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  2011年4月19日
JAVA NIO 多线程服务器 1.3版
     摘要: Reactor 模式的 JAVA NIO 多线程服务器，这是比较完善的一版了。Java 的 NIO 网络模型实在是不好用，还是使用现成的好。Code highlighting produced by Actipro CodeHighlighter (freeware)http://www.CodeHighlighter.com/-->public class NIOServer...  阅读全文
posted @ 2013-05-14 16:31 nianzai 阅读(2714) | 评论 (1) | 编辑 收藏
实践是最好的理解方式

    我学东西通常是通过动手的方式来学习，比如最近学习分布式服务协议paxos,自己就动手开发了一个该协议的实现版本。如果不动手实现只是靠学习理论是很难理解这个理论的本身。理解它最好的方式就是实践它。


    根据理论或者原理就来做实现确实很难，这需要很强的代码功底、极高的理解能力以及持久的耐心。


    扎实的功底是一切的开始，没有扎实的功底就无法下手。没有很好的悟性就很难保证事情的正确性。没有良好的耐心就很难保证事情的结果。一次性就能将事情做成做好的，这种人实在太少了。做成一件事情就是在无数的失败、错误中来接近成功，通过失败来纠正、从而一步一步的接近成功。这就注定了需要持久的耐心才能保证成功。

posted @ 2013-04-27 10:13 nianzai 阅读(1958) | 评论 (0) | 编辑 收藏
分布式服务协议paxos仲裁实现代码
1、提出者向leader发出询问消息
2、leader向所有的QuorumPeer发出投票请求
3、QuorumPeer对该请求进行投票，如果消息的txid大于QuorumPeer的txid则通过该投票，否则反对该投票
4、leader根据所有的QuorumPeer投票结果进行计算，如果有一半以上的QuorumPeer通过则接受提出者的请求，否则拒绝提出者的请求
        switch (message.getType())
        {
            case QuorumCode.ask://询问类型
                //询问该事务是否可操作
                Ask task=new Ask(message,sc);
                My.executor.execute(task);
                m.setCode(JuiceCode.OK);
                break;
            case QuorumCode.vote://投票类型
                if(My.txid>=message.getTxid())
                    //拒绝
                    m.setCode(JuiceCode.ERROR);
                else
                {
                    //通过
                    m.setCode(JuiceCode.OK);
                    My.updateMyTxid(message.getTxid());
                }
                break;
            case QuorumCode.ping://ping
                m.setCode(JuiceCode.OK);
                m.setMyid(message.getMyid());
                break;
        }


    public static boolean sendAndVote(Message m) throws IOException
    {
        m.setType(QuorumCode.vote);
        Map<Integer,Response> mp=new TreeMap<Integer,Response>();
        for(Map.Entry<Integer,NIOClient> entry:voteClientMap.entrySet())
        {
            NIOClient client=entry.getValue();
            Response response=client.send(ByteUtil.getBytes(m));
            mp.put(entry.getKey(), response);
        }

        Map<Integer,Message> vote=new TreeMap<Integer,Message>();
        for(Map.Entry<Integer,Response> entry:mp.entrySet())
            vote.put(entry.getKey(), (Message)ByteUtil.getObject(entry.getValue().getData()));

        int ok=0;
        for(Map.Entry<Integer,Message> entry:vote.entrySet())
        {
            Message f=entry.getValue();
            if(f.getCode()==JuiceCode.OK)
                ok++;
        }
        if(ok/(vote.size()*1.0)>1/2.0)
            return true;
        return false;
    }


posted @ 2013-04-23 13:19 nianzai 阅读(1746) | 评论 (0) | 编辑 收藏
分布式服务协议paxos中leader选举实现代码

1、收集第一轮投票结果
2、统计投票数，计算出投票数最大的id
3、如果投票数超过1/2则选该id为leader
4、如果最大投票数id没有超过1/2,则推荐txid最大的id为leader
5、计算出最大的txid及其服务器id
6、计算出最大的txid有几个
7、如果最大txid超过一个，则比较服务器id，推荐服务id最大的为leader
8、发起第二轮投票

