上一篇介绍了core-site.xml的配置,本篇继续介绍hdfs-site.xml的配置. 属性名称 属性值 描述 hadoop.hdfs.configuration.version 1 配置文件的版本 dfs.namenode.rpc-address 处理所有客户端请求的RPC地址,若在HA场景中,可能有多个namenode,就把名称ID添加到进来.该属性的格式为nn-host1:rpc-port. dfs.namenode.rpc-bind-host RPC服务器的真实地址,如果为空,则使

when?why? 用MySQL集群? 减少数据中心结点压力和大数据量处理(读写分离),采用把MySQL分布,一个或多个application对应一个MySQL数据库.把几个MySQL数据库公用的数据做出共享数据,例如购物车,用户对象等等,存在数据结点里面.其他不共享的数据还维持在各自分布的MySQL数据库本身中.  集群MySQL中名称概念   MySQL群集需要有一组计算机,每台计算机的角色可能是不一样的.MySQL群集中有三种节点:管理节点.数据节点和SQL节点.群集中的某计算机可能是某一

线上环境elasticsearch5.0.1集群的配置部署 es集群的规划: 硬件: 7台8核.64G内存.2T ssd硬盘加1台8核16G的阿里云服务器 其中一台作为kibana+kafka连接查询的服务器 其他6台都作为node和master两种角色 操作系统:centos7.2 x86_64 为方便磁盘扩容建议将磁盘进行lvm逻辑卷配置,可以参考: aliyun添加数据盘后的物理分区和lvm逻辑卷两种挂载方式 http://blog.csdn.net/reblue520/article/d

1． 先了解一下你是否应该用MySQL集群. 减少数据中心结点压力和大数据量处理,采用把MySQL分布,一个或多个application对应一个MySQL数据库.把几个MySQL数据库公用的数据做出共享数据,例如购物车,用户对象等等,存在数据结点里面.其他不共享的数据还维持在各自分布的MySQL数据库本身中. 2． 集群MySQL中名称概念.(如上图) 1)Sql结点(SQL node--上图对应为MySQLd):分布式数据库.包括自身数据和查询中心结点数据. 2)数据结点(Data node

这个系列大致想跟大家分享以下篇章: 1.mongo 3.4分片集群系列之一:浅谈分片集群 2.mongo 3.4分片集群系列之二:搭建分片集群--哈希分片 3.mongo 3.4分片集群系列之三:搭建分片集群--哈希分片 + 安全 4.mongo 3.4分片集群系列之四:搭建分片集群--哈希分片 + 安全 + 区域 5.mongo 3.4分片集群系列之五:详解平衡器 6.mongo 3.4分片集群系列之六:详解配置数据库 7.mongo 3.4分片集群系列之七:配置数据库管理 8.mongo 3

Hadoop集群完全分布式配置部署 下面的部署步骤,除非说明是在哪个服务器上操作,否则默认为在所有服务器上都要操作.为了方便,使用root用户. 1.准备工作 1.1 centOS6服务器3台 手动指定3服务器台以下信息: hostname IP mask gateway DNS 备注 master 172.17.138.82 255.255.255.0 172.17.138.1 202.203.85.88 服务器1 slave1 172.17.138.83 255.255.255.0 172.

这个系列大致想跟大家分享以下篇章: 1.mongo 3.4分片集群系列之一:浅谈分片集群 2.mongo 3.4分片集群系列之二:搭建分片集群--哈希分片 3.mongo 3.4分片集群系列之三:搭建分片集群--哈希分片 + 安全 4.mongo 3.4分片集群系列之四:搭建分片集群--哈希分片 + 安全 + 区域 5.mongo 3.4分片集群系列之五:详解平衡器 6.mongo 3.4分片集群系列之六:详解配置数据库 7.mongo 3.4分片集群系列之七:配置数据库管理 8.mongo 3

1:Hadoop分布式计算平台是由Apache软件基金会开发的一个开源分布式计算平台.以Hadoop分布式文件系统(HDFS)和MapReduce(Google MapReduce的开源实现)为核心的Hadoop为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构. Hadoop 中的分布式文件系统 HDFS 由一个管理结点 ( NameNode )和N个数据结点 ( DataNode )组成,每个结点均是一台普通的计算机.在使用上同我们熟悉的单机上的文件系统非常类似,一样可以建目录,创建,复制,删除文

