出现该问题的原因:在第一次格式化dfs后,启动并使用了hadoop,后来又重新执行了格式化命令(hdfs namenode -format),这时namenode的clusterID会重新生成,而datanode的clusterID 保持不变. 1:其实网上已经有解决办法了,这里自己脑补一下,也可以让别人看到我是怎么解决的.出现这个问题主要是和配置这个文件相关:core-site.xml: <!-- 指定HADOOP所使用的文件系统schema(URI),HDFS的老大(NameNode)的地址

不多说,直接上干货! Storm的版本选取 我这里,是选用apache-storm-1.0.2.tar.gz apache-storm-0.9.6.tar.gz的集群搭建(3节点)(图文详解) 为什么我用过storm-0.9.6版本,我还要用storm-1.0.2? storm集群也是由主节点和从节点组成的. storm版本的变更:  storm0.9.x  storm0.10.x  storm1.x  前面这些版本里面storm的核心源码是由Java+clojule组成的.  storm2.x

    出处:[http://www.cnblogs.com/dennisit/p/4133131.html] ,防楼主删博,故保留一份! elasticsearch用于构建高可用和可扩展的系统.扩展的方式可以是购买更好的服务器(纵向扩展)或者购买更多的服务器(横向扩展),Elasticsearch能从更强大的硬件中获得更好的性能,但是纵向扩展也有一定的局限性.真正的扩展应该是横向的,它通过增加节点来传播负载和增加可靠性.对于大多数数据库而言,横向扩展意味着你的程序将做非常大的改动来利用这些新添

Intel MPI环境利用hostfile多主机运行下报错 HYDU_process_mfile_token (../../utils/args/args.c:523): token slots not supported at this time HYDU_parse_hostfile (../../utils/args/args.c:597): unable to process token mfile_fn (../../ui/mpich/utils.c:446): error parsi

集群运行故障分析(空间不足.时钟误差.状态不良) 调整空间.同步时间.重启 修复后: 各个数据节点容量分布情况

对节点执行维护操作之前(例如:内核升级,硬件维护等),您可以使用 kubectl drain 安全驱逐节点上面所有的 pod.安全驱逐的方式将会允许 pod 里面的容器遵循指定的 PodDisruptionBudgets 执行优雅的中止. 注: 默认情况下,kubectl drain 会忽略那些不能杀死的系统类型的 pod,如果您想了解更多详细的内容,请参考kubectl drain kubectl drain 返回成功表明所有的 pod (除了前面排除的那些)已经被安全驱逐(遵循期望优雅的中止

编写Spark的WordCount程序并提交到集群运行[含scala和java两个版本] 1. 开发环境 Jdk 1.7.0_72 Maven 3.2.1 Scala 2.10.6 Spark 1.6.2 Hadoop 2.6.4 IntelliJ IDEA 2016.1.1 2. 创建项目1) 新建Maven项目 2) 在pom文件中导入依赖pom.xml文件内容如下: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> &l

Hadoop的运行模式分为3种:本地运行模式,伪分布运行模式,集群运行模式,相应概念如下: 1.独立模式即本地运行模式(standalone或local mode)无需运行任何守护进程(daemon),所有程序都在单个JVM上执行.由于在本机模式下测试和调试MapReduce程序较为方便,因此,这种模式适宜用在开发阶段. 单机模式是Hadoop的默认模式.当首次解压Hadoop的源码包时,Hadoop无法了解硬件安装环境,便保守地选择了最小配置.在这种默认模式下所有3个XML文件均为空.当配置文

Redis集群搭建与简单使用 1.介绍安装环境与版本: 1)Redis使用的是Redis-3.2.8版本. 2)用一台虚拟机模拟6个节点,三个master节点,三个slave节点.虚拟机使用CentOS6.5系统(192.168.0.132). 2.原理介绍: Redis cluster在设计的时候,就考虑到了去中心化,去中间件,也就是说,集群中的每个节点都是平等的关系,都是对等的,每个节点都保存各自的数据和整个集群的状态.每个节点都和其他所有节点连接,而且这些连接保持活跃,这样就保证了我们只需

一.如何从Kubernetes集群中移除Node比如从集群中移除k8s-node03这个Node节点,做法如下: 1)先在master节点查看Node情况 [root@k8s-master01 ~]# kubectl get nodes NAME STATUS ROLES AGE VERSION k8s-node01 Ready <none> 47d v1.14.2 k8s-node02 Ready <none> 47d v1.14.2 k8s-node03 Ready <n