Java实现代码如下：
        /**
         * 选举leader
         * @param vote 投票信息
         * @return
         */
        public int forLeader(Map<Integer,Notification> vote)
        {
            //统计leader投票数
            TreeMap<Integer,Integer> tmap=new TreeMap<Integer,Integer>();
            for(Map.Entry<Integer,Notification> entry:vote.entrySet())
            {
                Notification nf=entry.getValue();
                if(tmap.containsKey(nf.leader))
                    tmap.put(nf.leader, tmap.get(nf.leader)+1);
                else
                    tmap.put(nf.leader, 1);
            }
            //计算出投票数最大的id
            int a=0;
            int l=0;
            for(Map.Entry<Integer,Integer> entry:tmap.entrySet())
            {
                if(entry.getValue()>a)
                {
                    a=entry.getValue();
                    l=entry.getKey();
                }
            }
            //如果投票数超过1/2则选该id为leader
            if(a/(My.serverList.size()*1.0)>1/2.0)
            {
                //选出leader
                if(l==My.myid)
                    My.myServerState=ServerState.LEADING;
                else
                    My.myServerState=ServerState.FLLOWING;
                My.leader=l;
                
                return -1;
            }
            //如果最大投票数leader没有超过1/2,则推荐txid最大的id为leader
            //计算出最大的txid及其服务器id
            long txid=0;
            int leader=0;
            for(Map.Entry<Integer,Notification> entry:vote.entrySet())
            {
                if(entry.getValue().txid>txid)
                {
                    leader=entry.getKey();
                    txid=entry.getValue().txid;
                }
            }
            //计算出最大的txid有几个
            Map<Integer,Notification> vte=new TreeMap<Integer,Notification>();
            for(Map.Entry<Integer,Notification> entry:vote.entrySet())
            {
                if(entry.getValue().txid==txid)
                {
                    vte.put(entry.getValue().id, entry.getValue());
                }
            }
            //如果超过一个，则比较服务器id，推荐服务id最大的为leader
            if(vte.size()>1)
            {
                for(Map.Entry<Integer,Notification> entry:vte.entrySet())
                {
                    if(entry.getValue().id>leader)
                        leader=entry.getKey();
                }
            }
            return leader;
        }
    }

posted @ 2013-04-17 11:15 nianzai 阅读(1867) | 评论 (0) | 编辑 收藏
脚本、Ajax网页内容抓取工具(第二版)
原理：通过浏览器去访问要抓取的Ajax、脚本网页地址，通过读取浏览器内存document来得到脚本执行以后的网页内容

在原有的基础上增加 自定义命令脚本 抓取功能。该功能能够通过用户自定义的脚本来实现与网页的交互，比如填写内容，点击网页上的提交按钮。
这样便能抓取需要提交的网页内容了，特别是需要提交的ajax网页。



Ajax、脚本网页内容抓取工具(第二版)  点这下载
posted @ 2012-09-29 14:26 nianzai 阅读(1825) | 评论 (1) | 编辑 收藏
隐马可夫(HMM)中文分词词性标注程序
     摘要: 本隐马可夫(HMM)中文分词词性标注程序 中的 隐马可夫(HMM)概率模型 是由 PFR人民日报标注语料199801语料库 生成Code highlighting produced by Actipro CodeHighlighter (freeware)http://www.CodeHighlighter.com/-->public class HMM{  ...  阅读全文
posted @ 2012-09-14 17:08 nianzai 阅读(3834) | 评论 (0) | 编辑 收藏
机器学习:Viterbi(维特比)实现程序
wikipedia上有个java版的Viterbi(维特比)实现程序（http://en.wikipedia.org/wiki/Viterbi_algorithm），但是3个观察序列会标注出4个状态序列。
下面本人写的这个Viterbi(维特比)实现程序就没这个问题，3个观察序列就只标注出3个状态序列。
public class Viterbi
{
    public static void main(String[] args)
    {
        String[] states = {"Rainy", "Sunny"};
        String[] observations = {"walk", "shop", "clean"};
        double[] start_probability = {0.6, 0.4};
        double[][] transition_probability = {{0.7, 0.3}, {0.4, 0.6}};
        double[][] emission_probability = {{0.1, 0.4, 0.5}, {0.6, 0.3, 0.1}};
        forward_viterbi(observations,states,start_probability,transition_probability,emission_probability);
    }
    
    public static void  forward_viterbi(String[] observations, String[] states,double[] start_probability, double[][] transition_probability, double[][] emission_probability)
    {
        int[][] path=new int[observations.length][states.length];
        double[][] r=new double[observations.length][states.length];
        for(int j=0;j<states.length;j++)
        {
            r[0][j]=start_probability[j]*emission_probability[j][0];
            path[0][j]=0;
        }
        
