hadoop高可用集群搭建小结1.Zookeeper集群搭建2.格式化Zookeeper集群 (注:在Zookeeper集群建立hadoop-ha,amenode的元数据)3.开启Journalmnode集群(注:两个NameNode为了数据同步,会通过一组称作JournalNodes的独立进程进行相互通信)4.格式化Namenode,并启动5.格式化Standby Namenode,同步Namenode,并启动6.启动所有Datanode7.启动Yarn8.启动zkfc (注:只在Nameno

1.简介 若HDFS集群中只配置了一个NameNode,那么当该NameNode所在的节点宕机,则整个HDFS就不能进行文件的上传和下载. 若YARN集群中只配置了一个ResourceManager,那么当该ResourceManager所在的节点宕机,则整个YARN就不能进行任务的计算. *Hadoop依赖Zookeeper进行各个模块的HA配置,其中状态为Active的节点对外提供服务,而状态为StandBy的节点则只负责数据的同步,在必要时提供快速故障转移. Hadoop各个模块剖析:ht

一.高可用简介 二.集群规划 三.前置条件 四.集群配置 五.启动集群 六.查看集群 七.集群的二次启动 一.高可用简介 Hadoop 高可用 (High Availability) 分为 HDFS 高可用和 YARN 高可用,两者的实现基本类似,但 HDFS NameNode 对数据存储及其一致性的要求比 YARN ResourceManger 高得多,所以它的实现也更加复杂,故下面先进行讲解: 1.1 高可用整体架构 HDFS 高可用架构如下: 图片引用自:https://www.edure

一.高可用简介 Hadoop 高可用 (High Availability) 分为 HDFS 高可用和 YARN 高可用,两者的实现基本类似,但 HDFS NameNode 对数据存储及其一致性的要求比 YARN ResourceManger 高得多,所以它的实现也更加复杂,故下面先进行讲解: 1.1 高可用整体架构 HDFS 高可用架构如下: 图片引用自:https://www.edureka.co/blog/how-to-set-up-hadoop-cluster-with-hdfs-hig

一.高可用简介 Hadoop 高可用 (High Availability) 分为 HDFS 高可用和 YARN 高可用,两者的实现基本类似,但 HDFS NameNode 对数据存储及其一致性的要求比 YARN ResourceManger 高得多,所以它的实现也更加复杂,故下面先进行讲解: 1.1 高可用整体架构 HDFS 高可用架构如下: 图片引用自:https://www.edureka.co/blog/how-to-set-up-hadoop-cluster-with-hdfs-hig

1.服务器设置 集群规划 Namenode-Hadoop管理节点 10.25.24.92 10.25.24.93 Datanode-Hadoop数据存储节点 10.25.24.89 10.25.24.90 10.25.24.91 Zookeeper—高可用推举机制 1-    标识需要安装 NN-namenode DN-datanode 服务器名 NN DN ZK 10.25.24.92 jyh-zhzw-inline-25 1 1(1) 10.25.24.93 jyh-zhzw-inline-

下载Hadoop安装包 登录 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hadoop/common/ 镜像站,找到我们要安装的版本,点击进去复制下载链接 安装Hadoop时要注意版本与后续安装的HBase.Spark等相关组件的兼容,不要安装了不匹配的版本,而导致某些组件需要重装 输入命令进行安装操作 cd /usr/local/src/ wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hadoop/

目录 前文 Hadoop3.3.1 HA 高可用集群的搭建 QJM 的 NameNode HA Hadoop HA模式搭建(高可用) 1.集群规划 2.Zookeeper集群搭建: 3.修改Hadoop集群配置文件 修改 vim core-site.xml 修改 hadoop-env.sh 修改 hdfs-site.xml workers Yarn高可用 修改 mapred-site.xml 修改 yarn-site.xml 启动zookeeper集群 在每台机器上启动: 格式化namenode

声明:作者原创,转载注明出处. 作者:帅气陈吃苹果 一.服务器环境 主机名 IP 用户名 密码 安装目录 master188 192.168.29.188 hadoop hadoop /home/hadoop/ master189 192.168.29.189 hadoop hadoop /home/hadoop/ slave190 192.168.29.190 hadoop hadoop /home/hadoop/ 二.集群规划 master188 master189 slave190 Nam

目录 目录 1.前言 1.1.什么是 Hadoop? 1.1.1.什么是 YARN? 1.2.什么是 Zookeeper? 1.3.什么是 Hbase? 1.4.什么是 Hive 1.5.什么是 Spark? 2.环境准备 2.1.网络配置 2.2.更改 HOSTNAME 2.3.配置 SSH 免密码登录登录 2.4.关闭防火墙 2.7.安装 NTP 3. 下载应用程序及配置环境变量 3.1.创建安装目录 3.2.下载本文中用到的程序 3.3.设置环境变量 4. 安装 Oracle JDK 1.

