在不同版本号hdfs集群之间转移数据     最简单的办法就是把src集群的数据导到本地,然后起还有一个进程将本地数据传到des集群上去. 只是这有几个问题: 效率减少 占用本地磁盘空间 不能应付实时导数据需求 两个进程须要协调,复杂度添加     更好的办法是在同一个进程内一边读src数据,一边写des集群.只是这相当于在同一个进程空间内载入两个版本号的hadoop jar包.这就须要在程序中使用两个classloader来实现.      下面代码能够实现classloader载入自己定义的

系统版本:Centos 6.5 机器及IP规划如下: 192.168.0.117  MySQL 192.168.0.118  nginx+php 192.168.0.123  nfs ①在NFS机器上(server端)配置如下: ~]# rpm -qa|egrep "nfs-utils|rpcbind" nfs-utils-lib--.el6.x86_64 rpcbind--.el6.x86_64 nfs-utils--.el6_10..x86_64 [root@bqh-nfs- ~]

前言 由于项目数据安全的需要,这段时间看了下hadoop的distcp的命令使用,不断的纠结的问度娘,度娘告诉我的结果也让我很纠结,都是抄来抄去, 还好在牺牲大量的时间的基础上还终于搞出来了,顺便写这个随笔,记录下. 环境 目前我们是两套同版本的CDH集群,集群内的节点通信使用的私网,提供浮动ip对外通信,也就是说,两个集群间的私网是不互通的,只能通过浮动ip 进行通信. 操作 使用hadoop提供的distcp命令进行数据迁移 (数据源集群source和目标集群target版本相同) 迁移hd

1.背景 部门有个需求,在网络互通的情况下,把现有的hadoop集群(未做Kerberos认证,集群名为:bd-stg-hadoop)的一些hdfs文件拷贝到新的hadoop集群(做了Kerberos认证,集群名为zp-tt-hadoop) 如果是两个都没有做安全认证的集群互传文件,使用distcp可以很快实现.在当前情况下,情况可能要复杂一些.通过查阅资料,在cdh的官网上竟然有这么神奇的一个参数可以解决这样的需求.传送门:http://www.cloudera.com/documentati

1.Hadoop的主要应用场景: a.数据分析平台. b.推荐系统. c.业务系统的底层存储系统. d.业务监控系统. 2.开发环境:Linux集群(Centos64位)+Window开发模式(window10,64位操作系统).   使用技术:hadoop,hbase,hive,flume,oozie,sqoop,nginx,tomcat,spring,mybatis,springmvc,mysql等等.Hdfs为海量的数据提供存储,MapReduce为海量的数据提供计算.     此项目使用

集群建备份,它是master/slaves结构式的备份,由master推送,这样更容易跟踪现在备份到哪里了,况且region server是都有自己的WAL 和HLog日志,它就像mysql的主从备份结构一样,只有一个日志来跟踪.一个master集群可以向多个slave集群推送,收到推送的集群会覆盖它本地的edits日志. 这个备份操作是异步的,这意味着,有时候他们的连接可能是断开的,master的变化不会马上反应到slave当中.备份个格式在设计上是和mysql的statement-based

1.Hbase集群的高可用性与伸缩性 HBase可以实现对Regionserver的监控,当个别Regionserver不可访问时,将其负责的分区分给其他Regionsever,其转移过程较快,因为只需要将分区的相关信息转移.Hlog和表中数据实际存储在HDFS上,本身具有多副本机制容错. Master节点以及HDFS中的Namenode节点,如果只部署一个,可能造成单点故障,可以依托Zookeeper实现这两种关系主节点的高可用性配置. Zookeeper实现的方法是:部署多个Master或N

HDFS只是Hadoop最基本的一个服务,很多其他服务,都是基于HDFS展开的.所以部署一个HDFS集群,是很核心的一个动作,也是大数据平台的开始. 安装Hadoop集群,首先需要有Zookeeper才可以完成安装.如果没有Zookeeper,请先部署一套Zookeeper.另外,JDK以及物理主机的一些设置等.请参考: Hadoop集群(一) Zookeeper搭建 Hadoop集群(三) Hbase搭建 Hadoop集群(四) Hadoop升级 下面开始HDFS的安装 HDFS主机分配 1

环境:一个基于B/S的MIS系统,硬件为两台2个CPU.8GB内存的HP小型机,服务器是WebLogic 9.2,每台机器启动了3个WebLogic实例,构成一个6个节点的亲合式集群. 说明:由于是亲合式集群,节点间没有进行Session同步,但是有一些需求要实现部分数据在各个节点间共享.开始这些数据存放在数据库中,但是由于读写频繁竞争很激烈,对性能影响较大,后面使用JBossCache构建了一个全局缓存. 全局缓存启用后,服务正常使用了较长一段时间. 问题:最近不定期地多次出现内存溢出问题.

