HA 集群搭建的难度主要在于配置文件的编写, 心细,心细,心细! ha模式下,secondary namenode节点不存在... 集群部署节点角色的规划(7节点)------------------server01 namenode zkfcserver02 namenode zkfcserver03 resourcemanagerserver04 resourcemanagerserver05 datanode nodemanager zookeeper journal nodeserver

原文链接:Spark集群基于Zookeeper的HA搭建部署笔记 1.环境介绍 (1)操作系统RHEL6.2-64 (2)两个节点:spark1(192.168.232.147),spark2(192.168.232.152) (3)两个节点上都装好了Hadoop 2.2集群 2.安装Zookeeper (1)下载Zookeeper:http://apache.claz.org/zookeeper ... keeper-3.4.5.tar.gz (2)解压到/root/install/目录下 (

HBase 使用的是 1.2.9 的版本.  Hadoop HA 的搭建见我的另外一篇:Hadoop 2.7.3 HA 搭建及遇到的一些问题 以下目录均为 HBase 解压后的目录. 1. 修改 conf/hbase-site.xml,内容如下 <configuration> <!-- HBase 的运行模式.为 false 表示单机模式,为 true 表示分布式模式.若为 false,HBase 和 ZooKeeper 会运行在同一个 JVM 中 --> <property

hadoop HA搭建参考:https://www.cnblogs.com/NGames/p/11083640.html (本节:用不到YARN 所以可以不用考虑部署YARN部分) Hadoop 使用分 布式文件系统,用于存储大数据,并使用 MapReduce 来处理.Hadoop 擅长于存储各种格式 的庞大的数据,任意的格式甚至非结构化的处理. Hadoop 的限制: Hadoop 只能执行批量处理,并且只以顺序方式访问数据.这意味着必须搜索整个数据集, 即使是最简单的搜索工作.这一点上,一个

正文 下载Spark版本,这版本又要求必须和jdk与hadoop版本对应. http://spark.apache.org/downloads.html tar -zxvf 解压到指定目录,进入conf进行培训.spark-env.sh.template 改为 spark-env.sh,注册 export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=hp01:

目前网上能找到的做HA的教程基本都无法真正做到多机高可用,包括官方文档,经过很久的折腾,终于做到了多机高可用,希望其它人不再被坑. 集群模式安装 前提条件: 机器已经安装好Java环境 jobManager到taskManager的机器做ssh免密登录(非必须) 以下操作都是直接使用的机器名,并保证可访问(/etc/hosts里配置) standalone模式 该格式下一个master, 多个worker. 如下使用了三台机器,其中一台名为flink-master,另两台分别为:flink-sl

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk8 hadoop-3.1.1 由于NameNode对于整个HDFS集群重要性,为避免NameNode单点故障,在集群里创建2个或以上NameNode(不要超过5个),保证高可用. 实现主备NameNode需要解决的问题:1.通过JournalNodes来保证Active NN与Standby NN之间的元数据同步 2.通过ZKFC来保证Active NN与Sta

看了Hadoop的一个7天视频教程,里面给出了搭建的详细步骤,教程中是按2.4.1版本搭建的,我用的是2.7.3版本,好像没什么差别.下面是抄过来的,加了一点注释. hadoop2.0已经发布了稳定版本了,增加了很多特性,比如HDFS HA.YARN等.最新的hadoop-2.4.1又增加了YARN HA 注意:apache提供的hadoop-2.4.1的安装包是在32位操作系统编译的,因为hadoop依赖一些C++的本地库,所以如果在64位的操作上安装hadoop-2.4.1就需要重新在64操

Hadoop HA 什么是 HA HA是High Available缩写,是双机集群系统简称,指高可用性集群,是保证业务连续性的有效解决方案,一般有两个或两个以上的节点,且分为活动节点及备用节点.通常把正在执行业务的称为活动节点,而作为活动节点的一个备份的则称为备用节点.当活动节点出现问题,导致正在运行的业务(任务)不能正常运行时,备用节点此时就会侦测到,并立即接续活动节点来执行业务.从而实现业务的不中断或短暂中断. hadoop HA机制介绍 hadoop2.0的HA 机制有两个namenod

环境准备 确保主机搭建 HDFS HA 运行环境 步骤一:修改 mapred-site.xml 配置文件 [root@node-01 ~]# cd /root/apps/hadoop-3.2.1/etc/hadoop/ [root@node-01 hadoop]# vim mapred-site.xml <configuration> <!-- 配置MapReduce程序运行模式 为 yarn(不配置默认为 local 模式) --> <property> <na

1.配置资源前准备: 安装好数据库并保持两台机器用户ID及组ID一致,组ID和用户ID在/etc/passwd查看,如不保持一致,可能导致切机时阵列的属主改变,导致数据库无法启动. 建议用法,现在两台机器上建好kingbase组,然后通过 groupmod  kingbase –g xxx(ID值) 然后建立用户是将kingbase用户直接绑定到kingbase组上 useradd –m –d/home/kingbase kingbase –g kingbase 操作系统相关配置 ■  更改Ki

