1 HDFS体系结构简单介绍及优缺点 1.1体系结构简单介绍  HDFS是一个主/从(Mater/Slave)体系结构.从终于用户的角度来看,它就像传统的文件系统一样,能够通过文件夹路径对文件运行CRUD(Create.Read.Update和Delete)操作.但因为分布式存储的性质,HDFS集群拥有一个NameNode和一些DataNode.NameNode管理文件系统的元数据,DataNode存储实际的数据. client通过同NameNode和DataNodes的交互訪问文件系统. cl

1.  背景描述和需求 数据分析程序部署在Docker中,有一些分析计算需要使用Spark计算,需要把任务提交到Spark集群计算. 接收程序部署在Docker中,主机不在Hadoop集群上.与Spark集群网络互通. 需求如下 1.在Docker中可程序化向Spark集群提交任务 2.在Docker中可对Spark任务管理,状态查询和结束 2.  解决方案 在Docker中搭建一套Spark.Hadoop环境.任务通过spark-submit --master yarn --deploy-mo

解压redis 先到官网https://redis.io/下载redis安装包,然后在CentOS操作系统中解压该安装包: tar -zxvf redis-3.2.9.tar.gz 编译redis cd redis-3.2.9 make && make install 此时如果报如下错误: bash: make: command not found 说明系统没有安装make,所有要先安装make,即: yum -y install gcc automake autoconf libtool

import java.io.BufferedInputStream; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.io.OutputStream; import java.net.URI; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org

目的 这份文档描写叙述了怎样安装.配置和管理从几个节点到有数千个节点的Hadoop集群. 玩的话,你可能想先在单机上安装.(看单节点配置). 准备 从Apache镜像上下载一个Hadoop的稳定版本号. 安装 安装一个Hadoop集群,一般包含分发软件到全部集群中的机器上或者是安装RPMs. 一般地,集群中的一台机器被唯一地设计成NameNode,还有一台机器被设置成ResourceManager.这是master(主). 集群中剩下的机器作为DataNode 和 NodeManager.这些是

前言 1.操作系统:Centos7 2.安装时使用的是root用户.也可以用其他非root用户,非root的话要注意操作时的权限问题. 3.安装的Hadoop版本是2.6.5,Spark版本是2.2.0,Scala的版本是2.11.8.   如果安装的Spark要同Hadoop搭配工作,则需注意他们之间的版本依赖关系.可以从Spark官网上查询到Spark运行需要的环境,如下: 4.需要的安装包: 安装包下载地址: JDK: http://www.oracle.com/technetwork/j

1.HDFS 修复 问题描述:其他部门在yarn平台上跑spark 程序错误的生成了海量的不到100K的小文件,导致namenode压力过大,其中一个namenode宕机后,没有及时发现 使得edits文件大量积累,在namenode1宕机后,namenode2 随后在凌晨1点也宕机. 原因分析:NameNode 内存设置太低,之前内存设置在1G,后调高namenode 堆内存,调高到18G.编写程序的人员不应该生成海量的小文件落地HDFS,大量的小文件不适合存储在HDFS上. 问题解决方案:提

先决条件 为确保您有一个准备就绪的 Kubernetes 集群Rook,您可以按照这些说明进行操作. 为了配置 Ceph 存储集群,至少需要以下本地存储选项之一: 原始设备(无分区或格式化文件系统) 这需要lvm2在主机上安装.为了避免这种依赖性,您可以在磁盘上创建一个完整的磁盘分区(见下文) 原始分区(无格式化的文件系统) block模式下存储类可用的持久卷 部署 Rook Operator $ git clone --single-branch --branch release-1.7 ht

一.安装Erlang环境 1.下载erlang源代码 wget http://erlang.org/download/otp_src_19.1.tar.gz 2.安装依赖相关库文件 yum install ncurses ncurses-base ncurses-devel ncurses-libs ncurses-static ncurses-term ocaml-curses ocaml-curses-devel openssl-devel zlib-devel -y 3.编译安装Erlan

此文已由作者袁欢授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 在Docker中安装mongodb 采用的mongodb镜像:https://registry.hub.docker.com/u/tutum/mongodb/ 以该镜像启动一个容器(注意此时mongodb是standalone模式): docker run -d --name=mongodb -p 27017:27017 -p 28017:28017 tutum/mongodb:3.0 docker log

