在Linux上搭建Hadoop系列:1.Hadoop环境搭建流程图2.搭建Hadoop单机模式3.搭建Hadoop伪分布式模式4.搭建Hadoop完全分布式模式 注:此教程皆是以范例讲述的,当然你可以按照教程搭建一个与教程一样的Hadoop环境,如果你想搭建一个与本教程有一些差异的Hadoop环境,这时请注意配置文件的参数可能不一样以及文件路径不一样. 目录 1.Hadoop集群规划与部署 (1)准备3台虚拟机 (2)分别映射好三台虚拟机的IP与主机名 (3)设置三台机器时钟同步 (4)设置三台

说明:在安装zookeeper+Hbase之前,我们应该已经将hadoop集群搭建好了(三个节点),并且验证启动成功.因为HBase是一种构建在HDFS之上的分布式.面向列的存储系*统. zookeeper安装及配置 貌似hBase自带的zookeeper只能用作伪分布式,想用于完全分布式要下载外部的zookeeper自行安装,因为我用的hadoop版本为2.2.0,根据官网提供的版本信息对照表选择安装3.4.5版本的zookeeper. 利用远程工具(FX)将下载好的安装包拖到linux进行解

1.启动Hadoop集群 #首先查看下zoo.cfg里面配置的server.id和集群主机的id是否一致 #如果不一致会造成yarn控制不了从节点的启动 cat /home/hadoop/zookeeper/conf/zoo.cfg cat /home/hadoop/zookeeper/data/myid #分别停止和启动各节点的zookeeper #保证每台节点的状态为follow或者leader /home/hadoop/zookeeper/bin/zkServer.sh stop /hom

1. tensorflow工作流程 如官网所示: 根据整体架构或者代码功能可以分为: 图1.1 tensorflow架构 如图所示,一层C的api接口将底层的核运行时部分与顶层的多语言接口分离开. 而根据整个的工作流程,又可以分为: 图1.2 不同系统组件之间的交互 而图1.2也是tensorflow整个工作的流程,其中主要分为四个部分: 1.1. 客户端client 将整个计算过程转义成一个数据流graph 通过session,将graph传递给master执行 ps:假设我们使用的是pyth

启动过程没有发现错误,但是jps查看进程时,发现少了NameNode,而DataNode却存在: 原因: 是端口9000已经被占用,解决办法有两个, 第一种:查找占用端口的进程,kill掉它. hadoop@hadoop:~$ sudo netstat -anp|grep 9000 hadoop@hadoop:~$ sudo kill -9 7056(7056是端口号) 最后重新执行启动脚本,jps就可以看到NameNode了 如果已占用进程需要使用9000端口,可用第二种方法:修改core-s

*******************                一定要使这三台机器的用户名相同,安装目录相同          ************* SSH 无密钥登录的简单介绍(之前再搭建本地伪分布式的时候,就生成了,现在这三台机器的公钥私钥都是一样的,所以下面这个不用配置) 单机操作: 生成密钥:命令  ssh-keygen -t rsa   然后四个回车 将密钥复制给本机  :命令   ssh-copy-id hadoop-senior.zuoyan.com 正式操作开始 在主

最近利用闲暇时间,又重新研读了一下Storm.认真对比了一下Hadoop,前者更擅长的是,实时流式数据处理,后者更擅长的是基于HDFS,通过MapReduce方式的离线数据分析计算.对于Hadoop,本身不擅长实时的数据分析处理.两者的共同点都是分布式的架构,而且,都类似有主/从关系的概念.本文中我就不具体阐述Storm集群和Zookeeper集群如何部署的问题,我想通过一个实际的案例切入,分析一下如何利用Storm,完成实时分析处理数据的. Storm本身是Apache托管的开源的分布式实时计

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .Tachyon介绍 1.1 Tachyon简介 随着实时计算的需求日益增多,分布式内存计算也持续升温,怎样将海量数据近乎实时地处理,或者说怎样把离线批处理的速度再提升到一个新的高度是当前研究的重点.近年来,内存的吞吐量成指数倍增长,而磁盘的吞吐量增长缓慢,那么将原有计算框架中文件落地磁盘替换为文件落地内存,也是提高效率的优化点. 目前已经使用基于内存计算的分布式计算框架有:Spark.Impala

摘要:之前安装过hadoop1.2.1集群,发现比较老了,后来安装cloudera(hadoop2.6.0),发现集成度比较高,想知道原生的hadoop什么样子,于是着手搭建一个伪分布式集群(三台),方便与cloudera的安装进行对比,来更加深入学习Hadoop整个生态系统.一开始安装的CentOS7,发现好多命令都变了,时间成本比较高,为了以后少些麻烦,还是果断换回CentOS6.5了,hadoop果断选择2.6.0了.太新的版本需要额外时间来了解,对于加班较多的来说,学习成本太高了.在安装

准备工作 三台虚拟机,强烈推荐vmware + centos6.5 三台虚拟机均设有hadoop用户 IP地址设置 IP地址 hostname 192.168.11.100 master 192.168.11.101 slave1 192.168.11.102 slave2 说明:#开头表示root用户,$开头表示hadoop用户 配置IP 所有虚拟机可按照以下这个模板根据自己实际情况相应设置 #vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 BOOTP