最近公司新项目申请资源,虚拟机资源打开时候使用source login.sh的脚本来进行登录注册,好奇心驱使下看了看里面的shell脚本,使用到了hiveserver2的zookeeper连接,百度一下找了篇博客学习一下: 转自:https://blog.csdn.net/qq_30950329/article/details/78024282 在生产环境中使用Hive,强烈建议使用HiveServer2来提供服务,好处很多: 1. 在应用端不用部署Hadoop和Hive客户端: 2. 相比hi

架构 master1,2 免秘钥登录 配置环境变量export HBASE_HOME=/root/hbase-0.99.2export PATH=$PATH:$HBASE_HOME/bin 修改配置文件hbase-env.shexport JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_40 //jdk安装目录export HBASE_MANAGES_ZK=false #如果使用独立安装的zookeeper这个地方就是false hbase-site.xml<property> &l

本篇介绍在centos7中搭建hadoop2.10高可用集群,首先准备6台机器:2台nn(namenode);4台dn(datanode):3台jns(journalnodes) IP hostname 进程 192.168.30.141 s141 nn1(namenode),zkfc(DFSZKFailoverController),zk(QuorumPeerMain) 192.168.30.142 s142 dn(datanode), jn(journalnode),zk(QuorumPee

五.准备HA环境1.准备yum源a.安装vsftp服务,将光盘镜像copy到本地ftp目录作为yum源.[root@s1 ~]# mount 可以看到cdrom已经挂载了,首先安装vsftp服务[root@s1 ~]# cd /media/RHEL_6.3\ x86_64\ Disc\ 1/Packages/[root@s1 Packages]# rpm -ivh vsftpd-2.2.2-11.el6.x86_64.rpm[root@s1 Packages]# rpm -ivh ftp*b.启

概述 简单hdfs高可用架构图 在hadoop2.x中通常由两个NameNode组成,一个处于active状态,另一个处于standby状态.Active NameNode对外提供服务,而Standby NameNode则不对外提供服务,仅同步active namenode的状态,以便能够在它失败时快速进行切换.    hadoop2.x官方提供了两种HDFS HA的解决方案,一种是NFS,另一种是QJM.这里楼主使用简单的QJM.在该方案中,主备NameNode之间通过一组JournalNod

戳更多文章: 1-Flink入门 2-本地环境搭建&构建第一个Flink应用 3-DataSet API 4-DataSteam API 5-集群部署 6-分布式缓存 7-重启策略 8-Flink中的窗口 9-Flink中的Time Flink时间戳和水印 Broadcast广播变量 FlinkTable&SQL Flink实战项目实时热销排行 Flink写入RedisSink 17-Flink消费Kafka写入Mysql Flink的HA搭建并不复杂,本质来说就是配置2个jobmanag

HDFS高可用环境HA的架构 HDFS组件由一个对外提供服务的namenode(存储元数据)和N个datanode组成:Zookeeper有三个作用:1.为了统一配置文件 config 2.多个节点的进程要修改公共变量的话,zookeeper会加一个锁 3.仲裁 (必须是奇数个节点,自己组成一个集群,叫Ensemble) HA:多了一台NameNode(standby),datanode同时向NameNode(Active)和NameNode(standby)发送心跳.当提交一个上传任务put的

Hadoop HA 搭建hbase启动时只有HMaster起来,HRegionServer没有起来 查看报错信息为: 2019-08-31 19:17:14,212 ERROR [main] regionserver.HRegionServer: Failed construction RegionServer java.lang.IllegalArgumentException: java.net.UnknownHostException: mycluster at org.apache.ha

目录 Spark(三)角色和搭建 一.Spark集群角色介绍 二.集群的搭建 三.history服务 四.使用spark-submit进行计算Pi 五.Spark On Yarn 六.shell脚本 七.调优 Spark(三)角色和搭建 一.Spark集群角色介绍 详见JerryLead/SparkInternals,他的图解介绍能清晰的讲清楚Spark集群 二.集群的搭建 2.1.架构(图片来源,Spark官网) 一个Driver Program含有一个SparkContext,课由Clust

1. Neo4j简介 Neo4j是一个用Java实现的.高性能的.NoSQL图形数据库. Neo4j 使用图(graph)相关的概念来描述数据模型,通过图中的节点和节点的关系来建模. Neo4j完全兼容ACID的事务性. Neo4j以"节点空间"来表达领域数据,相对于传统的关系型数据库的表.行和列来说,节点空间可以更好地存储由节点关系和属性构成的网络,如社交网络,朋友圈等. 2 neo4j版本介绍 community:支持单机不支持集群化,而企业版本才支持集群化等特性. 企业版本分为三