一.DNS集群的理解 在使用DNS的时候,为了缓解服务器的压力,会使用多个辅助DNS服务器来分担主DNS的工作.这些DNS就叫做DNS集群. 二.配置过程 1)在辅DNS中操作如下:(主机号为172.25.254.177) 1.安装named服务:  yum install bind  -y 2.启动服务:systemctl restart named  3.配置文件的修改 vim  /etc/named.conf   ##修改第11.17行,32行内容如下 4.编写文件/etc/named.r

概述 Velero(以前称为Heptio Ark)是一个开源工具,可以安全地备份和还原,执行灾难恢复以及迁移 Kubernetes 群集资源和持久卷,可以在 TKE 集群或自建 Kubernetes 集群中部署 Velero 用于: 备份集群并在丢失的情况下进行还原. 将集群资源迁移到其他集群. 将生产集群复制到开发和测试集群. 更多关于 Velero 介绍,请参阅 Velero 官网,本文将介绍使用 Velero 实现 TKE 集群间的无缝迁移复制集群资源的操作步骤. 迁移原理 在需要被迁移的

println("--------------------"+data.rdd.getNumPartitions) // 获取DF中partition的数目 val partitions = data.rdd.glom().collect() // 获取所有data下所有的partition,返回一个partition的集合 for(part <- partitions){ println(part.getClass.getName + "::::::::"

集群分片 比如 5主5从,也就是说 数据过来之后会均匀的分配到5台服务器上面,5台服务器上面的数据是不同的,但是每个服务器都有一个从服务器,上面的数据跟这一台主服务器的数据是一样的: 也就是说,对于这5对服务器总体来说,这就是集群分片模式,而对于这5对服务器的每一对,都是一个主从模式 关于哨兵模式,就类似于zookeeper的选举模式一样,5个服务器需要一个管理的主机,他们需要选举出来,这就是哨兵模式

转自 : https://blog.csdn.net/zh15732621679/article/details/80723358

按照正常方式配置,发现无论如何也访问不了hdfs文件系统,因为我们是HA的集群,所以不能按照如下配置 将其改为 除此之外,还需要配置hdfs文件的 接着要去hadoop的目录下启动httpfs.sh 会看到一个守护进程,同时启动dfs.sh 接着启动hue才能访问

使用java.net.URL访问HDFS文件系统 HDFS的API使用说明: 1.如果要访问HDFS,HDFS客户端必须有一份HDFS的配置文件 也就是hdfs-site.xml,从而读取Namenode的信息. 2.每个应用程序也必须拥有访问Hadoop程序的jar文件 3.操作HDFS,也就是HDFS的读和写,最常用的类FileSystem 实例1:使用java.net.URL访问HDFS文件系统 /** * 操作:显示HDFS文件夹中的文件内容* 1.使用java.net.URL对象打开数

概念 HDFS,它是一个文件系统,用于存储文件,通过目录树来定位文件:其次,它是分布式的,由很多服务器联合起来实现其功能,集群中的服务器有各自的角色. HDFS的设计适合一次写入,多次读出的场景,且不支持文件的修改.适合用来做数据分析,并不适合用来做网盘应用. 组成 1)HDFS集群包括,NameNode和DataNode以及Secondary Namenode. 2)NameNode负责管理整个文件系统的元数据,以及每一个路径(文件)所对应的数据块信息. 3)DataNode 负责管理用户的文

Java实现对HDFS文件系统的基本操作 1.准备好jar包 2.创建一个类 1. 测试连接 @Test //测试是否连接成功 public void test() { //添加配置 ==> core-site.xml Configuration conf = new Configuration(); //配置默认地址端口 conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://192.168.1.105:9000"); try { //加载配置 F

简要说明: 使用fuse将hdfs文件系统挂载远程服务器上,像使用nfs和glusterfs那样可以挂载共享存储 fuse安装 fuse可以编译安装或者通过CDH或ambari源yum安装 此处使用ambari 配置ambari官方源,然后就可以yum安装了 sudo wget -nv http://public-repo-1.hortonworks.com/ambari/centos7/2.x/updates/2.6.1.5/ambari.repo -O /etc/yum.repos.d/am

导读 HBase – Hadoop Database,是一个高可靠性.高性能.面向列.可伸缩的分布式存储系统,利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群. 一.Hbase简介 HBase是Google Bigtable的开源实现,类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统,HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统:Google运行MapReduce来处理Bigtable中的海量数据,HBase同样利用Hadoop MapReduce