        for(int t=1;t<observations.length;t++)
        {
            for(int i=0;i<states.length;i++)
            {
                double tmp=0;int m=0;
                for(int j=0;j<states.length;j++)
                {
                    double tem=r[t-1][j]*transition_probability[j][i]*emission_probability[i][t];
                    if(tem>tmp)
                    {
                        tmp=tem;
                        m=j;
                    }
                }
                r[t][i]=tmp;
                path[t][i]=m;
            }
        }
        
        double p=0;int m=0;
        for(int i=0;i<r[0].length;i++)
        {
            if(r[r.length-1][i]>p)
            {
                p=r[r.length-1][i];
                m=i;
            }
        }
        
        System.out.println("p="+p);
        
        int[] trace=new int[observations.length];
        trace[observations.length-1]=m;
        for(int t=observations.length-1;t>0;t--)
        {
            trace[t-1]=path[t][m];
            m=path[t][m];
        }
        
        for(int i=0;i<trace.length;i++)
            System.out.println(states[trace[i]]);
    }
}
。

posted @ 2012-09-07 16:43 nianzai 阅读(1974) | 评论 (0) | 编辑 收藏
最大概率分词程序
     摘要: 最大概率分词程序，在所有可能分词路径中选择概率最大的一条路径最为分词结果Code highlighting produced by Actipro CodeHighlighter (freeware)http://www.CodeHighlighter.com/-->public class MPM extends M{   &...  阅读全文
posted @ 2012-08-31 10:12 nianzai 阅读(2436) | 评论 (0) | 编辑 收藏
最短路径分词程序
最短路径分词法
public class SPM2 extends M
{
    public static final HashMap<Character,TreeNode> dic = Dictionary.loadFreqDictionary("sogou.txt");
    
    /**
     * @return 返回可能匹配词的长度, 没有找到返回 0.
     */
    public ArrayList<Integer> maxMatch(TreeNode node,char[] sen, int offset) 
    {
        ArrayList<Integer> list=new ArrayList<Integer>();
        for(int i=offset; i<sen.length; i++) 
        {
            node = node.subNode(sen[i]);
            if(node != null) 
            {
                if(node.isAlsoLeaf()) 
                    list.add(i+1);
            }
            else 
                break;
        }
        return list;
    }
    
    @Override
    public ArrayList<Token> getToken(ArrayList<Sentence> list) 
    {
        ArrayList<Token> tokenlist=new ArrayList<Token>();
        for(Sentence sen:list)
        {
            AdjList g = new AdjList(sen.getText().length+1);//存储所有被切分的可能的词
            int i=0;
            while(i<sen.getText().length)
            {
                Token token = new Token(new String(sen.getText(),i,1),i,i+1);
                token.setWeight(1);
                g.addEdge(token);
                
                TreeNode n=dic.get(sen.getText()[i]);
                if(n!=null)
                {
                    ArrayList<Integer> ilist =maxMatch(n, sen.getText(),i);
                    if(ilist.size()>0)
                        for(int j=0;j<ilist.size();j++)
                        {
                            token = new Token(new String(sen.getText(),i,ilist.get(j)-i),i,ilist.get(j));
                            token.setWeight(1);
                            g.addEdge(token);
                        }
                }
                i++;
            }
            //System.out.println(g);
            ArrayList<Integer> ret=maxProb(g);
            Collections.reverse(ret);
            int first=0;
            for(Integer last:ret)
            {
                Token token = new Token(new String(sen.getText(),first,last-first),sen.getStartOffset()+first,sen.getStartOffset()+last);
                tokenlist.add(token);
                first=last;
            }
        }
        return tokenlist;
    }
    
    int[] prevNode;
    double[] prob;
    
    //计算出路径最短的数组
    public ArrayList<Integer> maxProb(AdjList g)
    {
        prevNode = new int[g.verticesNum]; //最佳前驱节点
        prob = new double[g.verticesNum]; //节点路径
        prob[0] = 0;//节点0的初始路径是0
        
        //按节点求最佳前驱
        for (int index = 1; index < g.verticesNum; index++)
            getBestPrev(g,index);//求出最佳前驱
        
        ArrayList<Integer> ret = new ArrayList<Integer>();
        for(int i=(g.verticesNum-1);i>0;i=prevNode[i]) // 从右向左找最佳前驱节点
            ret.add(i);
        return ret;
    }
    
