目的是要跑通这个单元测试:hadoop-hdfs/src/test/java/org/apache/hadoop/hdfs/TestClose.java 这个Java文件比较简单: /** * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one * or more contributor license agreements. See the NOTICE file * distributed with this work for

在构建hadoop集群时,出现过主节点中的namenode或datanode启动不成功的问题.在日志文件中往往会显示namenode和datanode中clusterID不相同的问题,这个问题往往都是因为我们格式化namenode的结果,而datanode不会被格式化. 解决方案一:  将namenode和datanode中的clusterID修改成一样的(貌似我用这种方法不起作用) 解决方法二: 将存放临时文件的文件夹/tmp中name和data文件中的内容全部删掉,但是保留name和data

有多种方式来获取hadoop集群,包括从其他人获取或是自行搭建专属集群,抑或是从Cloudera Manager 或apach ambari等管理工具来构建hadoop集群等,但是由自己搭建则可以了解大量的常规构建和维护过程,可以从操作的角度来理解hadoop的工作机制,当然对于大部分用户和操作者应考虑使用hadoop集群管理工具. 集群规模: 根据场景和数据量不同而不同,一般在初期可以搭建合适的集群,后期再逐步持续扩充.另外集群规模不同,运行master守护进程的配置也不同,包括namenod

docker的使用越来越普遍了,大家不知道docker的还需要进一步学习一下.这次咱们使用docker去进行hadoop集群的构建. 使用docker构建的好处真的很多,一台电脑上可以学习安装很多想做的东西,可以说是一个docker可以虚拟你想使用的任何环境.大家知道安装hadoop需要很多机器和资源,但是现在一台电脑就可以搞定,是不是感觉技术很强大. 下面咱们这边构建hadoop文章的梗概如下: 1. 介绍下docker的安装配置及常用的命令. 2. 安装过程所需要的工具. 3. 开始安装步骤

P322 运行datanode和tasktracker的典型机器配置(2010年) 处理器:两个四核2-2.5GHz CPU 内存:16-46GN ECC RAM 磁盘存储器:4*1TB SATA 磁盘 网络:千兆以太网 Hadoop一般使用多核CPu和多磁盘提升硬件功能 P323 小集群VS大集群 对于几十个节点的小集群,在master上同时运行namenode和jobtracker通常没问题 但是随着集群节点增加,namenode的内存压力将逐步扩大,此时namenode和jobtracke

自动化工具有很多..今天总结一下salt安装hadoop 步骤,学习过程. 1,机器列表 hosts文件    只需要将namenode的两台机器上配置 ,不解释了. 2.salt-master在107.3上,salt的配置如下图. 3.启动步骤 这一步 salt -N zk cmd.run "su zookeeper -c ''source /etc/profile && cd /app/zookeeper/bin && ./zkServer.sh start'

之前用虚拟机搭建Hadoop集群(包括伪分布式和完全分布式:Hadoop之伪分布式安装),但是这样太消耗资源了,自学了Docker也来操练一把,用Docker来构建Hadoop集群,这里搭建的Hadoop主要服务于之前没有完成的项目:网站日志流量分析系统(该系统目前用虚拟机实现了离线分析模块,实时分析由于资源问题尚未完成,我想这次不担心了)考虑到阿里云ECS对于我个人来说,成本有点太高了,但是自从学了Dokcer以后,我再也不怕了,用这一台就够啦,哈哈哈哈……下面开始吧!安装过程较长,so pl

本文翻译自:http://hadoop.apache.org/docs/r2.8.0/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsUserGuide.html 基于2.8.0文档 1.目的 本文可以作为以下人员的入门指引:使用hdfs的用户,或者仅仅使用分布式文件系统的用户.虽然hdfs设计的目的是在多个环境中可以用,但关于Hdfs的工作原理还是很有助于配置和诊断特定集群. 2.概述 HDFS是Hadoop应用的主要分布式存储.一个hDFS集群主要包含一个名称节点(管

前言:       前段时间自己学习如何部署伪分布式模式的hadoop环境,之前由于工作比较忙,学习的进度停滞了一段时间,所以今天抽出时间把最近学习的成果和大家分享一下.       本文要介绍的是如何利用VMware搭建自己的hadoop的集群.如果大家想了解伪分布式的大家以及eclipse中的hadoop编程,可以参考我之前的三篇文章. 1.在Linux环境中伪分布式部署hadoop(SSH免登陆),运行WordCount实例成功. http://www.cnblogs.com/Purple

上一篇进行了手动安装etcd集群,此篇利用自动化工具ansible为三个节点构建etcd集群 环境: master:192.168.101.14,node1:192.168.101.15,node2:192.168.101.19 1.首先查看该role(etcd集群)的目录树结构: [root@master ansible]# tree . ├── ansible.cfg ├── hosts ├── roles │   └── etcd │   ├── files │   │   ├── etc

本文主要翻译自http://hadoop.apache.org/docs/r2.8.0/hadoop-project-dist/hadoop-common/SecureMode.html 译注:之所以不翻译为安全模式,是因为namenode启动的时候有个safemode,如果都翻译为安全模式,会有混淆的顾虑. 从重要程度看,本文所阐述的内容,无疑相当高. 但从配置上看,kerberos的配置,可谓hadoop集群搭建中最为繁琐,麻烦的部分. 引入一个kerberos认证,需要额外搭建一个kerb

