自己搭建的集群,启动hadoop 集群是,发现slave节点的datanode没有启动,查了资料发现是因为我在启动集群前,执行了这个命令: hadoop namenode -format 这个指令会重新格式化namenode的信息,这样可能会导致master节点的VERSION信息跟datanode的信息对不上,导致指令无法同步. 查看VERION信息: master 的 namenode 信息: > cd /usr/local/src/hadoop-2.6.1/dfs/name/current

1.安装jdk,配置环境变量 root@localhost java]# vi /etc/profile 在profile中添加如下内容: #set java environmentexport  JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_79export  JRE_HOME=$JAVA_HOME/jreexport  CLASS_PATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/libexport 

开篇:在本笔记系列的第一篇中,我们介绍了如何搭建伪分布与分布模式的Hadoop集群.现在,我们来了解一下在一个Hadoop分布式集群中,如何动态(不关机且正在运行的情况下)地添加一个Hadoop节点与下架一个Hadoop节点. 一.实验环境结构 本次试验,我们构建的集群是一个主节点,三个从节点的结构,其中三个从节点的性能配置各不相同,这里我们主要在虚拟机中的内存设置这三个从节点分别为:512MB.512MB与256MB.首先,我们暂时只设置两个从节点,另外一个作为动态添加节点的时候使用.主节点与

1. 介绍 在过去几年中,神经网络已经有了很壮观的进展,现在他们几乎已经是图像识别和自动翻译领域中最强者[1].为了从海量数据中获得洞察力,需要部署分布式深度学习.现有的DL框架通常需要为深度学习设置单独的集群,迫使我们为机器学习流程创建多个程序(见Figure 1).拥有独立的集群需要我们在它们之间传递大型数据集,从而引起不必要的系统复杂性和端到端的学习延迟. TensorFlow是Google公司刚刚发布不久一款用于数值计算和神经网络的深度学习框架.TensorFlowOnSpark是yah

简介与环境准备 hadoop的核心是分布式文件系统HDFS以及批处理计算MapReduce.近年,随着大数据.云计算.物联网的兴起,也极大的吸引了我的兴趣,看了网上很多文章,感觉还是云里雾里,很多不必要的配置都在入门教程出现.通过思考总结与相关教程,我想通过简单的方式传递给同样想入门hadoop的同学.其实,如果你有很好的Java基础,当你入门以后,你会感觉到hadoop其实也是很简单的,大数据无非就是数据量大,需要很多机器共同来完成存储工作,云计算无非就是多台机器一起运算. 操作建议:理论先了

前段时间搭建Hadoop分布式集群,踩了不少坑,网上很多资料都写得不够详细,对于新手来说搭建起来会遇到很多问题.以下是自己根据搭建Hadoop分布式集群的经验希望给新手一些帮助.当然,建议先把HDFS和MapReduce理论原理看懂了再来搭建,会流畅很多. 准备阶段: 系统:Ubuntu Linux16.04  64位 (下载地址:https://www.ubuntu.com/download/desktop) 安装好Ubuntu之后,如果之前没有安装过jdk,需要先安装jdk.这里安装jdk的

layout: "post" title: "Hadoop分布式集群搭建" date: "2017-08-17 10:23" catalog: true --- 基础环境 ## 环境准备 1,软件版本 (1)在VMWare上面跑了三台虚拟机:CentOS7,系统内核3.10 (2)三台虚拟机的IP:192.168.102.3,192.168.102.4,192.168.102.5.三台机器分别作为hadoop的master,slaveA,slav

早在四月份的时候,就已经开了这篇文章.当时是参加数据挖掘的比赛,在计科院大佬的建议下用TensorFlow搞深度学习,而且要在自己的hadoop分布式集群系统下搞. 当时可把我们牛逼坏了,在没有基础的前提下,用一个月的时间搭建自己的大数据平台并运用人工智能框架来解题. 结果可想而知:GG~~~~(只是把hadoop搭建起来了....最后还是老老实实的写爬虫) 当时搭建是用VM虚拟机,等于是在17台机器上运行17个CentOS 7,现在我们用docker来打包环境. 一.技术架构 Docker 1

学习Hadoop集群环境搭建是Hadoop入门必经之路.搭建分布式集群通常有两个办法: 要么找多台机器来部署(常常找不到机器) 或者在本地开多个虚拟机(开销很大,对宿主机器性能要求高,光是安装多个虚拟机系统就得搞半天……). 那么,问题来了! 有没有更有可行性的办法? 提到虚拟化,Docker最近很是火热!不妨拿来在本地做虚拟化,搭建Hadoop的伪分布式集群环境.虽然有点大材小用,但是学习学习,练练手也是极好的. 文章比较长,建议先倒杯水,听我慢慢到来…… 先说一下我的思路吧: 先使用Dock

Hadoop+HBase 集群搭建 1. 环境准备 说明:本次集群搭建使用系统版本Centos 7.5 ,软件版本 V3.1.1. 1.1 配置说明 本次集群搭建共三台机器,具体说明下: 主机名 IP 说明 hadoop01 10.0.0.10 DataNode.NodeManager.NameNode hadoop02 10.0.0.11 DataNode.NodeManager.ResourceManager.SecondaryNameNode hadoop03 10.0.0.12 Data

