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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1、将mapred-site.xml文件拷贝一份到项目中 <configuration>
????<property>
????????<name>mapreduce.framework.name</name>
????????????<value>yarn</value>
????</property>
??...
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2014-10-20 23:31:12
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jobtracker变成了ResourceManager和ApplicationMaster;
tasktraker变成了nodeManager
applicationMaster是一个可变更的部分，用户可以对不同的编程模型些自己的applicationMaster...
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2014-10-19 23:18:52
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YARN资源调度器 随着Hadoop的普及，单个Hadoop集群的用户量越来越大，不同用户提交的应用程序往往具有不同的服务质量要求，典型的应用有以下几种： 批处理作业。这种作业往往耗时较长，对完成时间一般没有严格要求...
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2014-10-19 10:20:32
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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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namevaluedescriptionyarn.ipc.client.factory.classFactory to create client IPC classes.yarn.ipc.serializer.typeprotocolbuffersType of serialization to ...
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2014-10-14 00:27:27
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Apache Spark的高性能一定程度上取决于它采用的异步并发模型（这里指server/driver端采用的模型），这与Hadoop 2.0（包括YARN和MapReduce）是一致的。Hadoop 2.0自己实现了类似Actor的异步并发模型，实现方式是epoll+状态机，而Apache Spa...
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2014-10-13 14:23:49
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