是不是都需要一个声明,来一个: 声明: 本文只是总结本人本地模拟环境测试,并没有经过严格的线上测试.请自己在本地严格测试之后慎重使用在生产环境! kudu_master.kudu_tserver服务迁移时候会涉及数据的迁移,概括如下: 1.kudu_master部署机器 172.16.100.1 kudu_master1 Leader  172.16.100.2 kudu_master2 Follower 172.16.100.3 kudu_master3 Follower 2.确认kudu集群

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

1.首先查看Cloudera Management Service下有哪些服务,cdh版本为5.9.2: 可以看到基本上有以上6个角色: 2.停止所有角色,并执行删除: 3.找到集群中另外一个节点,添加对应角色,我这里添加到hadoopNode4上: 元数据库为mysql,在hadoopNode6上: 需要将mysql驱动器scp到hadoopNode4上: [root@hadoopNode6:/etc/yum.repos.d]# scp /usr/share/java/mysql-connec

1.停掉外部接入服务: 2 NameNode Metadata备份: 2.1 备份fsimage数据,(该操作适用HA和非HA的NameNode),使用如下命令进行备份: [root@cdh01 dfs]# mkdir nn_metadata_back [root@cdh01 dfs]# hdfs dfsadmin -fetchImage nn_metadata_back/ [root@cdh01 dfs]# ll nn_metadata_back 2.2 备份edits数据(该操作适用非HA的

1.添加新节点 2.迁移hdfs和hbase数据: 3.迁移源节点各个服务到新节点: 4.利用HA,包括hdfs,hbase master,resourcemanager的ha实现在线迁移: 5.数据验证,可用性验证:

CDH 数据库 磁盘坏了  所有集群配置 都没了    而且 还没备份  ....    元数据 还在  cdh  软件配置 和  安装软件 不能用了 下载 apache hadoop   重新配置  namenode datenode   journode  加载以前的数据  读出来了  .. 强制了  namenode 主   把数据迁移到 其他节点   因为 重新 安装数据可  CDH 自动把之前的目录  配置文件 和 软件 全部清空了 还是手动安装靠谱

http://ju.outofmemory.cn/entry/237491 Overview 最近一段时间都在搞集群迁移.最早公司的hadoop数据集群实在阿里云上的,机器不多,大概4台的样子,据说每个月要花7000多.从成本的角度,公司采购了4台2手服务器(E5-2420 v2 * 2+96G内存)在办公室自己搭数据集群.虽然说机房条件艰苦,没空调就算了,还有暖气呢,但是机器还是挺不错的,比阿里云32G的的机器强多了,4台大概2万,还不够阿里云烧3个月的,理论上只要能用3个月就已经很划算了.

新集群CDH版本,刚刚搭建起来,5个节点起了1个hive服务,另外5个节点又单独起了1个hive服务,一共2个人hive服务.老哥对其中的一个hive进行了数据迁移,对hive数据库进行了替换,就这样,迁移完成没有问题.但是配置yarn参数时,需要对yarn进行重启,重启中涉及对hive的重启,完蛋,hive metastore 无法启动,报下面的错误:(ps:没有导过数据的那个hive就没有问题) com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.MySQLSyntaxError

kafka版本:适用于目前2.0以下 第一步: 假如有一个topic叫做test,当前topic的详情是这样的: [cdh@cdh1 kafka_2.11-1.0.1]$ bin/kafka-topics.sh --topic test --describe --zookeeper hadoop01:2181 Topic:test PartitionCount:3 ReplicationFactor:2 Configs: Topic: test Partition: 0 Leader: 2 Re

HDFS集群PB级数据迁移方案-DistCp生产环境实操篇 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 用了接近2个星期的时间,终于把公司的需要的大数据组建部署完毕了,当然,在部署的过程中踩了不少坑,自己也对系统,网络,各个大数据生态圈常用软件进行了调优操作,后期等我整理好笔记后会分享给大家参考的.集群是部署好了,但是没有数据的话也没有人会去用.因此我们需要把旧集群的数据迁移至新集群中(旧集群的数据都是存放在云平台上的,而新集群),在迁移的过程中,参考网上的很多解决方案,最

1.迁移JournalNode节点 当你在HDFS服务中新加入一个JournalNode角色时,JournalNode角色需要的数据目录是没有被创建的.但你启用HDFS的HA后,NameNode必须需要JournalNodes都是正常的,并且可以接受edits更新,所以JN如果有问题,会直接导致NN起不来. 无论你是新装JournalNode还是迁移JournalNode角色,JN的edits目录必须格式化.格式化后会有namespace目录,并且目录里会包含正确信息的其他文件. 2.1.新装J

