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搭建hadoop1.2集群

环境准备 我使用的是vmware workstation,首先安装ubuntu 12.04,安装完成后通过vmware的clone,clone出两个虚机,设置的IP分别是: 192.168.74.130 master 192.168.74.132 node1 192.168.74.133 node2 然后修改各个主机的/etc/hosts中的内容。 使用vi或者gedit,将上边的内容编缉进去。 创建用户 先创建hadoop用户组: sudo addgroup hadoop 然后创建用户hadoop: sudo adduser -ingroup hadoop hadoop 注:在centos 和 redhat下直接创建用户就行,会自动生成相关的用户组和相关文件,而ubuntu下直接创建用户,创建的用户没有根目录。 给hadoop用户添加权限,打开/etc/sudoers文件; sudo gedit /etc/sudoers 按回车键后就会打开/etc/sudoers文件了,给hadoop用户赋予root用户同样的权限。 在root ALL=(ALL:ALL) ALL下添加hadoop ALL=(ALL:ALL) ALL, hadoop ALL=(ALL:ALL) ALL 为本机(master)和子节点(node..)安装JDK环境。 其实网上挺多的,参考http://blog.csdn.net/klov001/article/details/8075237,这里不详细描述了。 修改本机(master)和子节点(node..)机器名 打开/etc/hostname文件; sudo gedit /etc/hostname 分别改为master、node1和node2。 本机(master)和子节点(son..)安装ssh服务 主要为ubuntu安装,cents和redhat系统自带。 ubuntu下: sudo apt-get install ssh openssh-server 建立ssh无密码登录环境 做这一步之前首先建议所有的机子全部转换为hadoop用户,以防出现权限问题的干扰。 ssh生成密钥有rsa和dsa两种生成方式,默认情况下采用rsa方式。 创建ssh-key,这里我们采用rsa方式; ssh-keygen -t rsa -P "" (注:回车后会在~/.ssh/下生成两个文件:id_rsa和id_rsa.pub这两个文件是成对出现的) 进入~/.ssh/目录下,将id_rsa.pub追加到authorized_keys授权文件中,开始是没有authorized_keys文件的; cd ~/.ssh cat id_rsa.pub >> authorized_keys 可以使用ssh 主机名测试一下是否成功。 为mater安装hadoop 在hadoop用户下建立hadoop文件夹,然后将hadoop-1.2.0.tar.gz上传到这个目录下。 tar -zxvf hadoop-1.2.0.tar.gz 解压缩。然后到hadoop目录下conf下找到hadoop-env.sh 配置JAVA_HOME为你上面配置的JAVA_HOME。 找到core-site.xml,配置信息如下: <configuration> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/home/hadoop/tmp/hadoop-${user.name}</value> <description>A base for other temporarydirectories.</description> </property> <property> <name>fs.default.name</name> <value>hdfs://master:9000</value> <description>The name of the default file system. A URI whose scheme and authority determine the FileSystem implementation. The uri's scheme determines the config property (fs.SCHEME.impl) naming the FileSystem implementation class. The uri's authority is used to determine the host, port, etc. for a filesystem. </description> </property> </configuration> 修改hdfs-site.xml: <?xml version="1.0"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <!-- Put site-specific property overrides in this file. --> <configuration> <property> <name>dfs.replication</name> <value>2</value> <description>Default block replication. The actual number of replications can be specified when the file iscreated. The default is used if replication is not specified in create time. </description> </property> </configuration> 修改mapred-site.xml: <?xml version="1.0"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <!-- Put site-specific property overrides in this file. --> <configuration> <property> <name>mapred.job.tracker</name> <value>master:9001</value> <description>The host and port that the MapReduce job trackerruns at. If "local", then jobs are run in-process as a singlemap and reduce task. </description> </property> </configuration> 修改masters: master 修改slaves: node1 node2 启动hadoop 在master主机上的hadoop安装目录下的bin目录下,执行格式化 ./hadoop namenode -format 正常情况下会出现如下提示: 说明格式化成功。 启动所有结点: ./start-all.sh 会按先后顺序启动,启动完成后,分别到主机和两个node上使用jps查看。 master上显示如下: node1和node2上显示: 在操作的过程中遇到了DataNode不能启动的问题,经过查看node1的hadoop的日志,发现提示错误信息: org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: All directories in dfs.data.dir are invalid. 经过查找是因为权限的问题,于是 sudo chmod 755 “你配置的data目录” 问题解决。 运行示例 在根目录下新建文件a,并且向a中随意添加字符串信息。 然后在hdfs上创建目录: ./hadoop dfs -mkdir test1 把刚才创建的文件a上传到test1下: ./hadoop dfs -put ~/a test1 然后查看文件中的内容: ./hadoop dfs -cat test1/a 显示结果如下:

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PyTorch 1.10 发布:包括 CUDA Graphs API、前端和编译器改进

PyTorch 1.10 现已发布,该版本包含了自1.9 以来的 3400 多个 commit,有 426 位贡献者参与更新。PyTorch 1.10 更新侧重于改进 PyTorch 的训练和性能以及开发人员的可用性。完整的发行说明可在此处获得。主要亮点内容包括: 集成了 CUDA Graphs API 以减少 CUDA 工作负载的 CPU 开销。 FX、torch.special 和 nn.Module Parametrization 等几个前端 API 已从测试版变为稳定版。 除了 GPU 之外,JIT Compiler 中对自动融合的支持扩展到 CPU。 Android NNAPI 支持现已进入测试阶段。 除了 PyTorch 1.10 外,PyTorch 团队还发布了针对 PyTorch 库的重大更新,点此查看关于库更新的详细消息。 PyTorch 版本中的功能分为稳定版 (Stable)、测试版 (Beta) 和原型版 (Prototype)。 (Beta) CUDA Graphs API 集成 PyTorch 现在集成了 CUDA Graphs API 以减少 CUDA 工作负载的 CPU 开销。 CUDA Graphs 大大降低了 CPU 绑定 cuda 工作负载的 CPU 开销,从而通过提高 GPU 利用率来提高性能。对于分布式工作负载,CUDA Graphs 还可以减少 jitter,并且由于并行工作负载必须等待最慢的工作负载,因此减少 jitter 可以提高整体并行效率。 集成允许 cuda graphs 捕获的网络部分与由于 graph 限制而无法捕获的网络部分之间的无缝互操作。 (Beta)CPU 融合 开发团队在 PyTorch 1.10 中为 CPU 添加了一个基于 LLVM 的 JIT compiler,可以将torch库调用序列融合在一起以提高性能。这是 PyTorch 团队第一次将编译引入 CPU。 详情可查看:https://pytorch.org/blog/pytorch-1.10-released/

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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