注意:在对Service Fabric的节点做操作之前,请务必确认是否是种子节点(Seed Node)且当前节点的数量是否与SF的持久层要求的数量一致. 可靠性级别是 Service Fabric 群集资源的一个属性. 对于各个节点类型,此属性的配置必须相同. 该属性控制群集系统服务的复制因子,是群集资源级别的设置.可靠性级别决定了主节点类型必须具有的节点数下限. 可靠性层可以采用以下值: 白金:运行包含 7 个目标副本集和 9 个种子节点的系统服务. 金:运行包含 7 个目标副本集和 7 个种

要在Hadoop集群运行上运行JNI程序,首先要在单机上调试程序直到可以正确运行JNI程序,之后移植到Hadoop集群就是水到渠成的事情. Hadoop运行程序的方式是通过jar包,所以我们需要将所有的class文件打包成jar包.在打包的过程中,无需将动态链接库包含进去. 在集群中运行程序之前,Hadoop会首先将jar包传递到所有的节点,然后启动运行.我们可以在这个阶段将动态链接库作为附件和jar包同时传递到所有的节点.方法就是给jar命令指定-files参数.命令如下: hadoop ja

Node节点是Kubernetes集群中的工作负载节点.每个node都会被master分配一些工作负载,每个node节点都运行以下关键服务进程.Kubelet :负责pod对应的容器的创建.启停等任务,同时与master节点密切协作,实现集群管理的基本功能.Kube-proxy: 实现kubernetes service的通信与负载均衡机制的重要组件. Docker Engine(docker): Docker引擎,负责本机的容器创建和管理工作. 部署kubelet: 1.二进制包准备 将软件包

不多说,直接上干货! hadoop-2.6.0动态添加新节点 https://blog.csdn.net/baidu_25820069/article/details/52225216 Hadoop集群动态增加新节点 一.在新增节点配置运行环境 1.安装和其他节点相同的java环境,jdk版本要相同. 2.修改/etc/hosts配置文件,添加ip与hostname的对应关系并分发到集群各个节点. 3.关闭防火墙.相关软件工具的安装等. 4.配置ssh免密码登录,使新增节点和集群其他节点能实现免

Linux系统调优: Linux调整打开文件数(重新启动生效) 在/etc/security/limits.conf在文件中增加: * soft nofile 8192 * hard nofile 20480 * - memlock unlimited 索引优化: 设置集群副本不要过多,不是越多越好,起初设置成"index.number_of_replicas": 0,后期可使用_settings方法对副本进行调整优化效率.方法:wf_mds_chn_claw/_settings.PU

开发环境: windows10+伪分布式(虚拟机组成的集群)+IDEA(不需要装插件) 介绍: 本地开发,本地debug,不需要启动集群,不需要在集群启动hdfs yarn 需要准备什么: 1/配置win10的环境,path设置为hadoop/bin目录 2/将hadoop在win10系统下编译,替换hadoop/bin,hadoop/lib目录为对应的win10编译版本 本地运行详细步骤: 1/在run configurations里设置program arguments,即设置main方法的

07.Spark集群的进程管理 7.1 概述 Spark standalone集群模式涉及master和worker两个守护进程.master进程是管理节点,worker进程是工作节点.spark提供了很多方便启动或停止进程的脚本,风格和hadoop相似. 7.2 启动脚本 #启动所有spark进程包括master和worker,该命令在maste节点执行 $>start-all.sh #启动Master进程,该命令需要在master节点执行 $>start-master.sh #启动所有wo

1.几种运行模式介绍 Spark几种运行模式: 1)Local 2)Standalone 3)Yarn 4)Mesos 下载IDEA并安装,可以百度一下免费文档. 2.spark Standalone模式配置并测试 1)jdk1.8已经安装 2)scala2.11.8已经安装 3)Hadoop2.5.0已经安装 4)安装Spark Standalone a)配置slave vi slaves bigdata-pro01.kfk.com bigdata-pro02.kfk.com bigdata-

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Spark学习笔记3 IDEA编写scala代码并打包上传集群运行 我们在IDEA上的maven项目已经搭建完成了,现在可以写一个简单的spark代码并且打成jar包 上传至集群,来检验一下我们的spark搭建后是否真正可以使用了 1.今天就和大家写一个计算π的spark代码 下面我把已经写好了的代码放在下面,大家可以借以参考一下 package day02 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import scala.math.r

一个很久之前写的Spark作业,当时运行在local模式下.最近又开始处理这方面数据了,就打包提交集群,结果频频空指针.最开始以为是程序中有null调用了,经过排除发现是继承App导致集群运行时候无法反射获取main方法. 这个问题不难,起始我们也知道提交作业时候不能继承App,源码也看过这一部分,容易被混淆是程序的错.错误如下: Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to