Doris默认端口 Yarn 默认端口: 如图,端口冲突,在混合部署的情况下,会出现2个问题: 1. Yarn ResourceManager启动不起来 解决办法:修改yarn.resourcemanager.scheduler.address的端口,具体做法为: vim $HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml 添加或修改(如果已经配置了yarn.resourcemanager.scheduler.address,并保留原始端口),默认没有这个配置项的情况下,…

Apache Hadoop 是最流行的大数据处理工具之一.它多年来被许多公司成功部署在生产中.尽管 Hadoop 被视为可靠的.可扩展的.富有成本效益的解决方案,但大型开发人员社区仍在不断改进它.最终,2.0 版提供了多项革命性功能,其中包括 Yet Another Resource Negotiator (YARN).HDFS Federation 和一个高度可用的 NameNode,它使得 Hadoop 集群更加高效.强大和可靠.在本文中,将对 YARN 与 Hadoop 中的分布式处理层的…

一.概念与HA思路 1. 首先Hadoop架构为主从架构(NameNode/DataNode) 2. NameNode管理着文件系统和与维护客户端访问DataNode 3. Hadoop 2.0 之前的版本,集群中NameNode存在单点故障(SPOF) 4. 单个NameNode机器宕机将导致集群无法使用,直到管理员重启 5. 单个NameNode机器升级时也会导致集群无法使用 6. HDFS HA用于解决单节点故障(使用Active/Standby两个NameNode交替) 方案一:借助质量…

Hadoop 和 MRv1 简单介绍 Hadoop 集群可从单一节点(其中所有 Hadoop 实体都在同一个节点上运行)扩展到数千个节点(其中的功能分散在各个节点之间,以增加并行处理活动).图 1 演示了一个 Hadoop 集群的高级组件. 图 1. Hadoop 集群架构的简单演示 一个 Hadoop 集群可分解为两个抽象实体:MapReduce 引擎和分布式文件系统.MapReduce 引擎能够在整个集群上执行 Map 和 Reduce 任务并报告结果,其中分布式文件系统提供了一种存储模式,…

Hadoop大数据部署 一. 系统环境配置: 1. 关闭防火墙,selinux 关闭防火墙: systemctl stop firewalld systemctl disable firewalld 设置selinux为disable # cat /etc/selinux/config SELINUX=disabled 2. 配置ntp时间服务器 # yum -y install ntpdate # crontab -l */5 * * * * /usr/sbin/ntpdate 192.168…

Hadoop 和 MRv1 简单介绍 Hadoop 集群可从单一节点(其中所有 Hadoop 实体都在同一个节点上运行)扩展到数千个节点(其中的功能分散在各个节点之间,以增加并行处理活动).图 1 演示了一个 Hadoop 集群的高级组件.   图 1. Hadoop 集群架构的简单演示 一个 Hadoop 集群可分解为两个抽象实体:MapReduce 引擎和分布式文件系统.MapReduce 引擎能够在整个集群上执行 Map 和 Reduce 任务并报告结果,其中分布式文件系统提供了一种存储模…

Hadoop生态圈-Oozie部署实战 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.Oozie简介 1>.什么是Oozie Oozie英文翻译为:驯象人.一个基于工作流引擎的开源框架,由Cloudera公司贡献给Apache,提供对Hadoop Mapreduce.Pig Jobs的任务调度与协调.Oozie需要部署到Java Servlet容器中运行.主要用于定时调度任务,多任务可以按照执行的逻辑顺序调度. 2>.Oozie的功能模块介绍 >.Workflow…

从2012年8月开始Apache Hadoop YARN(YARN = Yet Another Resource Negotiator)成了Apache Hadoop的一项子工程.自此Apache Hadoop由下面四个子工程组成: Hadoop Comon:核心库,为其他部分服务 Hadoop HDFS:分布式存储系统 Hadoop MapReduce:MapReduce模型的开源实现 Hadoop YARN:新一代Hadoop数据处理框架 概括来说,Hadoop YARN的目的是使得Hado…

一.课程目标 ->大数据是什么?大数据能做什么? ->什么是Hadoop?Hadoop的设计思想? ->Hadoop如何解决大数据的问题?(什么是hdfs与yarn.MapReduce) ->如何快速部署Hadoop环境(伪分布) 二.大数据的应用及发展 ->本质上的大数据技术: ->学习一系列的软件工具(hadoop.spark)处理数据? ->怎么处理? ->大数据工程师与数据分析师区别? ->数据分析师偏业务型:小数据量,样本分析 ->第二…

注:本文是建立在hadoop已经搭建完成的基础上进行的. Apache Spark是一个分布式计算框架,旨在简化运行于计算机集群上的并行程序的编写.该框架对资源调度,任务的提交.执行和跟踪,节点间的通信以及数据并行处理的内在底层操作都进行了抽象.它提供了一个更高级别的API用于处理分布式数据.从这方面说,它与Apache Hadoop等分布式处理框架类似.但在底层架构上,Spark与它们有所不同. Spark起源于加利福利亚大学伯克利分校的一个研究项目.学校当时关注分布式机器学习算法的应用情况.…