolveFilename (module.js:469:15)at Function.Module._load (module.js:417:25)at Module

【虚拟机/服务器】配置ngx_http_empty_gif_module记录

下载Nginx源码 查看Nginx内置模块 1、在可视化界面中 可以看到 ngx_http_empty_gif_module.c 是Nginx的内置模块,不需要再进行安装 2、在bash命令行中 tar nginx 解压后进入nginx目录,./configure --help | grep empty_gif 即可查看我想要的 ngx_http_empty_gif_module

【Hadoop|MapReduce篇】MapReduce概述

1. MapReduce定义 MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于Hadoop的数据分析应用”的核心框架。 MapReduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序,并发运行在一个Hadoop集群上。 2. MapReduce优缺点 2.1 优点 MapReduce易于编程 它简单的实现一些接口,就可以完成一个分布式

多个,多层嵌套module,打aar包

参考https://blog.51cto.com/4259297/1699714 1.在要打包的module中下添加fat-aar.gradle文件。(该文件只能在项目个gradle是2.3.3是才可食用) 2.把项目的gradle修改为2.3.3,但是不打包的gradle依然是以前的。 3.由于打包的的gradle和不打包的是不一样的,所以需要在修改gradle的文件中的添加判断标志

兔子--AndroidStudio中删除Module

常见问题:右键项目,没有delete,, 怎么删除项目呢? 步骤如下:   1  选择:Edit Configuration 2,选中要删除的q1,点击红色的减号 3.点击减号之后,效果如下 4.在settings.gradle中删除include中的q1项目 5.点击选中的这个图标 6.等待构建完成了,,,再次右键,,看看,,就出现了delete,哈