上一篇中我们了解了MapReduce和Yarn的基本概念,接下来带领大家搭建下Mapreduce-HA的框架. 结构图如下: 开始搭建: 一.配置环境 注:可以现在一台计算机上进行配置,然后分发给其它服务器 1.1 编辑mapred-site.xml文件: 进入目录 /opt/hadoop/hadoop-2.6.5/etc/hadoop cd  /opt/hadoop/hadoop-2.6.5/etc/hadoop vim mapred-site.xml 添加如下配置: <configurati…
本博客主要介绍Hive和MySql的搭建:  学习视频一天就讲完了,我看完了自己搭建MySql遇到了一堆坑,然后花了快两天才解决完,终于把MySql搭建好了.然后又去搭建Hive,又遇到了很多坑,就这样一直解决问题,加上网上搜索和个人排查检查日志.搜索百度,百度不行搜索Bing,看了csdn,看strackflow,最后终于功夫不负有心人,成功把MySql和Hive跑起来了.这里我将还原最初状态,并把遇到的坑一并记录下,同时防止后人采坑. 搭建环境: Centos7,MySql14.14,Hiv…
前言 上一章介绍了Kafka是什么,这章就讲讲怎么搭建以及如何使用. 快速开始 Step 1:Download the code Download the 2.4.1 release and un-tar it. > tar -xzf kafka_2.12-2.4.1.tgz > cd kafka_2.12-2.4.1 Step 2: Start the server Kafka使用Zookeeper,所以如果您还没有启动,请先启动它.您还可以通过Kafka随附的便利脚本启动Zookeeper…
一.Zookeeper集群搭建 为保证集群高可用,Zookeeper 集群的节点数最好是奇数,最少有三个节点,所以这里搭建一个三个节点的集群. 1.1 下载 & 解压 下载对应版本 Zookeeper,这里我下载的版本 3.4.14.官方下载地址:https://archive.apache.org/dist/zookeeper/ # 下载 wget https://archive.apache.org/dist/zookeeper/zookeeper-3.4.14/zookeeper-3.4.…
一.集群规划 这里搭建一个 3 节点的 Spark 集群,其中三台主机上均部署 Worker 服务.同时为了保证高可用,除了在 hadoop001 上部署主 Master 服务外,还在 hadoop002 和 hadoop003 上分别部署备用的 Master 服务,Master 服务由 Zookeeper 集群进行协调管理,如果主 Master 不可用,则备用 Master 会成为新的主 Master. 二.前置条件 搭建 Spark 集群前,需要保证 JDK 环境.Zookeeper 集群和…
一.下载并解压到指定目录 崇尚授人以渔的思想,我说给大家怎么下载就行了,就不直接放连接了,大家可以直接输入官网地址 http://flume.apache.org ,一般在官网的上方或者左边都会有Download按钮,这个在左侧,然后点进去下载想要的版本即可. 这个会有点慢,如果嫌弃的化,可以通过相关镜像网站进行下载,可以百度搜索软件镜像,就能搜到很多镜像网站,在里面就可以下载,如果你下载的东西属于Apache旗下的,可以看的有专门的一个Apache目录,里面存的都是Apache旗下相关产品.…
前言 本文适合已经初步了解 Ambari 的读者.对 Ambari 的基础知识,以及 Ambari 的安装步骤还不清楚的读者,可以先阅读基础篇文章<Ambari——大数据平台的搭建利器>. Ambari 的现状 目前 Apache Ambari 的最高版本是 2.0.1,最高的 Stack 版本是 HDP 2.2.未来不久将会发布 Ambari 2.1 以及 HDP 2.3(本文也将以 Ambari 2.0.1 和 HDP 2.2 为例进行讲解).其实在 Ambari trunk 的 code…
​ 这次来聊聊Hadoop中使用广泛的分布式计算方案--MapReduce.MapReduce是一种编程模型,还是一个分布式计算框架. MapReduce作为一种编程模型功能强大,使用简单.运算内容不只是常见的数据运算,几乎大数据中常见的计算需求都可以通过它来实现.使用的时候仅仅需要通过实现Map和Reduce接口的方式来完成计算逻辑,其中Map的输入是一对<Key, Value>,经过计算后输出一对<Key, Value>:然后将相同Key合并,形成<Key, Value&…
大数据应用日志采集之Scribe演示实例完全解析 引子: Scribe是Facebook开源的日志收集系统,在Facebook内部已经得到大量的应用.它能够从各种日志源上收集日志,存储到一个中央存储系统(可以是NFS,分布式文件系统等)上,以便于进行集中统计分析处理.它为日志的“分布式收集,统一处理”提供了一个可扩展的,高容错的方案.当中央存储系统的网络或者机器出现故障时,scribe会将日志转存到本地或者另一个位置,当中央存储系统恢复后,scribe会将转存的日志重新传输给中央存储系统.其通常…
第一节 初识 Flink 在数据激增的时代,催生出了一批计算框架.最早期比较流行的有MapReduce,然后有Spark,直到现在越来越多的公司采用Flink处理.Flink相对前两个框架真正做到了高吞吐,低延迟,高性能. 1. Flink 是什么? 1) Flink 的发展历史 在 2010 年至 2014 年间,由柏林工业大学.柏林洪堡大学和哈索普拉特纳研究所联合发起名为"Stratosphere:Information Management on the Cloud"研究项目,该…