    //计算节点i的最佳前驱节点
    void getBestPrev(AdjList g,int i)
    {
        Iterator<Token> it = g.getPrev(i);//得到前驱词集合，从中挑选最佳前趋词
        double maxProb = 1000;
        int maxNode = -1;
        
        while(it.hasNext())
        {
            Token itr = it.next();
            double nodeProb = prob[itr.getStart()]+itr.getWeight();//候选节点路径
            //System.out.println(itr.getWord()+","+nodeProb);
              if (nodeProb < maxProb)//路径最短的算作最佳前趋
              {
                  maxNode = itr.getStart();
                  maxProb = nodeProb;
              }
         }
        prob[i] = maxProb;//节点路径
        prevNode[i] = maxNode;//最佳前驱节点
    }
}


posted @ 2012-08-24 14:57 nianzai 阅读(1963) | 评论 (0) | 编辑 收藏
全切分分词程序,能实现中英文数字混合分词
全切分分词程序。中华人民共和国切分成 {中华人民共和国|中华|华人|人民|共和国}。

能实现中英文数字混合分词。比如能分出这样的词：bb霜、3室、乐phone、touch4、mp3、T恤。
public class FMW extends M
{
    public static final HashMap<Character,TreeNode> dic = Dictionary.getFmmdic();
    
    /**
     * @return 返回可能匹配词的长度, 没有找到返回 0.
     */
    public ArrayList<Integer> maxMatch(TreeNode node,char[] sen, int offset) 
    {
        ArrayList<Integer> list=new ArrayList<Integer>();
        for(int i=offset; i<sen.length; i++) 
        {
            node = node.subNode(sen[i]);
            if(node != null) 
            {
                if(node.isAlsoLeaf()) 
                    list.add(i+1);
            }
            else 
                break;
        }
        if(list.size()==0)
            list.add(offset);
        return list;
    }
    
    public ArrayList<Token> getToken(ArrayList<Sentence> list)
    {
        ArrayList<Token> tokenlist=new ArrayList<Token>();
        for(Sentence sen:list)
        {
            int i=0;
            while(i<sen.getText().length)
            {
                TreeNode n=dic.get(sen.getText()[i]);
                if(n!=null)
                {
                    ArrayList<Integer> ilist =maxMatch(n, sen.getText(),i);
                    if(ilist.size()>1)
                    {
                        for(int j=0;j<ilist.size();j++)
                        {
                            Token token = new Token(new String(sen.getText(),i,ilist.get(j)-i),sen.getStartOffset()+i,sen.getStartOffset()+ilist.get(j));
                            tokenlist.add(token);
                        }
                    }
                    else
                    {
                        if(ilist.get(0)>i)
                        {
                            Token token = new Token(new String(sen.getText(),i,ilist.get(0)-i),sen.getStartOffset()+i,sen.getStartOffset()+ilist.get(0));
                            tokenlist.add(token);
                        }
                        else
                        {
                            if(tokenlist.size()==0 || tokenlist.get(tokenlist.size()-1).getEnd()<=i+sen.getStartOffset())
                            {
                                Token token = new Token(new String(sen.getText(),i,1),sen.getStartOffset()+i,sen.getStartOffset()+i+1);
                                tokenlist.add(token);
                            }
                        }
                    }
                }
                else
                {
                    if(tokenlist.size()==0 || tokenlist.get(tokenlist.size()-1).getEnd()<=i+sen.getStartOffset())
                    {
                        Token token = new Token(new String(sen.getText(),i,1),sen.getStartOffset()+i,sen.getStartOffset()+i+1);
                        tokenlist.add(token);
                    }
                }
                i++;
            }
        }
        return tokenlist;
    }
}



posted @ 2012-07-02 14:17 nianzai 阅读(3064) | 评论 (4) | 编辑 收藏
逆向最大匹配分词程序，能实现中英文数字混合分词 (第二版)

推翻了第一版，参考了其他分词程序，重新写的第二版。

逆向最大匹配中文分词程序，能实现中英文数字混合分词。比如能分出这样的词：bb霜、3室、乐phone、touch4、mp3、T恤

public class RMM2 extends M
{
    public static final HashMap<Character,TreeNode> dic = Dictionary.getRmmdic();
    
