在线安装 sudo yum install cloudera-manager-agent cloudera-manager-daemons 离线安装 上传三个server的资源包到cdh1节点上(所有节点都要安装) cloudera-manager-daemons-6.1.1-853290.el7.x86_64.rpm cloudera-manager-agent-6.1.1-853290.el7.x86_64.rpm 安装服务 注意:安装这两个资源大多数有可能需要安装一些依赖包,比如opens

欢迎来到 GreatSQL社区分享的MySQL技术文章,如有疑问或想学习的内容,可以在下方评论区留言,看到后会进行解答 GreatSQL社区原创内容未经授权不得随意使用,转载请联系小编并注明来源. 本文来自投稿:by 作业帮DBA团队 一.架构需求: 正常情况下每个云的业务程序(下图中的APP) 通过本地的cetus 写入本地的MGR 节点(默认启动时通过cetus 配置本地MGR 节点为rw); 读请求会根据 cetus 读写分离策略路由到不同的云的MGR 节点 当本地MGR 节点故障,则ce

1. 硬件准备     使用了五台机器,其中两台8c16g,三台4c8g.一台4c8g用于搭建cmServer和NFS服务端,另外4台作为cloudera-manager agent部署CDH集群. ip 主要服务/角色 hostname(hosts配置与此一致) 机器规格 10.2.223.237 cmServer NFS server v-xstest-849-171208-cdh-1.hx 4c8g200g 10.2.223.239 Namenode,resouceManager,Hbas

0.绪论 之前完全没有接触过大数据相关的东西,都是书上啊,媒体上各种吹嘘啊,我对大数据,集群啊,分布式计算等等概念真是高山仰止,充满了仰望之情,觉得这些东西是这样的: 当我搭建的过程中,发现这些东西是这样的: 对于初学者来说,我认为缺点如下: 1.需要控制,配置的东西太多,并且配置对应并不是很清晰(以后优化集群是否会有很高含金量?) 2.整个集群,我觉的从硬件到软件整体来说还是稳定性有待提高,尤其CDH 集群这块一会这个主机失去联系,一会NameNode挂,一会monitor挂,整个使用过程就是

目的 刚入门spark,安装的是CDH的版本,版本号spark-core_2.11-2.4.0-cdh6.2.1,部署了cdh客户端(非集群节点),本文主要以spark-shell为例子,对在cdh客户端上提交spark作业原理进行简单分析,加深理解 spark-shell执行 启动spark-shell后,可以发下yarn集群上启动了一个作业,实际上,cdh-spark默认提交作业模式为yarn-client模式,即在本地运行Driver,作业在yarn集群上执行 spark-shell启动过

body { border: 1px solid #ddd; outline: 1300px solid #fff; margin: 16px auto; } body .markdown-body { padding: 30px; } @font-face { font-family: fontawesome-mini; src: url(data:font/woff;charset=utf-8;base64,d09GRgABAAAAAAzUABAAAAAAFNgAAQAAAAAAAAAAAA

最近CDH集群频繁告警,原因是某些host频繁swapping,极大影响了集群的性能. 后来发现有个设置(/proc/sys/vm/swappiness)需要修改,默认值60 Setting the vm.swappiness Linux Kernel Parameter vm.swappiness is a Linux Kernel Parameter that controls how aggressively memory pages are swapped to disk. It can

2017年2月22日, 星期三 Cloudera Manager安装_搭建CDH集群 cpu   内存16G 内存12G 内存8G 默认单核单线 CDH1_node9 Server  || Agent 10G 6G 5G CDH2_node10 Agent 2G 1-1.5G 1G CDH3_node11 Agent 2G 1-1.5G 1G 1. • 系统环境准备 1.网络配置  vi /etc/sysconfig/network vi /etc/hosts 2.SSH免密钥登录 虚拟机的环境

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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.修改每个用户的hosts vi /etc/hosts #127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4::1 localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6 172.6.10.20 dip001172.6.10.21 dip002172.6.10.22 dip003172.6.10.23 dip

背景:部署CDH集群的 hive 服务,选用 mysql 作为 hive 元数据的存储数据库,通过 hive cli 建表时发现中文注释均乱码. 现象:hive端建表中文注释乱码. 定位: 已经确认过 mysql 库的默认编码是 utf-8,并且 mysql 中建库建表不存在中文乱码的情况. 于是查看hive库表的编码,分别通过如下方式查看hive库和随机某个表的编码,发现hive表的编码是 lantin1,问题也就出在这里. 查看hive库编码: 查看hive表编码: 解决方法: 将hive表