电脑如果是8G内存或者以下建议搭建3节点集群,如果是搭建5节点集群就要增加内存条了.当然实际开发中不会用虚拟机做,一些小公司刚刚起步的时候会采用云服务,因为开始数据量不大. 但随着数据量的增大才会考虑搭建自己的集群,中大型公司肯定会搭建自己的专属集群,毕竟云服务用起来方便,但是还是有很多的局限性. 简单的集群架构图 1.journalnode来现主备节点之间的数据共享. 2.zookeeper实现主备节点的切换,通过选举机制来实现的. 1. 内存的选择一部是大内存容量的,64G 128G以上的,

最近准备接触分布式计算,学习分布式计算的技术栈和架构知识.目前的分布式计算方式大致分为两种:离线计算和实时计算.在大数据全家桶中,离线计算的优秀工具当属Hadoop和Spark,而实时计算的杰出代表非Flink莫属了.Hadoop算是分布式计算的鼻祖,又是用Java代码实现,我们就以Hadoop作为学习分布式计算的入门项目了. 目录 一.环境 二.创建Hadoop用户 1. 设置密码 2. 增加管理员权限 三.配置SSH免密登录 四.hosts配置主机名 五.安装JDK环境 六.安装Hadoop

简介与环境准备 hadoop的核心是分布式文件系统HDFS以及批处理计算MapReduce.近年,随着大数据.云计算.物联网的兴起,也极大的吸引了我的兴趣,看了网上很多文章,感觉还是云里雾里,很多不必要的配置都在入门教程出现.通过思考总结与相关教程,我想通过简单的方式传递给同样想入门hadoop的同学.其实,如果你有很好的Java基础,当你入门以后,你会感觉到hadoop其实也是很简单的,大数据无非就是数据量大,需要很多机器共同来完成存储工作,云计算无非就是多台机器一起运算. 操作建议:理论先了

忽略元数据末尾 回到原数据开始处 Hadoop+spark集群搭建 说明: 本文档主要讲述hadoop+spark的集群搭建,linux环境是centos,本文档集群搭建使用两个节点作为集群环境:一个作为Master节点,另一个作为Slave节点,由于spark依赖scala,所以需要安装scala 搭建步骤: 一:安装jdk二:安装hadoop集群(http://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/也可参考这个大家hadopp集群)1:选定一台机器

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

使用docker搭建部署hadoop分布式集群 在网上找了非常长时间都没有找到使用docker搭建hadoop分布式集群的文档,没办法,仅仅能自己写一个了. 一:环境准备: 1:首先要有一个Centos7操作系统.能够在虚拟机中安装. 2:在centos7中安装docker,docker的版本号为1.8.2 安装过程例如以下: <1>安装制定版本号的dockeryum install -y docker-1.8.2-10.el7.centos <2>安装的时候可能会报错,须要删除这

                                                              hadoop+zookeeper集群高可用搭建 Senerity 发布于 2016/12/12 09:19  [推荐阅读]滴滴出行的数据架构和信息流处理思路解析->>> Hadoop集群搭建步骤 1.  架构图 2.  准备5台机器 centosa: 192.168.42.128 centosb: 192.168.42.129 centosc: 192.168.42

超快速使用docker在本地搭建hadoop分布式集群 超快速使用docker在本地搭建hadoop分布式集群 学习hadoop集群环境搭建是hadoop入门的必经之路.搭建分布式集群通常有两个办法: 找多台机器来部署(通常找不到机器) 在本地开多个虚拟机(对宿主机器性能要求很高) 如果以上两种办法都对您不适用,那么现在有种更好更方便的办法,使用docker在本地做虚拟化,搭建hadoop伪分布式集群环境.虽然有点大材小用,但是用来练习还是挺好的. 操作思路: 使用docker构建一个Hadoo

Hadoop分布式集群部署 系统系统环境: OS: CentOS 6.8 内存:2G CPU:1核 Software:jdk-8u151-linux-x64.rpm hadoop-2.7.4.tar.gz hadoop下载地址: sudo wget http://mirrors.hust.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2.7.4/hadoop-2.7.4.tar.gz 主机列表信息: 主机名 IP 地址 安装软件 Hadoop role Node role

材料:3台虚拟主机,ip分别为: 192.168.1.201 192.168.1.202 192.168.1.203 1.配置主机名称 三个ip与主机名称分别对应关系如下: 192.168.1.201 node201192.168.1.202 node202192.168.1.203 node203 1)修改配置文件 vi /etc/sysconfig/network <!-- 添加 --> NETEORKING=yes HOSTNAME=node203 2)重启使生效 service net

搭建集群后再namenode上查看进程发现除了三个基本进程还可能有别的进程,例如本来在子节点出现的进程出现在了主节点上,namenode按正常来说是有三个进程的:namenode,resourcemanager,secondarynamenode,子节点上有两个进程:nodemanager,datanode,但是可能会出现本来出现在子节点上的进程出现在主节点上了,如下 (请忽略3123进程) 刚开始我也有点懵,后来想了想发现,额..