   前言: 根据前面的几篇博客学习,现在可以进行MapReduce学习了.本篇博客首先阐述了MapReduce的概念及使用原理,其次直接从五个实验中实践学习(单词计数,二次排序,计数器,join,分布式缓存). 一 概述 定义 MapReduce是一种计算模型,简单的说就是将大批量的工作(数据)分解(MAP)执行,然后再将结果合并成最终结果(REDUCE).这样做的好处是可以在任务被分解后,可以通过大量机器进行并行计算,减少整个操作的时间. 适用范围:数据量大,但是数据种类小可以放入内存. 基…
Ambari 是什么 Ambari 跟 Hadoop 等开源软件一样,也是 Apache Software Foundation 中的一个项目,并且是顶级项目.目前最新的发布版本是 2.0.1,未来不久将发布 2.1 版本.就 Ambari 的作用来说,就是创建.管理.监视 Hadoop 的集群,但是这里的 Hadoop 是广义,指的是 Hadoop 整个生态圈(例如 Hive,Hbase,Sqoop,Zookeeper 等),而并不仅是特指 Hadoop.用一句话来说,Ambari 就是为了让…
Ambari 跟 Hadoop 等开源软件一样,也是 Apache Software Foundation 中的一个项目,并且是**项目.目前最新的发布版本是 2.0.1,未来不久将发布 2.1 版本.就 Ambari 的作用来说,就是创建.管理.监视 Hadoop 的集群,但是这里的 Hadoop 是广义,指的是 Hadoop 整个生态圈(例如 Hive,Hbase,Sqoop,Zookeeper 等),而并不仅是特指 Hadoop.用一句话来说,Ambari 就是为了让 Hadoop 以及相…
本文始发于个人公众号:TechFlow 近两年AI成了最火热领域的代名词,各大高校纷纷推出了人工智能专业.但其实,人工智能也好,还是前两年的深度学习或者是机器学习也罢,都离不开底层的数据支持.对于动辄数以TB记级别的数据,显然常规的数据库是满足不了要求的.今天,我们就来看看大数据时代的幕后英雄——Hadoop.   Hadoop这个关键词其实有两重含义,最早它其实指的就是单纯的分布式计算系统.但是随着时代的发展,Hadoop系统扩大,如今hadoop已经是成了一个完整的技术家族.从底层的分布式文…
1.要求和支持的版本 (PS:我使用的环境,都用加粗标识了.) 1.1 支持的操作系统版本 操作系统 版本 RHEL/CentOS/OL with RHCK kernel 7.6, 7.5, 7.4, 7.3, 7.2,6.10, 6.9 , 6.8 Oracle Linux (OL) 7.4, 7.3, 7.2 (UEK default) SUSE Linux Enterprise Server SLES 12 SP4, 12 SP3, 12 SP2 Ubuntu Ubuntu 16.04 L…
转载自http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-bigdata-ambari/ 扩展 Ambari 管理一个自定义的 Service 首先,我们需要规划自定义的 Service 属于哪个 Stack(当然 Stack 也是可以自定义的).这里为了快速创建一个新的 Service,而且我们已经安装了 HDP 2.2 的 Stack,所以就将自定义的 Service 放在 HDP 2.2 之下. 第一步,首先在 Ambari Serv…
简述 mapReduce从字面上来理解就是两个过程:map映射以及reduce化简.是一种比较先进的大数据处理方法,其难度不高,从性能上来说属于比较暴力的(通过N台服务器同时来计算),但相较于group以及aggregate来说,功能更强大,并更加灵活. 映射过程:先把某一类数据分组归类,这里的映射过程是支持分布式的,一边遍历每一台服务器,一边进行分类. 化简过程:然后再在分组中进行运算,这里的化简过程也是支持分布式的,在分类的过程中直接运算了.也就是说如果是一个求和的过程,先在a服务器分组求和…
  大数据问题汇总     1.安装问题        1.安装步骤,详见文档<centos虚拟机安装指南>        2.vi编辑器使用问题,详见文档<linux常用命令.pdf>        3.网络中继更改问题        命令:   vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0·········需要修改的代码·········DEVICE=eth0            HWADDR=00:0C:29:11:02:E8  …
下面结合具体的例子详述MapReduce的工作原理和过程. 以统计一个大文件中各个单词的出现次数为例来讲述,假设本文用到输入文件有以下两个: 文件1: big data offline data online data offline online data 文件2 hello data hello online hello offline 目标是统计这两个文件中各个单词的出现次数,很容易用肉眼算出各个词出现的次数: big:1 data:5 offline:3 online:3 hello:3…
一.流处理 1.1 静态数据处理 在流处理之前,数据通常存储在数据库,文件系统或其他形式的存储系统中.应用程序根据需要查询数据或计算数据.这就是传统的静态数据处理架构.Hadoop 采用 HDFS 进行数据存储,采用 MapReduce 进行数据查询或分析,这就是典型的静态数据处理架构. 1.2 流处理 而流处理则是直接对运动中的数据的处理,在接收数据时直接计算数据. 大多数数据都是连续的流:传感器事件,网站上的用户活动,金融交易等等 ,所有这些数据都是随着时间的推移而创建的. 接收和发送数据流…