两个Hadoop集群开启Kerberos验证后,集群间不能够相互访问,需要实现Kerberos之间的互信,使用Hadoop集群A的客户端访问Hadoop集群B的服务(实质上是使用Kerberos Realm A上的Ticket实现访问Realm B的服务).先决条件:1)两个集群(XDF.COM和HADOOP.COM)均开启Kerberos认证2)Kerberos的REALM分别设置为XDF.COM和HADOOP.COM步骤如下: 1 配置KDC之间的信任ticket 实现DXDF.COM和HA

vivo 互联网大数据团队-Lv Jia Hadoop 3.x的第一个稳定版本在2017年底就已经发布了,有很多重大的改进. 在HDFS方面,支持了Erasure Coding.More than 2 NameNodes.Router-Based Federation.Standby NameNode Read.FairCallQueue.Intra-datanode balancer 等新特性.这些新特性在稳定性.性能.成本等多个方面带来诸多收益,我们打算将HDFS集群升级到HDFS 3.x

集群格式化hdfs后,在主节点运行启动hdfs后,发现namenode启动了,而datanode没有启动,在其他节点上jps后没有datanode进程!原因: 当我们使用hdfs namenode -format格式化namenode时,会在namenode数据文件夹中保存一个current/VERSION文件,记录clusterID,而datanode中保存的current/VERSION文件中的clustreID的值是第一次格式化保存的clusterID,刚好有进行了一次格式化,在namen

hbase从集群中有8台regionserver服务器,已稳定运行了5个多月,8月15号,发现集群中4个datanode进程死了,经查原因是内存 outofMemory了(因为这几台机器上部署了spark,给spark开的-Xmx是32g),然后对从集群进行了恢复并进行了补数据,写负载比较 重,又运行了几天,发现从集群写不进去数据了 ①.regionserver端                         regionserver端现象一. 2014-08-21 15:03:31,011

用隧道协议实现不同dubbo集群间的透明通信 前言 笔者最近完成了一个非常有意思的隧道机制(已在产线运行),可以让注册到不同zookeeper之间的dubbo集群之间能够正常进行通信.如下图所示: 例如图中A/B两个网络隔离的集群,两者只能通过专线进行通信.但是对于在里面的应用来说,调用另外一个集群的dubbo服务(例如app1调用app3)依旧和原来的方式一模一样,无需做任何修改.这个特性对于新建单元(机房),业务网络隔离等场景非常有用. 本文就稍稍聊一下这个机制. 场景 这个dubbo集群通

一.概述 目前基于中间件uReplicator实现了kafka集群间的迁移复制,可以实现跨区.跨云的kafka集群间复制同步,也可以实现kafka集群的冷热互备架构:在实现集群间同步以后,需要解决一个很重要的问题:如何从主集群切换到备份集群?相应的前端可能需要有对应的Proxy或者LB,那么这里我们着重讨论后端两个集群间的切换策略. 二.步骤 要实现后端集群间的切换,最重要的就是要解决相关的应用在备份集群的开始消费位移问题.目前实现步骤如下: 主要思想可以参考这篇文章:http://www.de

使用Cloudera Manager搭建zookeeper集群及HDFS HA实战篇 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.使用Cloudera Manager搭建zookeeper集群  1>.通过CM界面点击添加服务 2>.进入服务安装向导,选择需要安装的zookeeper服务 3>.进入zookeeper安装界面 4>.为zookeeper服务分配节点 5>.自定义zookeeper节点后,点击继续 6>.配置zookeeper的数

1.hdfs集群间数据迁移 hadoop distcp hdfs://192.128.112.66:8020/user/hive/warehouse/data.db/dwi_xxxx_d  /user/hive/warehouse/ebs_data.db

hadoop集群之间有时候需要将数据进行迁移,如将一些保存的过期文档放置在一个小集群中进行保存. 使用的是社区提供的功能,distcp.用法非常简单: hadoop distcp hdfs://nn1:8020/foo/bar  hdfs://nn2:8020/bar/foo 加上参数 -i 表示不用去管failure -m 设置map数

马蜂窝技术原创文章,更多干货请订阅公众号:mfwtech Kafka 是当下热门的消息队列中间件,它可以实时地处理海量数据,具备高吞吐.低延时等特性及可靠的消息异步传递机制,可以很好地解决不同系统间数据的交流和传递问题. Kafka 在马蜂窝也有非常广泛的应用,为很多核心的业务提供支撑.本文将围绕 Kafka 在马蜂窝大数据平台的应用实践,介绍相关业务场景.在 Kafka 应用的不同阶段我们遇到了哪些问题以及如何解决.之后还有哪些计划等. Part.1 应用场景 从 Kafka 在大数据平台的应

摘要:世上有三类书籍:1.介绍知识,2.阐述理论,3.工具书:世间也存在两类知识:1.技术,2.思想.以下是我在部署ElasticSearch集群时的经验总结,它们大体属于第一类知识“techknowledge(技术)”.但其中也穿插一些我个人的理解.敬请指正.   关键词:ElasticSearch, 搜索引擎, 集群, 大数据, Solr, 大数据 三类书籍 和 两类知识:           书: [1]有一些书是对某一新知识领域的介绍,将此知识领域从头到尾.从内而外剖开了分析,吸收这些知

一.HDFS是什么 HDFS是hadoop集群中的一个分布式的我文件存储系统.他将多台集群组建成一个集群,进行海量数据的存储.为超大数据集的应用处理带来了很多便利. 和其他的分布式文件存储系统相比他有以下优点: 高容错:即在HDFS运行过程中,若其中一台机器宕机了,也无需担心数据的丢失,因为在存储的过程中进行了备份,备份数量可以选择,这个将在后面的博客说明. 成本低:即使配置条件不足的情况下,都可以搭建一个HDFS,对硬件的要求不高. 易扩展:若出现集群容量不足的情况,直接添加机器,进行配置即可