    /**
     * @return 返回匹配最长词的长度, 没有找到返回 0.
     */
    public int maxMatch(TreeNode node,char[] sen, int offset) 
    {
        int idx = offset;
        for(int i=offset; i>=0; i--) 
        {
            node = node.subNode(sen[i]);
            if(node != null) 
            {
                if(node.isAlsoLeaf()) 
                    idx = i; 
            }
            else 
                break;
        }
        return idx ;
    }
    
    public ArrayList<Token> getToken(ArrayList<Sentence> list)
    {
        Collections.reverse(list);
        ArrayList<Token> tokenlist=new ArrayList<Token>();
        for(Sentence sen:list)
        {
            int i=sen.getText().length-1;
            while(i>-1)
            {
                TreeNode n=dic.get(sen.getText()[i]);
                if(n!=null)
                {
                    int j=maxMatch(n, sen.getText(),i);
                    if(j<i)
                    {
                        Token token = new Token(new String(sen.getText(),j,i-j+1),sen.getStartOffset()+j,sen.getStartOffset()+i+1);
                        tokenlist.add(token);
                        i=j-1;
                    }
                    else
                    {
                        Token token = new Token(new String(sen.getText(),i,1),sen.getStartOffset()+i,sen.getStartOffset()+i+1);
                        tokenlist.add(token);
                        i--;
                    }
                }
                else
                {
                    Token token = new Token(new String(sen.getText(),i,1),sen.getStartOffset()+i,sen.getStartOffset()+i+1);
                    tokenlist.add(token);
                    i--;
                }
            }
        }
        Collections.reverse(tokenlist);
        return tokenlist;
    }
}

posted @ 2012-06-29 17:29 nianzai 阅读(1364) | 评论 (0) | 编辑 收藏
正向最大匹配分词程序，能实现中英文数字混合分词 (第二版)
推翻了第一版，参考了其他分词程序，重新写的第二版。

正向最大匹配中文分词程序，能实现中英文数字混合分词。比如能分出这样的词：bb霜、3室、乐phone、touch4、mp3、T恤
public class FMM2 extends Seg
{
    public static final HashMap<Character,TreeNode> dic = Dictionary.getFmmdic();
    
    /**
     * @return 返回匹配最长词的长度, 没有找到返回 0.
     */
    public static int maxMatch(TreeNode node,char[] sen, int offset) 
    {
        int idx = offset - 1;
        for(int i=offset; i<sen.length; i++) 
        {
            node = node.subNode(sen[i]);
            if(node != null) 
            {
                if(node.isAlsoLeaf()) 
                    idx = i; 
            }
            else 
                break;
        }
        return idx + 1;
    }
    
    public ArrayList<Token> getToken(ArrayList<Sentence> list)
    {
        ArrayList<Token> tokenlist=new ArrayList<Token>();
        for(Sentence sen:list)
        {
            int i=0;
            while(i<sen.getText().length)
            {
                TreeNode n=FMM2.dic.get(sen.getText()[i]);
                if(n!=null)
                {
                    int j=FMM2.maxMatch(n, sen.getText(),i);
                    if(j>i)
                    {
                        Token token = new Token(new String(sen.getText(),i,j-i),sen.getStartOffset()+i,sen.getStartOffset()+j);
                        tokenlist.add(token);
                        i=j;
                    }
                    else
                    {
                        Token token = new Token(new String(sen.getText(),i,1),sen.getStartOffset()+i,sen.getStartOffset()+i+1);
                        tokenlist.add(token);
                        i++;
                    }
                }
                else
                {
                    Token token = new Token(new String(sen.getText(),i,1),sen.getStartOffset()+i,sen.getStartOffset()+i+1);
                    tokenlist.add(token);
                    i++;
                }
            }
        }
        return tokenlist;
    }
}

