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  • 本人大三大数据专业,上周​​​​​初学如何搭建hadoop环境。配置好了静态ip搭建完了hadoop分布式集群后,开始搭建Zookeeper软件...在装载了Hbase之后打算搭建数据仓库(Hive),安装完了Hive之后在安装Mysql的时候发

    本人大三大数据专业,上周​​​​​初学如何搭建hadoop环境。配置好了静态ip搭建完了hadoop分布式集群后,开始搭建Zookeeper软件,之后搭建hbase环境(https://blog.csdn.net/master_hunter/article/details/108704148)。在此领域本人有诸多不明确疑问,可能文章会有些许错误,望大家在评论区指正,本篇文章错误将会不断更正维护。

    项目场景:

    在装载了Hbase之后打算搭建数据仓库(Hive),安装完了Hive之后在安装Mysql的时候发现hadoop的hdfs所有服务启动不了,进入hadoop目录查看发现只有conf.empty,进入所有配置文件都带有后缀.rpmsave。个人觉得应该是rpm时路径设置错误导致。


    问题描述:

    命令hadoop时not found,hdfs无反应,进入hadoop目录只有conf.empty文件,进入所有配置文件都带有后缀.rpmsave。


    原因分析:

     

    可能配置Hive的时候环境配错HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop路径导致,可能rpmsql的时候打错命令导致。


    解决方案:

    利用启动服务第二节点secondnamenode的hadoop2来补救,我原本备份的hadoop1还没有搭建hbase和zookeeper,所有以后还要记得实时动态备份hadoop啊(泪目)。

    克隆hadoop2改为hadoop1名字,进入hadoop1后修改其节点的hostname

    /etc/sysconfig/network

    将hadoop2改为hadoop1,之后需要清除DataNode数据写入目录信息(因为目录里有DataNode的编号信息,如不清除,DataNode只能启动一个)

    rm -rf /data/dn/*

    设置克隆后的hadoop1的mac地址

    vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0

    mac可以在虚拟机网络配置看到

    修改后记得改网关

    rm -rf /etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules

    重启后修改新生成/etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules 中为NAME="eth0"。

    这时候根据hadoop映射原理应该已经识别到了hadoop1,开启namenode服务,根据第二节点的冷备份功能克隆的hadoop1会回溯原hadoop1状态,但进入其他节点查看其余服务都能正常启动但是DataNode无法启动。

    先暂停所有节点服务(根据自己在其他虚拟机部署的服务来关闭相应服务)

    service hadoop-hdfs-datanode stop

    service hadoop-yarn-resourcemanager stop

    service hadoop-mapreduce-historyserver stop

    service hadoop-hdfs-namenode stop

    service hadoop-hdfs-secondarynamenode stop

    然后在hadoop1、hadoop2和hadoop3上分别删除/data/dn/current,执行以下命令

    rm -rf /data/dn/current

    启动顺序:namenode——>secondnamenode——>所有datanode——>recourcemanager——>所有机器的nodemanager——>historyserver.

    之后再启动节点相应的服务,发现hadoop1以及可以正常使用。问题解决

     

     

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  • 一、集群现状 集群组件说明:目前集群中安装了若干大数据相关组件,包括HDFS、Hbase、Hive...注:Hadoop在设计时考虑到数据的安全与高效,数据文件默认在HDFS上存放三份,存储策略为: 第一个副本放在其中一台节点中 第

    一、集群现状

    集群组件说明:目前集群中安装了若干大数据相关组件,包括HDFS、Hbase、Hive等存储相关组件与Flume、Spark、Kafka等数据采集与处理相关组件。
    在这里插入图片描述
    集群主机说明:目前集群中有5台主机,为同一台宿主机上的5台虚拟机。为确保HDFS副本正常分布,故主机cdh1、cdh2、cdh3的机架设置为“test1”,cdh4、cdh5的机架设置为“test2”
    在这里插入图片描述

    注:Hadoop在设计时考虑到数据的安全与高效,数据文件默认在HDFS上存放三份,存储策略为:
    第一个副本放在其中一台节点中
    第二个副本放置在与第一个副本所在节点相同机架内的其它节点上
    第三个副本放置在不同机架的节点上

