第一步 在kerberos服务器所在主机 通过kadmin.local,也可以通过kadmin 输入用户密码登录 kadmin.local: addprinc -randkey it1@STARYEA.COM --新建的普通用户 或用下面的命令行建立 产生随机密码 第二步 导出keytab文件 kadmin.local: xst -k /root/it1.keytab it1@STARYEA.COM --导出keytab文件 第三步 新建linux用户,将文件传到linux主机上 useradd

    Hadoop生态系统发展到现在,存储层主要由HDFS和HBase两个系统把持着,一直没有太大突破.在追求高吞吐的批处理场景下,我们选用HDFS,在追求低延迟,有随机读写需求的场景下,我们选用HBase,那么是否存在一种系统,能结合两个系统优点,同时支持高吞吐率和低延迟呢?有人尝试修改HBase内核构造这样的系统,即保留HBase的数据模型,而将其底层存储部分改为纯列式存储(目前HBase只能算是列簇式存储引擎),但这种修改难度较大.Kudu的出现有望解决这一难题. 想了解大数据的学习路线

#新增节点 1.安装lunix,和以前一样的版本 2.初始化系统环境 2.1.设置静态ip vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 //增加 #Advanced Micro Devices [AMD] 79c970 [PCnet32 LANCE] DEVICE=eth0 #BOOTPROTO=dhcp # add BOOTPROTO=static ONBOOT=yes # add IPADDR=192.168.119.134 HWADDR=:0c

bin:Hadoop最基本的管理脚本和使用脚本所在目录,这些脚本是sbin目录下管理脚本的基础实现,用户可以直接使用这些脚本管理和使用hadoop etc:Hadoop配置文件所在目录,包括core-site.xml, hdfs-site.xml, mapred-site.xml等从hadoop1.0继承而来的配置文件和yarn-site.xml等hadoop .0新增的配置文件 include:对外提供的编程酷头文件(具体动态库和静态库在lib目录中),这些头文件均是用c++定义的,通常用于c

1.添加节点 A:新节点中添加账户,设置无密码登陆 B:Name节点中设置到新节点的无密码登陆 C:在Name节点slaves文件中添加新节点 D:在所有节点/etc/hosts文件中增加新节点(所有节点保持一致) E:在新节点中执行 ./bin/hadoop-daemon.sh start datanode ./bin/hadoop-daemon.sh start tasktracker 均衡个数据节点中的数据./bin/start-balancer.sh 注意 1)如果不balance,那么

1.概述 在完成分析Hadoop2源码的准备工作后,我们进入到后续的源码学习阶段.本篇博客给大家分享,让大家对Hadoop V2有个初步认识,博客的目录内容如下所示: Hadoop的渊源 Hadoop V2部分项目图 各个包的功能介绍 本篇文章的源码是基于Hadoop-2.6.0来分析,其他版本的Hadoop的源码可以此作为参考分析. 2.Hadoop的渊源 其实,早年Google的核心竞争力是它的计算平台,Google对外公布的论文有一下内容: GoogleCluster Chubby GFS

一.概述 根据之前的凡技术必登其官网的原则,我们当然先得找到它的官网:http://hadoop.apache.org/ 1.什么是hadoop 先看官网介绍: The Apache™ Hadoop® project develops open-source software for reliable, scalable, distributed computing. The Apache Hadoop software library is a framework that allows fo

SaaS 是 Software-as-a-Service(软件即服务)的简称,从技术角度上可称之为 “多租户技术或称多重租赁技术”.它与 “按需软件.应用服务提供商.托管软件” 所具有相似的含义.它是一种通过互联网提供软件的模式,厂商将应用软件统一部署在自己的服务器上,客户可以根据自己实际需求,通过互联网向厂商定购所需的应用软件服务,按定购的服务多少和时间长短向厂商支付费用,并通过互联网获得厂商提供的服务.用户不用再购买软件,而改用向提供商租用基于Web的软件,来管理企业经营活动,且无需对软件进

Hadoop的运行模式 Hadoop一般有三种运行模式,分别是: 单机模式(Standalone Mode),默认情况下,Hadoop即处于该模式,使用本地文件系统,而不是分布式文件系统.,用于开发和调试. 伪分布式模式(Pseudo Distrubuted Mode),使用的是分布式文件系统,守护进程运行在本机机器,模拟一个小规模的集群,在一台主机模拟多主机,适合模拟集群学习. 完全分布式集群模式(Full Distributed Mode),Hadoop的守护进程运行在由多台主机搭建的集群上

1.在伪分布式基础上搭建,伪分布式搭建参见VM上Hadoop3.1伪分布式模式搭建 2.虚拟机准备,本次集群采用2.8.3版本与3.X版本差别不大,端口号所有差别 192.168.44.10 vmhome10.com 192.168.44.11 vmhome11.com 192.168.44.12 vmhome12.com 3.关闭防火墙,因为需要打开的端口太多,测试的环境,为了避免干扰先关闭防火墙 systemctl stop firewalld 4.三台虚机之间打开ssh免密登录,账户had

报错内容 ERROR util.Shell: Failed to locate the winutils binary in the hadoop binary path java.io.IOException: Could not locate executable null\bin\winutils.exe in the Hadoop binaries. 解决方法 1. 下载windows编译版的Hadoop 2. 新增系统环境变量%HADOOP_HOME% 3. 配置系统变量PATH 4.