posted @ 2012-06-27 13:39 nianzai 阅读(1265) | 评论 (0) | 编辑 收藏
JAVA NIO 多线程服务器 1.2版
     摘要: Reactor 模式的 JAVA NIO 多线程服务器 Code highlighting produced by Actipro CodeHighlighter (freeware)http://www.CodeHighlighter.com/-->public class MiniServer extends Thread{ &nb...  阅读全文
posted @ 2011-08-29 18:35 nianzai 阅读(3093) | 评论 (3) | 编辑 收藏
基于词典的逆向最大匹配中文分词算法，逆向分词比正向分词效果好
     摘要: 基于词典的逆向最大匹配中文分词算法，能实现中英文数字混合分词。比如能分出这样的词：bb霜、3室、乐phone、touch4、mp3、T恤。实际分词效果比正向分词效果好 查看第2版：逆向最大匹配分词程序，能实现中英文数字混合分词 (第二版) Code highlighting produced by Actipro CodeHighlighter (freeware) http://w...  阅读全文
posted @ 2011-08-19 13:22 nianzai 阅读(4483) | 评论 (2) | 编辑 收藏
基于词典的正向最大匹配中文分词算法，能实现中英文数字混合分词
     摘要: 基于词典的正向最大匹配中文分词算法，能实现中英文数字混合分词。比如能分出这样的词：bb霜、3室、乐phone、touch4、mp3、T恤第一次写中文分词程序，欢迎拍砖。查看第2版：正向最大匹配分词程序，能实现中英文数字混合分词 (第二版) Code highlighting produced by Actipro CodeHighlighter (freeware)http://www.Code...  阅读全文
posted @ 2011-08-04 15:31 nianzai 阅读(3456) | 评论 (1) | 编辑 收藏
Ajax、脚本网页内容抓取小工具
原理：通过浏览器去访问要抓取的Ajax、脚本网页地址，通过读取浏览器内存document来得到脚本执行以后的网页内容



1、文件路径为带抓取网页地址，格式如下：
1,http://www.google.com
2,http://www.baidu.com
......
......

2、保存路径为抓取下来的网页保存路径

Ajax、脚本网页内容抓取小工具 点这下载
posted @ 2011-04-27 13:37 nianzai 阅读(2163) | 评论 (1) | 编辑 收藏
Nut开发环境搭建(虚拟机下hadoop0.20.2+zookeeper3.3.3+hbase0.90.2开发环境的搭建)

blog: http://www.blogjava.net/nianzai/

code: http://code.google.com/p/nutla/


一、安装
1、 安装虚拟机 Oracle VM VirtualBox4.0.4
2、 在虚拟机下安装 Red Hat 6.0
3、 安装jdk jdk-6u24-linux-i586.bin 安装路径为：/home/nianzai/jdk1.6.0_24
4、 安装hadoop hadoop-0.20.2.tar.gz 安装路径为：/home/nianzai/hadoop-0.20.2
5、 安装zookeeper zookeeper-3.3.3.tar.gz 安装路径为：/home/nianzai/zookeeper-3.3.3
6、 安装hbase hbase-0.90.2.tar.gz 安装路径为：/home/nianzai/hbase-0.90.2

二、配置
1、Linux配置
ssh-keygen –t rsa -P ''
cd .ssh
cp id_rsa.pub authorized_keys

/etc/hosts里增加 192.168.195.128 master
/etc/profile 里增加
export JAVA_HOME=/home/nianzai/jdk1.6.0_24
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

2、hadoop配置
hadoop-env.sh
JAVA_HOME=/home/nianzai/jdk1.6.0._24

core-site.xml
<configuration>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/home/nianzai/hadoop</value>
</property>
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://master:9000</value>
</property>
</configuration>

hdfs-site.xml
<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
</configuration>

mapred-site.xml
<configuration>
<property>
<name>mapred.job.tracker</name>
<value>master:9001</value>
</property>
</configuration>

masters
master

sh hadoop namenode -format
sh start-all.sh
sh hadoop fs -mkdir input

3、zookeeper配置
zoo.cfg
tickTime=2000
initLimit=10
syncLimit=5
dataDir=/home/nianzai/zkdata
clientPort=2181

sh zkServer.sh start

4、hbase配置
hbase-env.sh
export JAVA_HOME=/home/nianzai/jdk1.6.0_24
export HBASE_MANAGES_ZK=false

将hbase0.90.2 lib目录下hadoop-core-0.20-append-r1056497.jar删除，替换成hadoop0.20.2 下的hadoop-0.20.2-core.jar

hbase-site.xml
<configuration>
<property>
    <name>hbase.rootdir</name>
    <value>hdfs://master:9000/hbase</value>
</property>
<property>
    <name>hbase.cluster.distributed</name>
    <value>true</value>
</property>
<property>
    <name>hbase.master.port</name>
    <value>60000</value>
  </property>
<property>
      <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
      <value>master</value>
</property>
</configuration>

regionservers
master

sh start-hbase.sh

posted @ 2011-04-19 11:32 nianzai 阅读(4067) | 评论 (6) | 编辑 收藏
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