在正式环境中,搭建高可靠(ha)的系统是必须的. 例如oralce的rac,apache集群,windows服务器集群 本文不再赘言ha的重要性. 本文主要是对 http://hadoop.apache.org/docs/r2.8.0/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HDFSHighAvailabilityWithQJM.html#Administrative_commands 的翻译,外加一些其它参考和个人的感悟. ---原文相当长 译注:ha-high ava

 一.前言 开始学习数据处理相关的知识了,第一步是搭建一个Hadoop集群.搭建一个分布式集群需要多台电脑,在此我选择采用VMWare+CentOS7搭建一个三台虚拟机组成的Hadoop集群. 注:1.本次搭建环境中操作系统的用户名为hadoop,请自行替换/home/hadoop为本机对应路径. 2.本次用到的软件版本为: VMware Workstation 14 Pro 14.1.3 build-9474260 CentOS 7.5.1804 Java 1.8.0_181 Apache H

Docker最核心的特性之一,就是能够将任何应用包括Hadoop打包到Docker镜像中.这篇教程介绍了利用Docker在单机上快速搭建多节点 Hadoop集群的详细步骤.作者在发现目前的Hadoop on Docker项目所存在的问题之后,开发了接近最小化的Hadoop镜像,并且支持快速搭建任意节点数的Hadoop集群. 一. 项目简介 GitHub: kiwanlau/hadoop-cluster-docker 直接用机器搭建Hadoop集群是一个相当痛苦的过程,尤其对初学者来说.他们还没开

前言 关于时下最热的技术潮流,无疑大数据是首当其中最热的一个技术点,关于大数据的概念和方法论铺天盖地的到处宣扬,但其实很多公司或者技术人员也不能详细的讲解其真正的含义或者就没找到能被落地实施的可行性方案,更有很多数据相关的项目比如弄几张报表,写几个T-SQL语句就被冠以“大数据项目”,当然了,时下热门的话题嘛,先把“大数据”帽子扣上,这样才能显示出项目的高大上,得到公司的重视或者高层领导的关注. 首先,关于大数据的概念或者架构一直在各方争议的背景下持续的存在着.目前,关于大数据项目可以真正被落地

1.HDFS简介 HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop项目的核心子项目,是分布式计算中数据存储管理的基础,是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的,可以运行于廉价的商用服务器上.它所具有的高容错.高可靠性.高可扩展性.高获得性.高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储,为超大数据集(Large Data Set)的应用处理带来了很多便利. Hadoop整合了众多文件系统,在其中有一个综合性的文件系统抽象,它提供了文件系统实现的各类接口

转自 http://blog.csdn.net/jiedushi/article/details/12003171 Fluentd是一个开源收集事件和日志系统,它目前提供150+扩展插件让你存储大数据用于日志搜索,数据分析和存储. 官方地址http://fluentd.org/  插件地址http://fluentd.org/plugin/ Kibana 是一个为 ElasticSearch 提供日志分析的 Web ui工具,可使用它对日志进行高效的搜索.可视化.分析等各种操作.官方地址http

1.HDFS简介 HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop项目的核心子项目,是分布式计算中数据存储管理的基础,是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的,可以运行于廉价的商用服务器上.它所具有的高容错.高可靠性.高可扩展性.高获得性.高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储,为超大数据集(Large Data Set)的应用处理带来了很多便利. Hadoop整合了众多文件系统,在其中有一个综合性的文件系统抽象,它提供了文件系统实现的各类接口

本文翻译翻译自http://hadoop.apache.org/docs/r2.8.0/hadoop-project-dist/hadoop-common/ClusterSetup.html 具体的实践,请参阅:搭建两个节点的简单hdfs集群. 译注:仅仅是翻译,内容关于搭建一个纯净,简单的hadoop集群.实际的集群,需要考虑高可靠,性能,安全. 参考:高可靠 安全(保全):保全模式 和 服务器级别授权 1.目的 告诉读者如何搭建具有几个节点或者成千上万个节点的集群. 但不包含高可靠和保全内容

什么是hadoop? Hadoop 是 Apache 旗下的一个用 java 语言实现开源软件框架,是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台.允许使用简单的编程模型在大量计算机集群上对大型数据集进行分布式处理. hadoop提供的功能:利用服务器集群,根据用户的自定义业务逻辑,对海量数据进行分布式处理. 狭义上来说hadoop 指 Apache 这款开源框架,它的核心组件有: hdfs(分布式文件系统)(负责文件读写) yarn(运算资源调度系统)(负责为MapReduce程序分配运算硬件资源)

1.HDFS简介 HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop项目的核心子项目,是分布式计算中数据存储管理的基础,是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的,可以运行于廉价的商用服务器上.它所具有的高容错.高可靠性.高可扩展性.高获得性.高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储,为超大数据集(Large Data Set)的应用处理带来了很多便利. Hadoop整合了众多文件系统,在其中有一个综合性的文件系统抽象,它提供了文件系统实现的各类接口