Cloudera Manager的存储空间规划 最低要求角色: 完全管理员 Cloudera Manager跟踪许多后台进程中的服务,作业和应用程序的度量标准.所有这些指标都需要存储.根据组织的大小,此存储可以是本地或远程,基于磁盘的,也可以是数据库,由您或其他位置的其他团队管理. 大多数系统管理员都知道常见的位置 /var/log/并且这些地点需要有足够的空间.本主题可帮助您规划Cloudera Manager Server和Cloudera Management Service用于存储度量标

目录 1. 问题描述 最近在使用Mahout里的推荐算法进行实验,由于业务需求,需要修改Mahout源码,将原本输出到HDFS上的结果输出到HBase中.由于Mahout发布的源码都是Maven项目,所以在对项目进行编译打包时遇到了一些问题,在此文章中进行记录总结. 2. Mahout源码下载 目前,Mahout最新版本已经更新到0.13,从基于Hadoop平台迁移到了Spark,从Mahout官网可以了解其发展历程和框架特性. 官网地址:http://mahout.apache.org/ Ma

一. 部署读写分离的契机 目前公司整体项目稳定运行在CDH5.6版本上,与其搭配的Hbase1.0.0无法正确运行Kylin,原因是Kylin只满足Hbase1.1.x+版本.解决方案如下 1. 升级整体CDH版本,从而获得高版本Hbase(方案风险太大) 2. 把Hbase从CDH单独剥离出来,用原生的Hbase高版本替代(方案缺点是管理Hbase不方便,原有的应用难迁移) 3. Kylin读写分离(经验证,CDH5.6的Hbase支持Kylin建CUBE,但无法读(api不兼容),所以只需在

概述 在Hbase中,表的RowKey 按照字典排序, Region按照RowKey设置split point进行shard,通过这种方式实现的全局.分布式索引. 成为了其成功的最大的砝码. 然而单一的通过RowKey检索数据的方式,不再满足更多的需求,查询成为Hbase的瓶颈,人们更加希望像Sql一样快速检索数据,可是,Hbase之前定位的是大表的存储,要进行这样的查询,往往是要通过类似Hive.Pig等系统进行全表的MapReduce计算,这种方式既浪费了机器的计算资源,又因高延迟使得应用黯

添加了一块硬盘,原来的DataNode已经把原有的硬盘占满:怎么办,想要把旧有的数据迁移到新的硬盘上面: 1. 在CDH中修改目录(在HDFS组件中搜索.dir),本例中,新加的硬盘挂载在/data上面,NameNode,DataNode,以及CheckPoint路径都前加一个“/data": 2. 重启HDFS,NameNode可能会出错,没有关系: 3. 关闭CDH的集群: 4. 切换到hdfs用户,将就有路径下的/dfs拷贝到/data下面:如果不是则拷贝完毕后,要把dfs下面所有的文件权

一.概述 Sqoop是一个在结构化数据和Hadoop之间进行批量数据迁移的工具,结构化数据可以是Mysql.Oracle等RDBMS. Sqoop底层用MapReduce程序实现抽取.转换.加载,MapReduce天生的特性保证了并行化和高容错率,而且 相比Kettle等传统ETL工具,任务跑在Hadoop集群上,减少了ETL服务器资源的使用情况.在特定场景下,抽取过程会有很大的性能提升.    如果要用Sqoop,必须正确安装并配置Hadoop,因依赖于本地的hadoop环境启动MR程序:my

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场景: 一套自己编译的Hbase集群 A 一套自己通过cloudera平台搭建的Hbase集群 B 注意:( 我的两套集群是同一个网段的) 方式1:通过快照方式进行数据迁移(不需要提前建表) 1):首先现在老集群A上进行快照制作(hbase命令行) hbase> snapshot '要快照的表名tableA' , '快照名称snapA' 查看快照:list_snapshots 删除快照:delete_snapshot '快照名称snapA' 2):开始快照迁移(将集群A的快照迁移到集群B上) b

You may choose to install spark, yarn, hive, etc one by one. [Spark] 00 - Install Hadoop & Spark But here, we will introduce how to install and configure big data environment in an automatic way. You will also understand why CDH is there. 一些资源 cdh的py

转:https://blog.csdn.net/qq_26222859/article/details/79976506 译自官网: Installing Cloudera Manager and CDH 本节介绍安装Cloudera Manager,CDH和托管服务(英文术语为management service)的选项.托管服务的选项有2种:托管部署和非托管部署,对应的英文术语为cloudera manager deployment和unmanaged deployment.你可以安装: 使