简单概括:Hadoop是由Apache组织使用Java语言开发的一款应对大数据存储和计算的分布式开源框架. Hadoop的起源 2003-2004年,Google公布了部分GFS和MapReduce思想的细节,受此启发的Doug Cutting等人用2年的业余时间实现了DFS和MapReduce机制,使Nutch性能飙升.然后Yahoo招安Doug Gutting及其项目. 2005年,Hadoop作为Lucene的子项目Nutch的一部分正式引入Apache基金会. 2006年2月被分离出来,…
一.环境 Hadoop部署环境: Centos3.10.0-327.el7.x86_64 Hadoop2.6.5 Java1.8.0_221 代码运行环境: Windows 10 Hadoop 2.6.5 二.安装Hadoop-Eclipse-Plugin 在Eclipse中编译和运行Mapreduce程序,需要安装hadoop-eclipse-plugin,可下载Github上的 hadoop2x-eclipse-plugin . 下载后将release中的hadoop-eclipse-plu…
一.Kylin是什么? Apache Kylin是一个开源的.分布式的分析型数据仓库,提供Hadoop/Spark 上的SQL查询接口及多维度分析(OLAP)能力以支持超大规模的数据,最初由eBay开发并贡献至开源社区.它能在亚秒内查询巨大的表. Apache Kylin 令使用者仅需三步,即可实现超大数据集上的亚秒级查询. 1.定义一个星形或雪花形数据模型 2.在定义的表上创建cube 3.使用标准的SQL通过ODBC,JDBC和Restful API即可在亚秒内查询到结果. 二.解决问题 任…
MapReduce Google File System提供了大数据存储的方案,这也为后来HDFS提供了理论依据,但是在大数据存储之上的大数据计算则不得不提到MapReduce. 虽然现在通过框架的不断发展,MapReduce已经渐渐的淡出人们的视野,越来越多的框架提供了简单的SQL语法来进行大数据计算.但是,MapReduce所提供的编程模型为这一切奠定了基础,所以Google的这篇MapReduce 论文值得我们去认真的研读. 摘要 MapReduce 是一个编程模型,也是一个处理和生成超大…
一.Java 8下载 https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html 下载之后直接运行exe文件进行安装,选择你想要存放的路径即可. 二.配置环境变量 JAVA_HOME: C:\Program Files\Java\jdk1..0_202 Path: C:\Program Files\Java\jdk1..0_202\bin Path: C:\Program Files\J…
一.所需环境 ·Java 8 二.Hadoop下载 http://hadoop.apache.org/releases.html 三.配置环境变量 HADOOP_HOME: C:\hadoop- Path: C:\hadoop-\bin 四.命令行检验 hadoop 五.报错 Error: JAVA_HOME is incorrectly set. Please update C:\hadoop-\conf\hadoop-env.cmd 1.打开C:\hadoop-2.7.7\etc\hadoo…
一.所需环境 · Java 8 · Python 2.6+ · Scala · Hadoop 2.7+ 二.Spark下载与解压 http://spark.apache.org/downloads.html 按照以下截图提示,点击下载Spark的tgz压缩包. 下载完成后将Spark用7zip工具解压,放到一个不带空格的根目录下,我将起放在C盘的spark文件夹下:C:\spark\spark-2.4.4-bin-hadoop2.7 三.环境变量配置 SCALA_HOME: C:\spark\s…
一.所需环境 ·Java 8   二.下载Scala https://www.scala-lang.org/download/ 三.配置环境变量 SCALA_HOME: C:\scala Path: C:\scala\bin 四.命令行检验 scala 至此,我们已经成功在windows环境下搭建起scala开发环境,可以使用scala愉快地继续自己的大数据之旅了!…
一.简介 Apache Flume 是一个分布式,高可用的数据收集系统,可以从不同的数据源收集数据,经过聚合后发送到分布式计算框架或者存储系统中.Spark Straming 提供了以下两种方式用于 Flume 的整合. 二.推送式方法 在推送式方法 (Flume-style Push-based Approach) 中,Spark Streaming 程序需要对某台服务器的某个端口进行监听,Flume 通过 avro Sink 将数据源源不断推送到该端口.这里以监听日志文件为例,具体整合方式如…
一.简介 1.1 多数据源支持 Spark 支持以下六个核心数据源,同时 Spark 社区还提供了多达上百种数据源的读取方式,能够满足绝大部分使用场景. CSV JSON Parquet ORC JDBC/ODBC connections Plain-text files 注:以下所有测试文件均可从本仓库的resources 目录进行下载 1.2 读数据格式 所有读取 API 遵循以下调用格式: // 格式 DataFrameReader.format(...).option("key"…