环境篇:CM+CDH6.3.2环境搭建(全网最全) 一 环境准备 1.1 三台虚拟机准备 Master( 32g内存 + 100g硬盘 + 4cpu + 每个cpu2核) 2台Slave( 12g内存 + 100g硬盘 + 4cpu + 每个cpu1核) 参考地址: https://www.cnblogs.com/ttzzyy/p/12566281.html 1.准备的机器只要网络IP不冲突通并且可以正常访问网络即可,如机器资源不够,可自行分配所需要的资源,或者使用云服务 2.关闭防火墙,云服务

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

一.前述 CDH(Cloudera's Distribution, including Apache Hadoop)是Hadoop众多分支中的一种,由Cloudera维护,基于稳定版本的Apache Hadoop构建提供了Hadoop的核心可扩展存储.分布式计算 基于Web的用户界面.简单来说CDH就是把我们知道的大数据家族组件进行了一个组合,然后提供了一个WEB-UI的页面,使原来的搭建操作变得非常简单.CDH架构图如下: 这里面server是服务端,agent值真正安装应用程序的节点.Man

目录 目录 实验环境 安装 Hadoop 配置文件 在另外两台虚拟机上搭建hadoop 启动hdfs集群 启动yarn集群 本文主要是在上节CentOS集群基础上搭建Hadoop集群. 实验环境 Hadoop版本:CDH 5.3.6 *本实验项目所需软件均可在百度网盘链接:http://pan.baidu.com/s/1dFeNR6h 密码:1zx4中获取. 安装 Hadoop 上传hadoop文件到/usr/local目录下 rz 解压 tar -zxvf hadoop-2.5.0-cdh5.

经过无数次的失败,终于将CDH安装到两台普通的笔记本电脑上,主要失败原因有以下几点: 不熟悉安装过程,官方给出的安装方法有三种,所以都尝试了一遍,浪费了大量时间,所以有时候方法多不见得是一件好事. 安装设备太差,有时会因为占用内存或者CPU占用过高而死机. 安装网络环境太差,导致传输过程可能出现超时失败现象. 安装时间过久,导致出错后重新再来时间付出太多. 以下讲的方法不是最优的方法,但是是我们最后的方法,可供参考. 1.搭建环境 两台笔记本电脑A和B,自带内存分别为12G和8G,安装VMwar

1      集群环境 主节点 master001 ~~ master006 从节点 slave001 ~~ slave064 2      安装CDH5的YUM源 rpm -Uvhhttp://archive.cloudera.com/cdh5/one-click-install/redhat/6/x86_64/cloudera-cdh-5-0.x86_64.rpm 或 wgethttp://archive.cloudera.com/cdh5/redhat/6/x86_64/cdh/cloud

Hive默认使用的计算框架是MapReduce,在我们使用Hive的时候通过写SQL语句,Hive会自动将SQL语句转化成MapReduce作业去执行,但是MapReduce的执行速度远差与Spark.通过搭建一个Hive On Spark可以修改Hive底层的计算引擎,将MapReduce替换成Spark,从而大幅度提升计算速度.接下来就如何搭建Hive On Spark展开描述. 注:本人使用的是CDH5.9.1,使用的Spark版本是1.6.0,使用的集群配置为4个节点,每台内存32+G,

为什么使用CDH版本? 这个主要考虑到兼容性. 下载地址:http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5 最新的CDH公司的hadoop版本: 一:准备工作 1.步骤 1)hadoop ->下载解压 ->修改配置文件 ->hadoop-env JAVA_HOME ->core-site fs.defaultFS hadoop.tmp.dir ->hdfs-site dfs.replication permission ->mapred-si

1.下载组件 首先去CDH网站上下载hadoop组件 地址:http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/ 注意版本号要与其他的组件CDH版本一致 2.环境配置 设置主机名和用户名 配置静态IP 配置SSH免密登录 配置JDK 3.配置HADOOP 1.新建用户hadoop,从root用户获取/opt文件夹的权限,所有节点都要执行 useradd -m hadoop -s /bin/bashpasswd hadoopchown -R hadoop /opt/mod

