hadoop怎么清楚缓存

时间: 2023-12-14 14:32:32 浏览: 118

hadoop-2.7.2.zip

Hadoop是Apache软件基金会开发的一个开源分布式计算框架，主要用于处理和存储海量数据。在这个hadoop-2.7.2.zip压缩包中，包含了Hadoop 2.7.2版本的所有组件和相关配置文件，适用于在CentOS操作系统上进行安装和测试。 Hadoop的核心由两个主要部分组成：Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 MapReduce。HDFS是一个分布式文件系统，它设计为在廉价硬件上运行，具有高容错性和高可用性。它将大型数据集分割成块并分布在多台机器上，使得数据处理和分析可以并行进行，极大地提高了处理效率。Hadoop 2.7.2版本引入了YARN（Yet Another Resource Negotiator），作为资源管理器，负责集群资源的调度和分配，提升了系统的整体性能和灵活性。在CentOS上安装Hadoop 2.7.2，首先需要准备一个干净的操作系统环境，并确保系统已安装Java运行环境，因为Hadoop是基于Java的。接下来，解压下载的hadoop-2.7.2.zip文件到指定目录，例如/opt/hadoop。然后，需要配置Hadoop的相关配置文件，如`core-site.xml`、`hdfs-site.xml`、`yarn-site.xml`和`mapred-site.xml`。这些配置文件定义了Hadoop集群的存储、计算和网络设置。在`core-site.xml`中，你需要设置Hadoop的默认FS（文件系统）和其他基本属性，例如数据缓存策略。`hdfs-site.xml`用于配置HDFS参数，如副本数量、名称节点和数据节点的位置等。`yarn-site.xml`则用来设定YARN的资源管理策略，包括容器大小、队列分配等。`mapred-site.xml`定义了MapReduce作业的执行模式和相关参数。在配置完成后，需要格式化HDFS文件系统，这个操作会初始化名称节点，并清除所有现有数据。然后启动Hadoop服务，包括NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager等进程，以使Hadoop集群处于运行状态。可以通过命令行工具进行数据上传、读取和处理操作。在测试阶段，你可以使用Hadoop自带的WordCount示例程序来验证安装是否成功。WordCount是一个简单的应用，统计文本文件中每个单词出现的次数，展示了MapReduce的基本工作原理。此外，你还可以使用Hadoop的其他工具，如Hadoop fs shell命令，进行文件操作，或者使用Hive、Pig等高级数据处理工具与Hadoop集成，实现更复杂的数据分析任务。这个hadoop-2.7.2.zip压缩包提供了在CentOS上搭建和测试Hadoop集群所需的一切。通过正确配置和运行，用户可以在本地环境中模拟大规模分布式计算，进一步理解和掌握Hadoop的大数据处理能力。同时，这也是学习和研究Hadoop生态系统及其组件，如YARN、MapReduce、HDFS等的宝贵资源。

以下是清除Hadoop缓存的步骤： 1. 清除HDFS缓存 ```shell hdfs cacheadmin -removeDirectives -path <path> ``` 2. 清除MapReduce缓存 ```shell mapred job -history all -clean ``` 3. 清除YARN缓存 ```shell yarn rmadmin -refreshQueues ``` 4. 清除HBase缓存 ```shell hbase hbck -fix ``` 5. 清除ZooKeeper缓存 ```shell zookeeper-client rmr /hbase ```

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FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask. Error caching map.xml

hadoop@192.168.26.130's password: 192.168.26.130: Permission denied, please try again.

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