版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 本篇博客的高可用集群是建立在完全分布式基础之上的,详情请参考:https://www.cnblogs.com/yinzhengjie/p/9065191.html.并且需要新增一台Linux服务器,用于Namenode的备份节点. 一.实验环境准备 需要准备五台Linux操作系统的服务器,配置参数最好一样,由于我的虚拟机是之前完全分布式部署而来的,因此我的环境都一致. 1>.NameNode服务器(s101) 2>.DataNode服务器(s

配置 hadoop+yarn+hbase+storm+kafka+spark+zookeeper 高可用集群,同时安装相关组建:JDK,MySQL,Hive,Flume 文章目录 环境介绍 节点介绍 集群介绍 软件版本介绍 前期准备 相关配置 新建用户 centos 添加sudo权限 更改用户名 主机名与IP映射 显示当前文件的绝对路径 ssh免密登录 关闭防火墙 两个批处理脚本 批分发指令脚本(xcall.sh) 批同步脚本(xsync.sh):类似于 scp 指令 集群环境搭建 安装JDK

架构图(HA模型没有SNN节点) 用vm规划了8台机器,用到了7台,SNN节点没用   NN DN SN ZKFC ZK JNN RM NM node1 *     *         node2 *     *         node3                 node4       *     *   node5       *     *   node6   *     * *   * node7   *     * *   * node8   *     * *   * 集群搭

什么是mapreduce 首先让我们来重温一下 hadoop 的四大组件:HDFS:分布式存储系统MapReduce:分布式计算系统YARN: hadoop 的资源调度系统Common: 以上三大组件的底层支撑组件,主要提供基础工具包和 RPC 框架等 Mapreduce 是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于 hadoop 的数据分析 应用”的核心框架Mapreduce 核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的 分布式运算程序,并发运行在一个 hadoop 集

1. 前言 集群是指把不同的服务器集中在一起,组成一个服务器集合,这个集合给客户端提供一个虚拟的平台,使客户端在不知道服务器集合结构的情况下对这一服务器集合进行部署应用.获取服务等操作.集群是企业应用的主要特点,它可以提供: 高扩展性:可以根据自己业务需求添加任意多的服务器到集群: 高可用性:使用透明的负载均衡和容错机制,对客户端隐藏集群内部的错误. 下图为一传统企业应用集群模式: 图中各个步骤描述如下: 1.  客户端浏览器发送请求 2.  负载均衡器转发请求到节点1 3.  节点1处理业务时

Spark高可用集群搭建 node1    node2    node3   1.node1修改spark-env.sh,注释掉hadoop(就不用开启Hadoop集群了),添加如下语句 export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=node1:2181,node2:2181,node3:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.

Flink的高可用集群环境 Flink简介 Flink核心是一个流式的数据流执行引擎,其针对数据流的分布式计算提供了数据分布,数据通信以及容错机制等功能. 因现在主要Flink这一块做先关方面的学习,因此准备要开通Apache Flink专栏这一块定期发布一些文章.今天在自己的博客因为专栏无法申请通过,所以先在此记录第一篇关于Flink部署的文章. 在这里顺便打个小广告,Flink社区第一季线下meetup,已在上海,北京举办.接下来分别会在成都和深圳举办接下来的几期,也希望小伙伴们踊跃的加入到

前提:已经在master01配置好hadoop:在各个slave节点配置好hadoop和zookeeper: (该文是将zookeeper配置在各slave节点上的,其实也可以配置在各master上,在哪配置就在哪启动zookeeper集群) 此文章基于上一篇文章:linux安装配置zookeeper-3.4.10 首先新增虚拟机master02:一.虚拟机中操作(启动网卡) sh /install/initNetwork.sh ifup eth0 二.基础配置(主机名.IP配置.防火墙及sel

文中的所有操作都是在之前的文章spark集群的搭建基础上建立的,重复操作已经简写: 之前的配置中使用了master01.slave01.slave02.slave03: 本篇文章还要添加master02和CloudDeskTop两个节点,并配置好运行环境: 一.流程: 1.在搭建高可用集群之前需要先配置高可用,首先在master01上: [hadoop@master01 ~]$ cd /software/spark-2.1.1/conf/ [hadoop@master01 conf]$ vi s

linux -- 基于zookeeper搭建yarn的HA高可用集群 实现方式:配置yarn-site.xml配置文件 <configuration> <property> <name>yarn.resourcemanager.connect.retry-interval.ms</name> <value>2000</value> </property> <property> <name>yarn.