1.背景 部门有个需求,在网络互通的情况下,把现有的hadoop集群(未做Kerberos认证,集群名为:bd-stg-hadoop)的一些hdfs文件拷贝到新的hadoop集群(做了Kerberos认证,集群名为zp-tt-hadoop) 如果是两个都没有做安全认证的集群互传文件,使用distcp可以很快实现.在当前情况下,情况可能要复杂一些.通过查阅资料,在cdh的官网上竟然有这么神奇的一个参数可以解决这样的需求.传送门:http://www.cloudera.com/documentati

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

1)集群规划:主机名        IP      安装的软件                     运行的进程master    192.168.199.130   jdk.hadoop                     NameNode.DFSZKFailoverController(zkfc)slaver1    192.168.199.131    jdk.hadoop                       NameNode.DFSZKFailoverController(

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

Hadoop的集群和优化 Hadoop集群规模小到几个节点就可以组件一个集群,大到由几千个节点组成的超大集群. 在安装Hadoop集群时,把要安装的软件解压到集群内的所有机器上,软件的安装目录也要一致.集群里所有的HADOOP_HOME目录代表安装的根路径,集群中机器要求HADOOP_HOME路径一致. 如果集群中机器环境一致,可以采用这种方法统一安装和配置集群机器,先在一台机器上配置好,然后把配置好的软件的整个文件夹复制到集群中其他机器的目录中. Hadoop的性能优化 分布式集群中通常包含了

每一次 Hadoop 生态的更新都是如此令人激动 像是 hadoop3x 精简了内核,spark3 在调用 R 语言的 UDF 方面,速度提升了 40 倍 所以该文章肯定得配备上最新的生态 hadoop 生态简介 期待目标 环境 OS : CentOS 7.4 组件: Hadoop 3x 及生态 Yarn Mapreduce HDFS Zookeeper 3.6.3 可选项 Hive Flume 1.9 Sqoop 2 kafka 2x Spark 3x RDMS: MySQL 5.7 or 8

hadoop的集群安装 1.安装JDK,解压jar,配置环境变量 1.1.解压jar tar -zxvf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz -C /opt/install //将jdk解压到对应的文件目录下 1.2.配置环境变量, sudo vim /etc/profile //添加下面内容:export JAVA_HOME=/opt/install/jdk1.7.0_79 export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH 2.下载hadoop压缩包,解压jar

本节目的:搭建Hadoop分布式集群环境 环境准备 LZ用OS X系统 ,安装两台Linux虚拟机,Linux系统用的是CentOS6.5:Master Ip:10.211.55.3 ,Slave Ip:10.211.55.4 各虚拟机环境配置好Jdk1.8(1.7+即可) 资料准备 hadoop-2.7.3.tar.gz 虚拟机配置步骤 以下操作都在两台虚拟机 root用户下操作,切换至root用户命令 配置Master hostname 为Master ; vi /etc/sysconfi

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

上一章节我介绍了Elasticsearch安装与运行,本章节及后续章节将全方位介绍 Elasticsearch 的工作原理 在这个章节中,我将会再进一步介绍 cluster . node . shard 等常用术语,Elastisearch 的扩容机制, 以及如何处理硬件故障的内容. 1.分布式特性 Elasticsearch 可以横向扩展至数百(甚至数千)的服务器节点,同时可以处理PB级数据.Elasticsearch 天生就是分布式的,并且在设计时屏蔽了分布式的复杂性. Elasticsea

(1)hadoop2.7.1源码编译 http://aperise.iteye.com/blog/2246856 (2)hadoop2.7.1安装准备 http://aperise.iteye.com/blog/2253544 (3)1.x和2.x都支持的集群安装 http://aperise.iteye.com/blog/2245547 (4)hbase安装准备 http://aperise.iteye.com/blog/2254451 (5)hbase安装 http://aperise.it

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,

hadoop一代集群运行代码案例 集群 一个 master,两个slave,IP分别是192.168.1.2.192.168.1.3.192.168.1.4               hadoop版本是1.2.1 一.            启动hadoop         进入hadoop的bin目录 二.建立数据文件,并上传至hdfs  1. 在文件目录为 /home/hadoop  下建立文件夹 file,并在file里面建立文件hadoop_02 cd /home/hadoop mkd

不多说,直接上干货! 解决办法 因为,如下,我的Hadoop HA集群. 1.首先在hdfs-site.xml中添加下面的参数,该参数的值默认为false: <property> <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled.ns</name> <value>true</value> </property> 2.在core-site.xml文件中添加下面的参数,该参数的值为ZooKeeper服务器的地

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

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

Hadoop教程(五)Hadoop分布式集群部署安装 1 Hadoop分布式集群部署安装 在hadoop2.0中通常由两个NameNode组成,一个处于active状态,还有一个处于standby状态. Active NameNode对外提供服务,而Standby NameNode则不正确外提供服务,仅同步activenamenode的状态,以便可以在它失败时高速进行切换. hadoop2.0官方提供了两种HDFS HA的解决方式.一种是NFS,还有一种是QJM. 这里我们使用简单的QJM. 在

Hive环境的安装部署(完美安装)(集群内或集群外都适用)(含卸载自带mysql安装指定版本) Hive 安装依赖 Hadoop 的集群,它是运行在 Hadoop 的基础上. 所以在安装 Hive 之前,保证 Hadoop 集群能够成功运行. 同时,比如我这里的master.slave1和slave2组成的hadoop集群.hive的安装可以安装在任一一个节点上,当然,也可以安装在集群之外,取名为client.只需要ssh免密码通信即可. 1. 下载Hive 这里很简单,不多赘述. http:/

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

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