    二、测试内容与目标

    在集群中某一台节点完全宕机的情况下,通过新增主机的方式,能够恢复到集群原状态。其中包括但不限于以下几点:
    1、 集群中所有数据正常不变,不丢失。
    2、 集群中组件保证正常运行。
    3、 新增主机正常运行,不出现异常。
    我们选择cdh3作为宕机主机,目前cdh3所运行的服务如下所示,在cdh3宕机后,我们需要将新增主机安装同样的服务以恢复集群。
    在这里插入图片描述

    注:集群中所有节点在测试前都最好打上快照,不要问我为什么知道

    三、节点删除
    1、 首先我们让cdh3节点“宕机”,即将节点cdh3关机,集群呈现以下状态
    在这里插入图片描述
    在“主机”中将cdh3宕机节点删除,取消选中“跳过管理角色”,我们需要完成将此主机所有组件完全清除。
    在这里插入图片描述
    删除成功后即显示以下内容
    在这里插入图片描述
    然后我们将其从CM管理平台中删除,即为彻底将其节点清除
    在这里插入图片描述
    在上述操作都完成后,目前集群中只剩下4个节点,且集群现状如下
    在这里插入图片描述

    注:集群中Oozie出现异常的原因为Oozie Server节点安装在cdh3上,对本次测试影响不大,后续我们重新添加上即可

    四、数据验证
    检测一下hdfs中的数据健康情况,可以看到数据一切正常,并没有因为cdh3的宕机而造成数据丢失和出现坏块。
    在删除cdh3主机时,集群自动做了数据平衡,将cdh3中的副本数据全都恢复至其他节点中去了。 在这里插入图片描述

    展开全文
  • 摘自:... 测试程序:RecommenderTest.java 测试数据集:item.csv 1,101,5.0 1,102,3.0 1,103,2.5 2,101,2.0 2,102,2.5 2,103,5.0 2,104,2.0 3,101,2.5 3,104,4.0 ...

    摘自:http://blog.fens.me/mahout-recommendation-api/

    测试程序:RecommenderTest.java

    测试数据集:item.csv

    
    1,101,5.0
    1,102,3.0
    1,103,2.5
    2,101,2.0
    2,102,2.5
    2,103,5.0
    2,104,2.0
    3,101,2.5
    3,104,4.0
    3,105,4.5
    

    测试程序:org.conan.mymahout.recommendation.job.RecommenderTest.java

    
    package org.conan.mymahout.recommendation.job;
    
    import java.io.IOException;
    import java.util.List;
    
    import org.apache.mahout.cf.taste.common.TasteException;
    import org.apache.mahout.cf.taste.eval.RecommenderBuilder;
    import org.apache.mahout.cf.taste.impl.common.LongPrimitiveIterator;
    import org.apache.mahout.cf.taste.model.DataModel;
    import org.apache.mahout.cf.taste.recommender.RecommendedItem;
    import org.apache.mahout.common.RandomUtils;
    
    public class RecommenderTest {
    
        final static int NEIGHBORHOOD_NUM = 2;
        final static int RECOMMENDER_NUM = 3;
    
        public static void main(String[] args) throws TasteException, IOException {
            RandomUtils.useTestSeed();
            String file = "datafile/item.csv";
            DataModel dataModel = RecommendFactory.buildDataModel(file);
            slopeOne(dataModel);
        }
    
        public static void userCF(DataModel dataModel) throws TasteException{}
        public static void itemCF(DataModel dataModel) throws TasteException{}
        public static void slopeOne(DataModel dataModel) throws TasteException{}
    
        ...
    
    

    每种算法都一个单独的方法进行算法测试,如userCF(),itemCF(),slopeOne()….

    5. 基于用户的协同过滤算法UserCF

    基于用户的协同过滤,通过不同用户对物品的评分来评测用户之间的相似性,基于用户之间的相似性做出推荐。简单来讲就是:给用户推荐和他兴趣相似的其他用户喜欢的物品。

    举例说明:

    image015

    基于用户的 CF 的基本思想相当简单,基于用户对物品的偏好找到相邻邻居用户,然后将邻居用户喜欢的推荐给当前用户。计算上,就是将一个用户对所有物品的偏好作为一个向量来计算用户之间的相似度,找到 K 邻居后,根据邻居的相似度权重以及他们对物品的偏好,预测当前用户没有偏好的未涉及物品,计算得到一个排序的物品列表作为推荐。图 2 给出了一个例子,对于用户 A,根据用户的历史偏好,这里只计算得到一个邻居 – 用户 C,然后将用户 C 喜欢的物品 D 推荐给用户 A。

