向CDH5集群中添加新的主机节点 步骤一:首先得在新的主机环境中安装JDK,关闭防火墙.修改selinux.NTP时钟与主机同步.修改hosts.与主机配置ssh免密码登录.保证安装好了perl和python. 步骤二:上传cloudera-manager-el6-cm5.0.0_x86_64.tar.gz文件到/opt目录解压,修改agent配置文件:       vi /opt/cm-5.0.0/etc/cloudera-scm-agent/config.ini  server_host =

需要保证meta.properties文件中的broker.id和cloudrea manager的web页面上kafka配置的broker.id一致,最好让server.properties中的broker.id也与其保持一致. 添加完kafka的新节点后,希望自己配置broker.id 我们从cm的web页面上更改kafka节点的broker.id: meta.properties:(/var/local/kafka/文件夹下的所有的data文件夹中的该文件都需要修改) server.pro

本文转自:http://www.cnblogs.com/gpcuster/archive/2011/04/12/2013411.html 无论是在Hadoop集群中添加机器和删除机器,都无需停机,整个服务不中断. 本次操作之前,Hadoop的集群情况如下: HDFS的机器情况如下: MR的机器情况如下: 添加机器 在集群的Master机器中,修改$HADOOP_HOME/conf/slaves文件,在其中添加需要加入集群的新机器(hp3)的主机名: hp3hp2dell1dell2dell3de

CDH集群中YARN的参数配置 前言:Hadoop 2.0之后,原先的MapReduce不在是简单的离线批处理MR任务的框架,升级为MapReduceV2(Yarn)版本,也就是把资源调度和任务分发两块分离开来.而在最新的CDH版本中,同时集成了MapReduceV1和MapReduceV2(Yarn)两个版本,如果集群中需要使用Yarn做统一的资源调度,建议使用Yarn. CDH对Yarn的部分参数做了少了修改,并且添加了相关的中文说明,本文着重介绍了CDH中相比 MapReduceV1一些参

Hadoop工作节点扩展硬盘空间 接到老板任务,Hadoop集群中硬盘空间不够用,要求加一台机器到Hadoop集群,并且每台机器在原有基础上加一块2T硬盘,老板给力啊,哈哈. 这些我把完成这项任务的步骤和我遇到的问题和解决方法总结一下,分享给大家. 1.    首先,介绍一下用到的基本命令和配置,如果本文的网友时间比较紧,可以直接跳过部分内容,直接看“2.   如何加载新硬盘”部分. (1)命令fdisk 语法: fdisk [-b sectorsize] device fdisk -l [-u

Deploy services to a swarm在集群中部署服务 集群服务使用声明式模型,这意味着你需要定义服务的所需状态,并依赖Docker来维护该状态.该状态包括以下信息(但不限于): 应该运行服务容器的镜像名称和标记有多少容器参与服务是否有任何端口暴露给集群之外的客户端当Docker启动时,服务是否应该自动启动重启服务时发生的特定行为(例如是否使用滚动重启)服务可以运行的节点的特征(例如资源约束和位置首选项)有关群模式的概述,请参见 Swarm mode key concepts.有关

一:redis集群的哨兵的目的是什么?. (1)监控主redis和从redis数据库是否正常运行 (2)主redis出现故障,自动将其中一台从redis升级为主redis.将原先的主redis转变成从redis     二:redis集群+哨兵的的结构图

集群中现有的计算能力不足,须要另外加入新的节点时,使用例如以下方法就能动态添加新的节点: 1.在新的节点上安装hadoop程序,一定要控制好版本号,能够从集群上其它机器cp一份改动也行 2.把namenode的相关配置文件拷贝到该节点 3.改动masters和slavers文件,添加节点 4.设置ssh免password登录该节点 5.单独启动该节点上的datanode和tasktracker守护进程.启动命令例如以下: hadoop -daemon.sh start datanode\task

开篇:在本笔记系列的第一篇中,我们介绍了如何搭建伪分布与分布模式的Hadoop集群.现在,我们来了解一下在一个Hadoop分布式集群中,如何动态(不关机且正在运行的情况下)地添加一个Hadoop节点与下架一个Hadoop节点. 一.实验环境结构 本次试验,我们构建的集群是一个主节点,三个从节点的结构,其中三个从节点的性能配置各不相同,这里我们主要在虚拟机中的内存设置这三个从节点分别为:512MB.512MB与256MB.首先,我们暂时只设置两个从节点,另外一个作为动态添加节点的时候使用.主节点与

