一.集群规划 这里搭建一个3节点的HBase集群,其中三台主机上均为Regin Server.同时为了保证高可用,除了在hadoop001上部署主Master服务外,还在hadoop002上部署备用的Master服务.Master服务由Zookeeper集群进行协调管理,如果主Master不可用,则备用Master会成为新的主Master. 二.前置条件 HBase的运行需要依赖Hadoop和JDK(HBase 2.0+对应JDK 1.8+) .同时为了保证高可用,这里我们不采用HBase内置的

1.hbase的介绍(自行百度hbase,比我总结的全面具体) 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. 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

一.当hbase集群和hadoop集群停了做一些配置调整,结果执行stop-all.sh的时候无法停止集群, 提示no datanode,no namenode等等之类的信息, 查看stop-all.sh stop-dfs.sh,stop-yarn.sh脚本,发现都是通过一个pid文件来停止集群的. 这些进程的pid文件默认都是保存在系统的/tmp文件夹以下,系统每一个一段时间就会清楚/tmp以下的内容,于是ls /tmp看了一下,果然没有相关进程的pid文件了.才导致了stop-all.sh无

集群重启后启动ambari-server访问Web页面无法启动集群解决 使用ambari部署的集群重新启动后,必须手动重启ambari-server和所有集群主机上的ambari-agent. ambari-server服务器上执行: $ sudo ambari-server start 所有集群节点主机上执行: $ sudo ambari-agent start

一  Hadoop集群部署 hadoop配置 二 Zookeeper集群部署 zookeeper配置 三  Hbase集群部署 1.配置hbase-env.sh HBASE_MANAGES_ZK:用来设置是否使用hbase自带的zookeeper,默认值为true(即使用内置的) HBASE_PID_DIR:用来存放hbase中的线程的一些信息,默认放在/tmp文件中,容易丢失,而且如果这里不设置会导致stop-hbase.sh 不能用 2.配置  hbase-site.xml hbase.ro

这是因为格式化namenode之后,namenode节点中VERSION的ClusterID会改变!!! 解决办法: 1.打开namenode节点的hdfs-site.xml文件,查看你的namenode的元数据存储位置和datanode数据存储位置: 2.然后到对应的的目录下找到VERSION文件: 3.打开namenode的VERSION文件,复制其中的ClusterID,粘贴到所有datanode节点VERSION文件的ClusterID后,再次启动集群即可!

1.部署Zookeeper集群(hadoop0\hadoop1\hadoop2) 1.1.在hadoop0上解压缩Zookeeper-3.4.5.tar.gz 1.2.执行命令 cp conf/zoo_sample.cfg conf/zoo.cfg 1.3.修改文件conf/zoo.cfg dataDir=DATA_PATH clientPort=2181 #增加 server.0=hadoop0:2888:3888 server.1=hadoop1:2888:3888 server.2=had

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

前面已经完成Zookeeper和HDFS的安装,本文会详细介绍Hbase的安装步骤.以及安装过程中遇到问题的汇总. 系列文章:   Hadoop集群(一) Zookeeper搭建 Hadoop集群(二) HDFS搭建 Hadoop集群(四) Hadoop升级   下面开始Hbase的安装. Hbase的服务器规划 192.168.67.101 c6701 --Master + regionserver192.168.67.102 c6702 --Master(standby)+regionser

使用spark-shell  启动spark集群时的流程简析: spark-shell->spark-submit->spark-class 在sprk-class中根据条件会从不同的入口启动application. 从SparkSubmitDriverBootstrapper启动时 conf/spark-defaults.conf文件必须存在,通过修改SPARK_PRINT_LAUNCH_COMMAND的值可以查看详细的Spark Command SparkSubmitDriverBoots

debug模式启动-支持sa 集群内(pod访问api)使用443加密 no1 no2 安装flanneld kubelet/kube-proxy m1 安装etcd/ api/contruller/scheduler flanneld -etcd-endpoints=http://192.168.x.x:2379 -iface=eth0 -etcd-prefix=/kubernetes/network flanneld -etcd-endpoints=http://192.168.x.x:23

java.lang.NumberFormatException: For input string: "7003@17003" at java.lang.NumberFormatException.forInputString(NumberFormatException.java:65) at java.lang.Integer.parseInt(Integer.java:580) at java.lang.Integer.valueOf(Integer.java:766) at re

