函数定义
hive计算inner join报内存溢出：Caused by: java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space处理方式：set mapred.child.java.opts=-Xmx1024m;再进行inner join计算
在做查询数据库操作时，报了以上错误，还有out of memery heap hacp ,原因是mysql的max_allowed_packet设置过小引起的，我一开始设置的是1M，后来改为了20Mmysql根据配置文件会限制server接受的数据包大小。有时候大的插入和更新会被max_allowed_packet 参数限制掉，导致失败。查看目前配置 show VARIABLES like '%m
https://my.oschina.net/jackieyeah/blog/735424
Hadoop2.6.0，hbase1.0.1.1使用hive2.1.1版本，该版本能较好地支持hbase，从hive往hbase插入数据不会报错
File-->Settings-->keymap 即可以设置。
大数据计算BUG处理：程序修改前资源情况：Driver : 1台Worker : 2台程序提交申请内存资源 ： 1G内存内存分配情况 ： 1. 20%用于程序运行2. 20%用于Shuffle3. 60%用于RDD缓存单条TweetBean大小 ： 3k1. 内存溢出原因：因为程序会把所有的TweetBean查询出来并且合并(union)，该操作在内存中进行。则某个campaign数据量
1. JDK ：/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.7.0_79.jdk/Contents/Home2. Maven : /Users/Paul/maven3.3.3/
Prime_DSC_MentionCalcSpark系统简介实现功能 : 根据条件(siteId, startTime, endTime, campaignId, folder)从HBase数据源中读取文本数据作为输入,把提交的关键词作为条件,输出在文本中关键词提及的次数存在问题 : 对于大数据量的计算时间较长.解决思路 : 把HBase结果反射成TweetBean修改成TweetBea
http://blog.csdn.net/u010022051/article/details/48240173
iconv -f gb18030 -t utf8 1.txt -o 2.txt
1. Spark提交任务./spark-submit --class "com.prime.dsc.mention.main.WordCountForSpark" --master spark://DEV-HADOOP-01:7077 /data/server/spark-1.5.0-bin-hadoop2.6/sparkJar/PRIME_DSC_Mention-1.0.0-SNAPSHOT.j
package arithmetic; /** * Java实现KMP算法 * * 思想：每当一趟匹配过程中出现字符比较不等，不需要回溯i指针， * 而是利用已经得到的“部分匹配”的结果将模式向右“滑动”尽可能远 * 的一段距离后，继续进行比较。 * * 时间复杂度O(n+m) * * @author xqh * */ publ
Java代码 <buildCommand> <name>org.eclipse.jdt.core.jav
当不修改HADOOP/HBASE/SPARK的PID文件位置时,系统默认会把PID文件生成到/tmp目录下,但是/tmp目录在一段时间后会被删除,所以以后当我们停止HADOOP/HBASE/SPARK时,会发现无法停止相应的进程,因为PID文件已经被删除,所以现在我们需要修改HADOOP/HBASE/SPARK的PID文件地址.修改方法如下:我们需要把HADOOP/HBASE/SPARK的PID文
RDD是什么？RDD是Spark中的抽象数据结构类型，任何数据在Spark中都被表示为RDD。从编程的角度来看，RDD可以简单看成是一个数组。和普通数组的区别是，RDD中的数据是分区存储的，这样不同分区的数据就可以分布在不同的机器上，同时可以被并行处理。因此，Spark应用程序所做的无非是把需要处理的数据转换为RDD，然后对RDD进行一系列的变换和操作从而得到结果。本文为第一部分，将介绍Spark
SPARK历史任务查看需要一下配置:修改spark-defaults.conf配置文件 spark.eventLog.enabled true spark.eventLog.dir
spark集群使用hadoop用户运行,集群机器如下:1DEV-HADOOP-01192.168.9.110Master2DEV-HADOOP-02192.168.9.111Worker3DEV-HADOOP-03192.168.9.112Worker现在需要添加一台192.168.9.113 机器名DEV-HADOOP-04的节点作为Worker.需要执行一下操作:配置Master到新增节点ha
集群一共有3台机器,集群使用hadoop用户运行,3台机器如下:1DEV-HADOOP-01192.168.9.1102DEV-HADOOP-02192.168.9.1113DEV-HADOOP-03192.168.9.112配置集群间hadoop用户的无密码登录配置每台机器的/etc/hosts安装JDK1.8.0_60安装scala下载scala-2.11.7.tar把scala-2.11.7
1. if(topicOffsetVal<curOffsetVal-50000){ //判断storm是否与当前offset相差过大，这点比较难判断，只能暂时设置为相差不能超过1w (跳跃中间的过程) topicOffsetVal = curOffsetVal-200; }为什么-200?
1. 检查JDK版本是否相同并拷贝JDK，并配置/etc/profile文件的JAVA_HOME和CLASSPATH属性2. 配置/etc/hosts文件，新增新加机器的计算机名，包括原有机器和新增机器都要修改该文件3. 拷贝hadoop-2.6.0和hbase-1.0.1.1，并把hadoop-2.6.0和hbase-1.0.1.1文件夹的文件所有者和文件所属组改成hadoop4. 配置Mast
hdfs block默认为64G,HDFS中小于一个块大小的文件不会占据整个块的空间.为何HDFS中的块如此之大?HDFS的块比磁盘的块大,其目的是为了最小化寻址开销.如果块设置得足够大,从磁盘传输数据的时间会明显大于定位这个块开始位置所需的时间.因而,传输一个由多个块组成的文件的时间取决于磁盘传输速率.namenode横向扩展
hadoop集群的系统时间正确,但是hadoop/hbase的日志输出的时间比系统时间少8个小时.通过以下方式可以调整hadoop/hbase时区.各个节点的时间如果不同步，会出现启动异常，或其他原因。这里将时间统一设置为Shanghai时区。命令如下：# cp /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime cp:&
Hadoop负载均衡均衡器（balancer）是一个Hadoop守护进程，它将块从忙碌的datanode移到相对空闲的datanode，从而重新分配块。同时坚持块副本放置策略，将副本分散到不同机架，以降低数据损坏率。它不断移动块，直到集群达到均衡，即每个datanode的使用率（该节点上已使用的空间与空间容量之间的比率）和集群的使用率（集群中已使用的空间与集群的空间容量之间的比率）非常接近，差距不
（一）备份namenode的元数据namenode中的元数据非常重要，如丢失或者损坏，则整个系统无法使用。因此应该经常对元数据进行备份，最好是异地备份。1、将元数据复制到远程站点（1）以下代码将secondary namenode中的元数据复制到一个时间命名的目录下，然后通过scp命令远程发送到其它机器[plain] view plain copy #!/bin/ba
HBASE基于coprocessor实现二级索引场景如下:存储UC_TWEETS表,ROWKEY设计:folderId_dayId_siteId_docId,导出有如下需求:根据campaignId导出,所以需要存储campaignId的索引表实现步骤如下:一, 代码实现如下:public class HbaseCoprocessor extends BaseRegionObserver { @
hbase 0.94.0版本中，对于region的split方式引入了一个非常方便的SplitPolicy，通过这个SplitPolicy，可以主动的干预控制region split的方式。在org.apache.Hadoop.hbase.regionserver包中，可以找到这么几个自带的splitPolicy： ConstantSizeRegionSplitPolicy,
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