本文版权归作者和博客园共有,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接,博主为石山园,博客地址为 http://www.cnblogs.com/shishanyuan  .该系列课程是应邀实验楼整理编写的,这里需要赞一下实验楼提供了学习的新方式,可以边看博客边上机实验,课程地址为 https://www.shiyanlou.com/courses/237 [注]该系列所使用到安装包.测试文件和代码可以在百度网盘下载,具体地址为 http://pan.baidu.c

理论基础: Hadoop 分布式文件系统架构 HDFS 负责大数据存储 MapReduce 负责大数据计算 namenode  master守护进程 datanode  slaves上负责存储的进程 secondarynamenode   master上提供周期检查和清理任务的进程 jobtracker   master上负责调度datanode上工作的进程 tasktracker  slaves上负责计算的进程 Hadoop 主从节点分解:

.caret,.dropup>.btn>.caret{border-top-color:#000 !important}.label{border:1px solid #000}.table{border-collapse:collapse !important}.table td,.table th{background-color:#fff !important}.table-bordered th,.table-bordered td{border:1px solid #ddd !imp

from:http://www.cnblogs.com/xia520pi/archive/2012/05/16/2503949.html 1.集群部署介绍 1.1 Hadoop简介 Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台.以Hadoop分布式文件系统(HDFS,Hadoop Distributed Filesystem)和MapReduce(Google MapReduce的开源实现)为核心的Hadoop为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构. 对于Hadoop的

最近利用闲暇时间,又重新研读了一下Storm.认真对比了一下Hadoop,前者更擅长的是,实时流式数据处理,后者更擅长的是基于HDFS,通过MapReduce方式的离线数据分析计算.对于Hadoop,本身不擅长实时的数据分析处理.两者的共同点都是分布式的架构,而且,都类似有主/从关系的概念.本文中我就不具体阐述Strom集群和Zookeeper集群如何部署的问题,我想通过一个实际的案例切入,分析一下如何利用Storm,完成实时分析处理数据的. Storm本身是Apache托管的开源的分布式实时计

一直想装hadoop集群,但总是没有时间,最近抽了三天时间下定决定装了一下,在我的wmware上虚拟了一台Ubuntu14.04,然后再复制了两台虚拟机,准备开始!!!! 基本参考 http://www.cnblogs.com/xia520pi/archive/2012/05/16/2503949.html 一. 了解hadoop: 对于Hadoop的集群来讲,可以分成两大类角色:Master和Salve.Hadoop分布式文件系统(HDFS,Hadoop Distributed Filesys

本节目的:搭建Hadoop分布式集群环境 环境准备 LZ用OS X系统 ,安装两台Linux虚拟机,Linux系统用的是CentOS6.5:Master Ip:10.211.55.3 ,Slave Ip:10.211.55.4 各虚拟机环境配置好Jdk1.8(1.7+即可) 资料准备 hadoop-2.7.3.tar.gz 虚拟机配置步骤 以下操作都在两台虚拟机 root用户下操作,切换至root用户命令 配置Master hostname 为Master ; vi /etc/sysconfi

1.选取三台服务器(CentOS系统64位) 114.55.246.88 主节点 114.55.246.77 从节点 114.55.246.93 从节点 之后的操作如果是用普通用户操作的话也必须知道root用户的密码,因为有些操作是得用root用户操作.如果是用root用户操作的话就不存在以上问题. 我是用root用户操作的. 2.修改hosts文件 修改三台服务器的hosts文件. vi /etc/hosts 在原文件的基础最后面加上: 114.55.246.88 Master 114.55.

1. hadoop 是什么 以及解决的问题 (自行百度) 2.基本概念的讲解 1. NodeName  master 节点(NN) 主节点 保存了metaData(元数据信息) 包括文件的owener和permission ,文件包换哪些block,block保存在哪个DataNode NameNode的metaData信息在启动时会加载 到内存 ,操作文件的日志信息,edit文件,同时不断合并edit和fsimage 这两个文件就可以记录 HDFS 上所有文件的信息 2.secondary N

这里搭建的是3个节点的完全分布式,即1个nameNode,2个dataNode,分别如下: CentOS-master   nameNode   192.168.11.128 CentOS-node1   dataNode    192.168.11.131 CentOS-node2   dataNode    192.168..11.132 1.首先创建好一个CentOS虚拟机,将它作为主节点我这里起名为CentOS-master,起什么都行,不固定要求 2.VMware中打开虚拟机,输入ja

前言 前面只是大概介绍了一下Hadoop,现在就开始搭建集群了.我们下尝试一下搭建一个最简单的集群.之后为什么要这样搭建会慢慢的分享,先要看一下效果吧! 一.Hadoop的三种运行模式(启动模式) 1.1.单机模式(独立模式)(Local或Standalone  Mode) -默认情况下,Hadoop即处于该模式,用于开发和调式. -不对配置文件进行修改. -使用本地文件系统,而不是分布式文件系统. -Hadoop不会启动NameNode.DataNode.JobTracker.TaskTrac