一.系统centOS7以上,至少三台主机 添加ip 主机名映射关系:(每台主机都要做) vim /etc/hosts 127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4 ::1 localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6 10.0.8.107 master 10.0.8.108 node1 10.0.8.1

一.环境准备 准备至少3台设备:CentOS7系统: 如果是在实验环境下,给虚拟机的内存至少4G,根建议1T,数据盘1T,由于是虚拟机,所以根分区和数据盘放心大胆的给:如果是在生产环境则多多益善:我这次的实验环境是三台2G内存,50G硬盘的腾讯云主机(CentOS7.5),不知是否能搭建成功,试试吧: 二.数据库安装 注意:以下数据库的配置方式是错误的,一定不要yum安装数据库,yum安装在CentOS7上是mariadb5.5版本的:在最后初始化的时候会遇到各种古怪问题,我的CDH版本明明是5

1.看了官方文档,没有发现有关整个集群关闭再启动的方法.集群是多机器多节点运行,一般情况不可能出现所有机器都挂掉.但万一同时挂掉,数据丢失的可能性就极大了. 验证方法:手动关闭了集群中所有节点,然后再逐一启动所有节点.然后用redis-trib.rb在创建集群时报如下错误,从官方文档中也没有找到相关说明. [ERR] Node 192.168.116.130:7000 is not empty. Either the node already knows other nodes (check w

关闭集群 - 关闭集群所有组件 关闭Cloudera Management Service 关闭cdh所有客户端节点 sudo /opt/cloudera-manager/cm-5.11.1/etc/init.d/cloudera-scm-agent hard_stop_confirmed 使用stop不会停止pid相关的进程,会造成在客户端机器重启后再次启动cloudera-scm-agent出现异常,使用hard_stop_confirmed则不会造成异常. 关闭chd中服务端节点 sudo

版权声明:本文为博主原创文章.未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/cheungmine/article/details/26678877 zookeeper+kafka集群安装之中的一个 准备3台虚拟机, 系统是RHEL64服务版. 1) 每台机器配置例如以下: $ cat /etc/hosts ... # zookeeper hostnames: 192.168.8.182 zk1 192.168.8.183 zk2 192.168.8.184 zk3 2) 每

CDH集群中YARN的参数配置 前言:Hadoop 2.0之后,原先的MapReduce不在是简单的离线批处理MR任务的框架,升级为MapReduceV2(Yarn)版本,也就是把资源调度和任务分发两块分离开来.而在最新的CDH版本中,同时集成了MapReduceV1和MapReduceV2(Yarn)两个版本,如果集群中需要使用Yarn做统一的资源调度,建议使用Yarn. CDH对Yarn的部分参数做了少了修改,并且添加了相关的中文说明,本文着重介绍了CDH中相比 MapReduceV1一些参

 CDH集群搭建视频教程 百度云网盘下载 链接: http://pan.baidu.com/s/1i5DVBlb   密码:2mny

如果你使用Kubernetes作为应用程序的操作平台,那么你应该会遇到一些有关使用集群的方式的基本问题: 你应该有多少集群? 它们应该多大? 它们应该包含什么? 本文将深入讨论这些问题,并分析你所拥有的一些选择的利弊. 问题所在 作为一个软件创建者,你应该开发并运行了多个应用程序.而且,你应该在不同的环境中运行这些应用程序的多个实例--例如,你应该有开发.测试以及生产环境.那么,不同的环境和应用程序的组合,我们可以得到一个"矩阵": 在以上例子中,有3个应用程序和3个环境,两两组合为9

向CDH5集群中添加新的主机节点 步骤一:首先得在新的主机环境中安装JDK,关闭防火墙.修改selinux.NTP时钟与主机同步.修改hosts.与主机配置ssh免密码登录.保证安装好了perl和python. 步骤二:上传cloudera-manager-el6-cm5.0.0_x86_64.tar.gz文件到/opt目录解压,修改agent配置文件:       vi /opt/cm-5.0.0/etc/cloudera-scm-agent/config.ini  server_host =