一.概述 Cloudera版本(Cloudera’s Distribution Including Apache Hadoop,简称“CDH”),基于Web的用户界面,支持大多数Hadoop组件,包括HDFS.MapReduce.Hive.Pig. Hbase.Zookeeper.Sqoop,简化了大数据平台的安装.使用难度. 二.安装部署 | 序号 | IP地址 | 主机名 |系统版本| | -------- | -------- | -------- | | 1 | 172.20.2.222

一:准备工作 1.步骤 1)hadoop ->下载解压 ->修改配置文件 ->hadoop-env JAVA_HOME ->core-site fs.defaultFS hadoop.tmp.dir ->hdfs-site dfs.replication permission ->mapred-site mapreduce.frame.work historyserver ->yarn-site mapreduce->shuffle resourcemana

安装环境三台centos7 vmw: cdh- 192.168.0.141 [主节点] cdh- 192.168.0.142 [从节点] cdh- 192.168.0.143 [从节点] 1)[各节点]使用本地yum repo进行安装时: 需要在各个节点(192.168.0.141,192.168.0.142,192.168.0.143)上设置本地repo(/etc/yum.repos.d/) cd /etc/yum.repos.d/ mkdir backup mv *.repo ./backu

从这一篇文章开始会有三篇文章依次介绍集群搭建 「Before install」 「Process」 「After install」 继上一篇使用 docker 部署单机 CDH 的文章,当我们使用 docker 评估完相关组件和一些功能之后,接下来就是使用 CDH express 版本来搭建集群. 搭建之前应该关注一下手册看下还有哪些可以注意的地方参见官方 before your install https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/

A record--Offline deployment of Big Data Platform CDH Cluster Tags: Cloudera-Manager CDH Hadoop Deploy Cluster Abstract: Deployment and Management of Hadoop clusters need tools, such as Cloudera Manager. In this article, I compare the tools briefly,

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

一.Cloudera Manager介绍 Cloudera Manager(简称CM)是Cloudera公司开发的一款大数据集群安装部署利器,这款利器具有集群自动化安装.中心化管理.集群监控.报警等功能,使得安装集群从几天的时间缩短在几小时以内,运维人员从数十人降低到几人以内,极大的提高集群管理的效率. 开始之前其实有很多的工作要做,比如配置IP地址.关闭防火墙.配置SSH免密登录等,这些都是比较常规的环境配置,这里不再赘述,不懂者可以参考大数据 -- Hadoop集群环境搭建中部分内容. 附上

1.为什么开启动态资源分配 ⽤户提交Spark应⽤到Yarn上时,可以通过spark-submit的num-executors参数显示地指定executor 个数,随后,ApplicationMaster会为这些executor申请资源,每个executor作为⼀个Container在 Yarn上运⾏.Spark调度器会把Task按照合适的策略分配到executor上执⾏.所有任务执⾏完后, executor被杀死,应⽤结束.在job运⾏的过程中,⽆论executor是否领取到任务,都会⼀直占有

最近在研究数据挖掘相关的东西,在本地 Mac 环境搭建了一套伪分布式的 hadoop 开发环境,采用CDH发行版本,省时省心. 参考来源 How-to: Install CDH on Mac OSX 10.9 Mavericks 官网这篇文章有的地方格式不对,部分链接也失效,运行时还会有一些问题,所以这里重新记录如下. 安装 JDK JDK 1.8 下载地址 安装完成后路径应该是 /Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.x_xx.jdk/Contents

本文主要内容是使用Windows Azure的VIRTUAL MACHINES和NETWORKS服务安装CDH (Cloudera Distribution Including Apache Hadoop)搭建Hadoop集群. 项目中在私有云中使用CDH (Cloudera Distribution Including Apache Hadoop)搭建Hadoop集群进行大数据计算.作为微软的忠实粉丝,将CDH部署到Windows Azure的虚拟机中是我的必然选择.由于CDH中包含多个开源服

CDH 5.5.1 Yum源服务器搭建 下载Cloudera Repo #下载资源仓库repo wget https://archive.cloudera.com/cdh5/redhat/6/x86_64/cdh/cloudera-cdh5.repo mv cloudera-cdh5.repo /etc/ yum.repos.d/ #安装创建repo命令 sudo yum install yum-utils createrepo #下载cloudera-cdh5软件包,喝杯茶休息一下吧! rep

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