前言 在上一篇文章中,我们介绍了如何根据不同的租户进行数据分离,分离的办法是一个租户一个数据库. 也提到了这种模式还是相对比较重,所以本文会介绍一种更加普遍使用的办法: 按表分离租户. 这样做的好处是什么: 在目前的to B的系统中,其实往往会有一个Master数据库,里面使用的是系统中主要的数据,各个租户的数据,往往只是对应的订单.配置.客户信息. 这就造成了,租户的数据不会有很多的种类,他的数据表的数量相对Master来说还是比较少的. 所以在单一租户数据量没有十分庞大的时候,就没有必要对单

efcore使用ShardingCore实现分表分库下的多租户 介绍 本期主角:ShardingCore 一款ef-core下高性能.轻量级针对分表分库读写分离的解决方案,具有零依赖.零学习成本.零业务代码入侵 dotnet下唯一一款全自动分表,多字段分表框架,拥有高性能,零依赖.零学习成本.零业务代码入侵,并且支持读写分离动态分表分库,同一种路由可以完全自定义的新星组件,通过本框架你不但可以学到很多分片的思想和技巧,并且更能学到Expression的奇思妙用 你的star和点赞是我坚持下去的最

      Fur 是 .NET 5 平台下企业应用开发最佳实践框架. 通往牛逼的路上,风景差得让人只想说脏话,但我在意的是远方. 啥环境 早在 1998 年微软公司对外发布 .NET/C# 平台的那一刻起,.NET/C# 就注定了它不平凡的一生.一个 "真正跨平台的梦" 晚来了 20 年. 在过去这 20 年里,微软占着庞大的 Windows 桌面占用量而忽略了 Web 生态的崛起,乃至在国内或全球丢失了 Web 市场,另外在互联网巨头的带领下,Java 日渐强大,生态可谓是 &qu

对于.net方向,做过自动化的,应该没有人不熟悉msbuild吧,非常强大的代码编译工具,.net平台的编译工作都是交给他来完成的,包括.net core的命令,本质上都是调用msbuild来执行的 对于发布到window平台,linux平台,或者用jenkins管理,核心基础还是绕不开msbuild Msbuild目录结构 msbuild.bat为引导脚本,效果就是让用户选择启动哪个编译脚本,集成到jinkens的话,可以在jinkens里面选择,代码如下: @echo off echo "欢

Apache DolphinScheduler(incubator)需要的sudo,还可以这么玩,长见识了! 在新一代大数据任务调度 - Apache DolphinScheduler(以下简称dolphin) 官网中部署安装需要对部署OS用户配置sudo且免密 echo 'dolphinscheduler  ALL=(ALL)  NOPASSWD: NOPASSWD: ALL' >> /etc/sudoers 看到这的时候,你是否也对此处产生一点疑问?dolphin部署OS用户需配置可免密操

摘要:解读云上前沿技术,畅聊开发应用实践.专家团队授课,答疑解惑,助力开发者使用华为云开放能力进行应用构建.技术创新. 围绕当下许多企业青睐的SaaS应用开发,华为云DTSE技术布道师李良龙为大家带来<SaaS应用开发>系列课程第3期<SaaS数据路由设计实现>的分享. 本期直播详解 一个合格的SaaS应用开发必定伴随着租户数据的隔离,同时租户的开销及成本预算各不相同.随着业务规模的变化,我们该如何选择租户数据隔离的方式,如何实现隔离?相信在这期直播里,你可以找到解答. 从7个租户

HDFS 高可用分布式环境搭建 作者:Grey 原文地址: 博客园:HDFS 高可用分布式环境搭建 CSDN:HDFS 高可用分布式环境搭建 首先,一定要先完成分布式环境搭建 并验证成功 然后在 node01 上执行stop-dfs.sh 重新规划每个节点的职责 host NN JNN DN ZKFC ZK node01 √ √ √ node02 √ √ √ √ √ node03 √ √ √ node04 √ √ 修改node01~node04节点上的配置文件 vi $HADOOP_HOME/e

关于hadoop新增节点网上的说法都有些差别,自己来实践一把 1.建立一个namenode一个datanode的集群 master:192.168.126.130 slave1:192.168.126.131 2.新增一个datanode,配置JDK.SSH.hadoop.Host.hostname: slave2:192.168.126.132 3.在新增datanode上启动守护进程 很快namenode就认识到了新成员的加入 新节点添加成功 然后关闭slave2 这里面发现一个细节 hdf

cloudera manager 进到cluster里面,点击Dynamic Resource Pools,没做任何配置默认情况下,资源池里有个default资源组 hadoop jar /usr/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-mapreduce-examples.jar wordcount shakespeare.txt result2 任何一个用户提交一个作业,会生成一个以这个用户的名字为资源池的名字的一个资源池. sudo -u hdfs hadoop fs -m