    上文中图片和解释文字,摘自: https://www.ibm.com/developerworks/cn/web/1103_zhaoct_recommstudy2/

    算法API: org.apache.mahout.cf.taste.impl.recommender.GenericUserBasedRecommender

    
      @Override
      public float estimatePreference(long userID, long itemID) throws TasteException {
        DataModel model = getDataModel();
        Float actualPref = model.getPreferenceValue(userID, itemID);
        if (actualPref != null) {
          return actualPref;
        }
        long[] theNeighborhood = neighborhood.getUserNeighborhood(userID);
        return doEstimatePreference(userID, theNeighborhood, itemID);
      }
    
     protected float doEstimatePreference(long theUserID, long[] theNeighborhood, long itemID) throws TasteException {
        if (theNeighborhood.length == 0) {
          return Float.NaN;
        }
        DataModel dataModel = getDataModel();
        double preference = 0.0;
        double totalSimilarity = 0.0;
        int count = 0;
        for (long userID : theNeighborhood) {
          if (userID != theUserID) {
            // See GenericItemBasedRecommender.doEstimatePreference() too
            Float pref = dataModel.getPreferenceValue(userID, itemID);
            if (pref != null) {
              double theSimilarity = similarity.userSimilarity(theUserID, userID);
              if (!Double.isNaN(theSimilarity)) {
                preference += theSimilarity * pref;
                totalSimilarity += theSimilarity;
                count++;
              }
            }
          }
        }
        // Throw out the estimate if it was based on no data points, of course, but also if based on
        // just one. This is a bit of a band-aid on the 'stock' item-based algorithm for the moment.
        // The reason is that in this case the estimate is, simply, the user's rating for one item
        // that happened to have a defined similarity. The similarity score doesn't matter, and that
        // seems like a bad situation.
        if (count <= 1) {
          return Float.NaN;
        }
        float estimate = (float) (preference / totalSimilarity);
        if (capper != null) {
          estimate = capper.capEstimate(estimate);
        }
        return estimate;
      }
    

    测试程序:

    
        public static void userCF(DataModel dataModel) throws TasteException {
            UserSimilarity userSimilarity = RecommendFactory.userSimilarity(RecommendFactory.SIMILARITY.EUCLIDEAN, dataModel);
            UserNeighborhood userNeighborhood = RecommendFactory.userNeighborhood(RecommendFactory.NEIGHBORHOOD.NEAREST, userSimilarity, dataModel, NEIGHBORHOOD_NUM);
            RecommenderBuilder recommenderBuilder = RecommendFactory.userRecommender(userSimilarity, userNeighborhood, true);
    
            RecommendFactory.evaluate(RecommendFactory.EVALUATOR.AVERAGE_ABSOLUTE_DIFFERENCE, recommenderBuilder, null, dataModel, 0.7);
            RecommendFactory.statsEvaluator(recommenderBuilder, null, dataModel, 2);
    
            LongPrimitiveIterator iter = dataModel.getUserIDs();
            while (iter.hasNext()) {
                long uid = iter.nextLong();
                List list = recommenderBuilder.buildRecommender(dataModel).recommend(uid, RECOMMENDER_NUM);
                RecommendFactory.showItems(uid, list, true);
            }
        }
    

    程序输出:

    
    AVERAGE_ABSOLUTE_DIFFERENCE Evaluater Score:1.0
    Recommender IR Evaluator: [Precision:0.5,Recall:0.5]
    uid:1,(104,4.333333)(106,4.000000)
    uid:2,(105,4.049678)
    uid:3,(103,3.512787)(102,2.747869)
    uid:4,(102,3.000000)
    

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/bonelee/p/7243282.html

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    特性 可靠性: 数据存储的可靠性,机器宕机的情况出现后,考虑数据是否会丢失 HDFS策略,多个副本,一般是3个,存在不同节点上 用户自定义副本数量 数据的安全性(以硬盘空间的消耗作为代价) HDFS存储文件的...

空空如也

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hadoop数据节点宕机