1.start-all.sh脚本分析 图1 start-all.sh部分内容 我们可以从start-all.sh脚本源文件中看到它其实是start-master.sh和start-slaves.sh两个脚本的组合. 图2 start-master.sh部分内容 由图2可见,start-master.sh最终是通过类org.apache.spark.deploy.master.Master来完成的,待会儿我们分析. 图3 start-slaves.sh部分内容 由图3可见,start-slaves

hbase集群在启动的时候找不到JAVA_HOME的问题,启动集群的时候报错信息如下: root@master:/usr/local/hbase-/bin# ./start-hbase.sh starting master, logging to /usr/local/hbase-/bin/../logs/hbase-root-master-master.out slave1: +==========================================================

参考链接 http://f.dataguru.cn/thread-209058-1-1.html 我有4HRegionServer节点,1个master,其中3个是unbuntu 系统,2个节点是centos 6.5, 启动过程都很正常,但是一会后slave3 的HRegionServer会自动关闭. 查看tail -n100 hbase-hadoop-regionserver-Slave3.log日志如下: -- ::, WARN [regionserver/Slave3/] zookeepe

本文源码:GitHub || GitEE 一.Hbase简介 1.基础描述 Hadoop原生的特点是解决大规模数据的离线批量处理场景,HDFS具备强大存储能力,但是并没有提供很强的数据查询机制.HBase组件则是基于HDFS文件系统之上提供类似于BigTable服务. HBase是一种分布式.可扩展.支持海量结构化数据存储的NoSQL数据库.HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力,基于列存储模式的而不是基于行的模式.存储数据特点:非结构化或者松散的半结构化数据,存储大表自

引言 在之前的大数据学习系列中,搭建了Hadoop+Spark+HBase+Hive 环境以及一些测试.其实要说的话,我开始学习大数据的时候,搭建的就是集群,并不是单机模式和伪分布式.至于为什么先写单机的搭建,是因为作为个人学习的话,单机已足以,好吧,说实话是自己的电脑不行,使用虚拟机实在太卡了... 整个的集群搭建是在公司的测试服务搭建的,在搭建的时候遇到各种各样的坑,当然也收获颇多.在成功搭建大数据集群之后,零零散散的做了写笔记,然后重新将这些笔记整理了下来.于是就有了本篇博文. 其实我在搭

原文地址:https://www.cnblogs.com/hanzhi/articles/8794984.html 目录 引言 目录 一环境选择 1集群机器安装图 2配置说明 3下载地址 二集群的相关配置 1主机名更改以及主机和IP做相关映射 更改主机名 做主机和IP的关系映射 2ssh免登录 3防火墙关闭 4时间配置 5快捷键设置可选 6整体环境变量设置 二Hadoop的环境搭建 1JDK配置 2hadoop配置 21 文件准备 22 环境配置 23 修改配置文件 231 修改 core-si

最近为了方便开发,在自己的虚拟机上搭建了三节点的Hadoop集群与Hbase集群,hadoop集群的搭建与zookeeper集群这里就不再详细说明,原来的笔记中记录过.这里将hbase配置参数进行相应整理,方便日后使用. 首先vi ~/.bash_profile将hbase的环境变量进行配置,最后source ~./bash_profile使之立即生效 1.修改hbase-env.sh 由于我使用的是外置的zookeeper,所以这里HBASE_MANAGES_ZK设置为,设置参数: # The

HBase集群搭建 搭建环境:假设我们的linux环境已经准备好,包括网络.JDK.防火墙.主机名.免密登录等都没有问题,而且一定要有zookeeper.下面我们用3台linux虚拟机来搭建Hbase集群,首先启动我们的3台linux虚拟机,主机名分别为hadoop01.hadoop02和hadoop03. 1.启动zookeeper集群 启动zookeeper的命令: [root@hadoop01 zookeeper]# bin/zkServer.sh start 查看zookeeper启动状

1. 机器准备(这里做測试用,目的准备5台CentOS的linux系统) 1.1 准备了2台机器,安装win7系统(64位) 两台windows物理主机: 192.168.131.44 administrator/(password是一个空格) 192.168.131.67 administrator/(password是一个空格) 1.2. 每台机器上安装VMwareWorkstation8.0.3 VMwareWorkstation8.0.3序列号:JG2TD-DJL95-FZZZ8-DU1