一,用来作为demo操作的zookeeper集群中的实例: 机器名:zk1 server.1=172.18.1.1:2888:3888 机器名:zk2 server.2=172.18.1.2:2888:3888 机器名:zk3 server.3=172.18.1.3:2888:3888 说明:刘宏缔的架构森林是一个专注架构的博客,地址:https://www.cnblogs.com/architectforest 对应的源码可以访问这里获取: https://github.com/liuhong

0.绪论 之前完全没有接触过大数据相关的东西,都是书上啊,媒体上各种吹嘘啊,我对大数据,集群啊,分布式计算等等概念真是高山仰止,充满了仰望之情,觉得这些东西是这样的: 当我搭建的过程中,发现这些东西是这样的: 对于初学者来说,我认为缺点如下: 1.需要控制,配置的东西太多,并且配置对应并不是很清晰(以后优化集群是否会有很高含金量?) 2.整个集群,我觉的从硬件到软件整体来说还是稳定性有待提高,尤其CDH 集群这块一会这个主机失去联系,一会NameNode挂,一会monitor挂,整个使用过程就是

Manage nodes in a swarm在集群中管理节点 List nodes列举节点 为了查看集群中的节点列表,可以在管理节点中运行docker node ls: $ docker node ls ID HOSTNAME STATUS AVAILABILITY MANAGER STATUS 46aqrk4e473hjbt745z53cr3t node- Ready Active Reachable 61pi3d91s0w3b90ijw3deeb2q node- Ready Active

Cloudera Manager 4.6 安装详解 1. Cloudera Manager介绍 1.1. 功能介绍 Cloudera Manager是一个针对hadoop集群的管理工具,功能包括:cdh的安装,集群的活动监控.各个性能指标的监控,以及各个组件的管理等. 1.2. 架构介绍 Cloudera Manager分为客户端(Cloudera Manager Agent)和服务端(Cloudera Manager Server),客户端会把采集到的数据发送到服务端,服务端把这些数据存放在数

昨天晚上搭建好了k8s多主集群,启动了一个nginx的pod,然而每启动一个pod就伴随这一个pause容器,考虑到之前在做kubelet的systemd unit文件时有见到: 1 2 3 4 5 6 [root@node01 ~] CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES 43884d79fe6f nginx "nginx -g 'daemon of-" 11 hours ago Up 11 hours k8s_ng

随着全球各大企业开始广泛采用Kubernetes,我们看到Kubernetes正在向新的阶段发展.一方面,Kubernetes被边缘的工作负载所采用并提供超越数据中心的价值.另一方面,Kubernetes正在驱动机器学习(ML)和高质量.高速的数据分析性能的发展. 我们现在所了解到的将Kubernetes应用于机器学习的案例主要源于Kubernetes 1.10中一个的功能,当时图形处理单元(GPUs)成为一个可调度的资源--现在这一功能处于beta版本.单独来看,这两个都是Kubernetes

一.系统centOS7以上,至少三台主机 添加ip 主机名映射关系:(每台主机都要做) vim /etc/hosts 127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4 ::1 localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6 10.0.8.107 master 10.0.8.108 node1 10.0.8.1

容器的持久化存储 容器的持久化存储是保存容器存储状态的重要手段,存储插件会在容器里挂载一个基于网络或者其他机制的远程数据卷,使得在容器里创建的文件,实际上是保存在远程存储服务器上,或者以分布式的方式保存在多个节点上,而与当前宿主机没有任何绑定关系.这样,无论你在其他哪个宿主机上启动新的容器,都可以请求挂载指定的持久化存储卷,从而访问到数据卷里保存的内容.由于 Kubernetes 本身的松耦合设计,绝大多数存储项目,比如 Ceph.GlusterFS.NFS 等,都可以为 Kubernetes

1       情况概述 公司的开发集群在周末莫名其妙的主节点Hadoop-1的启动固态盘挂了,由于CM.HDFS的NameNode.HBase的Master都安装在Hadoop-1,导致了整个集群都无法使用,好在数据不在启动盘. Hadoop-1的系统必须重装,但是不能重装集群,因为要将之前的数据全部保留恢复,所以只能通过集群恢复的手段将集群重新跑起来. 主要服务角色安装情况: Hadoop-1: CM,HDFS( NN,DN ),HBase(HMaster, RegionServer),YA

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

当我们在配置多台计算,使之可以相互使用无密码登录-ssh,之前都是一台一台的配置,现在一台A上添加B,然后在另一台B上再次添加A,这样使得 authorized_keys中的内容相同,但时并不是完全相同,比如添加顺序.如果超过2台,这种配置就相当复杂了,而且容易出错.后来,在网上看到 了一种简单的配置,所有机器只需配置一遍即可. 1.安装ssh.  sudo apt-get install ssh. 安装完成后会在~目录(当前用户主目录,即这里的/home/xuhui)下产生一个隐藏文件夹.ss