1:Hadoop分布式计算平台是由Apache软件基金会开发的一个开源分布式计算平台.以Hadoop分布式文件系统(HDFS)和MapReduce(Google MapReduce的开源实现)为核心的Hadoop为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构. 注意:HADOOP的核心组件有: 1)HDFS(分布式文件系统) 2)YARN(运算资源调度系统) 3)MAPREDUCE(分布式运算编程框架) Hadoop 中的分布式文件系统 HDFS 由一个管理结点 ( NameNode )和N个数据

1.集群部署介绍 1.1 Hadoop简介 Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台.以Hadoop分布式文件系统(HDFS,Hadoop Distributed Filesystem)和MapReduce(Google MapReduce的开源实现)为核心的Hadoop为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构. 对于Hadoop的集群来讲,可以分成两大类角色:Master和Salve.一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的.其中Nam

在前面的Spark发展历程和基本概念中介绍了Spark的一些基本概念,熟悉了这些基本概念对于集群的搭建是很有必要的.我们可以了解到每个参数配置的作用是什么.这里将详细介绍Spark集群搭建以及xml参数配置.Spark的集群搭建分为分布式与伪分布式,分布式主要是与hadoop Yarn集群配合使用,伪分布式主要是单独使用作为测试. Spark完全分布式搭建 由于Hadoop和Spark集群占用的内存较高,这种完全分布式集群的搭建对于跑应用来说太吃力,如果有服务器可以尝试,这里采用虚拟机方式实验,

Hadoop伪分布模式配置部署 一.实验介绍 1.1 实验内容 hadoop配置文件介绍及修改 hdfs格式化 启动hadoop进程,验证安装 1.2 实验知识点 hadoop核心配置文件 文件系统的格式化 测试WordCount程序 1.3 实验环境 hadoop2.7.6 CentOS6终端 1.4 适合人群 本课程难度为一般,属于初级级别课程,适合具有hadoop基础的用户. 1.5 相关文件 https://pan.baidu.com/s/1a_Pjl8uJ2d_-r1hbN05fWA

前提环境是之前搭建的4台Linux虚拟机,详情参见 Linux集群搭建 该环境对应4台服务器,192.168.1.60.61.62.63,其中60为主机,其余为从机 软件版本选择: Java:JDK1.8.0_191(jdk-8u191-linux-x64.tar.gz) Hadoop:Hadoop-2.9.2(hadoop-2.9.2.tar.gz) 上传hadoop与java到服务器并查看 cd /home/ftpuser/ ls 安装Java 解压Java mkdir /usr/java

部署Ceph集群 Ceph版本选择 Ceph版本来源介绍 Ceph 社区最新版本是 14,而 Ceph 12 是市面用的最广的稳定版本. 第一个 Ceph 版本是 0.1 ,要回溯到 2008 年 1 月.多年来,版本号方案一直没变,直到 2015 年 4 月 0.94.1 ( Hammer 的第一个修正版)发布后,为了避免 0.99 (以及 0.100 或 1.00 ?),制定了新策略. x.0.z - 开发版(给早期测试者和勇士们) x.1.z - 候选版(用于测试集群.高手们) x.2.z

原作者写的太好了,我这个菜鸟不自觉就转载了,原文链接:http://www.cnblogs.com/xia520pi/archive/2012/05/16/2503864.html 如果,您认为阅读这篇博客让您有些收获,不妨点击一下右下角的[推荐].如果,您希望更容易地发现我的新博客,不妨点击一下左下角的[关注我].如果,您对我的博客所讲述的内容有兴趣,请继续关注我的后续博客,我是[虾皮★csAxp]. 本文版权归作者和博客园共有,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给

运行Spark服务,需要在每个节点上部署Spark. 可以先从主节点上将配置修改好,然后把Spark直接scp到其他目录. 关键配置 修改conf/spark-env.sh文件: export JAVA_HOME=/usr/java/latest export HADOOP_CONF_DIR=/opt/hadoop-2.4.1/etc/hadoop/ export SPARK_MASTER_IP=master 以上是必要的几个配置,详细的配置说明,请参见官网的Document. 修改conf/s

不多说,直接上干货! 若是集群安装 需要在对应节点执行相同的操作. 见 StreamSets学习系列之StreamSets支持多种安装方式[Core Tarball.Cloudera Parcel .Full Tarball .Full RPM .Docker Image和Source Code ](图文详解)   见 StreamSets学习系列之StreamSets的Core Tarball方式安装(图文详解) 欢迎大家,加入我的微信公众号:大数据躺过的坑        人工智能躺过的坑  

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