相对于之前主要生产发布版本Hadoop 2,Apache Hadoop 3整合许多重要的增强功能. Hadoop 3是一个可用版本,提供了稳定性和高质量的API,可以用于实际的产品开发.下面简要介绍一下Hadoop3的主要变化. 最低Java版本要求从Java7变为Java8 所有Hadoop的jar都是基于Java 8运行是版本进行编译执行的,仍在使用Java 7或更低Java版本的用户需要升级到Java 8. HDFS支持纠删码(erasure coding) 纠删码是一种比副本存储更节省存

摘要:之前安装过hadoop1.2.1集群,发现比较老了,后来安装cloudera(hadoop2.6.0),发现集成度比较高,想知道原生的hadoop什么样子,于是着手搭建一个伪分布式集群(三台),方便与cloudera的安装进行对比,来更加深入学习Hadoop整个生态系统.一开始安装的CentOS7,发现好多命令都变了,时间成本比较高,为了以后少些麻烦,还是果断换回CentOS6.5了,hadoop果断选择2.6.0了.太新的版本需要额外时间来了解,对于加班较多的来说,学习成本太高了.在安装

作业题目 位系统下进行本地编译的安装方式 选2 (1) 能否给web监控界面加上安全机制,怎样实现?抓图过程 (2)模拟namenode崩溃,例如将name目录的内容全部删除,然后通过secondary namenode恢复namenode,抓图实验过程 (3) 怎样改变HDFS块大小?实验验证并抓图过程 (4) 把secondary namenode和namenode分离,部署到单独的节点,抓图实验过程 (5) 在Hadoop集群实施成功后,再次格式化名称节点,请问此时datanode还能加入

在Hadoop1(版本<=0.22)中,由于NameNode和JobTracker存在单点中,这制约了hadoop的发展,当集群规模超过2000台时,NameNode和JobTracker已经不堪重负.于是,全新架构的hadoop2(版本>=0.23)诞生了,可以支持分布式NameNode.NameNode HA(NameNode High Available),实现了NameNode的横向扩展,使得集群规模最大可支持上万个节点. 一.Hadoop2介绍 1.Hadoop1局限性  NameN

我们知道hadoop1.x之前的namenode存在两个主要的问题:1.namenode内存瓶颈的问题,2.namenode的单点故障的问题.针对这两个问题,hadoop2.x都对它进行改进和解决.其中,问题1中对namenode内存瓶颈的问题采用扩展namenode的方式来解决.对于问题2中的namenode的单点故障问题hadoop2.x采用的是HA的解决方案.apache hadoop 官方网站上提供了两种解决HDFS High Availability Using the Quorum

1.前言 我们使用hadoop2.6.0版本配置Hadoop集群,同时配置NameNode+HA.ResourceManager+HA,并使用zookeeper来管理Hadoop集群 2.规划 1.主机规划   hadoop1/ 192.168.56.131 hadoop2/ 192.168.56.132 hadoop3/ 192.168.56.133 hadoop4/ 192.168.56.134 hadoop5/ 192.168.56.135 namenode 是 是 否 否 否 datan

Hadoop有很多的上场时间,与系统上线.手头的事情略少.So,抓紧时间去通过一遍Hadoop2在下面Hadoop联盟(Federation).Hadoop2可用性(HA)及Yarn的全然分布式配置.现记录在博客中.互相交流学习.话不多说,直入正文. 本文採用倒叙手法.先将终于结果呈现出来.例如以下: 结果展现一,通过jps查看集群守护进程 结果展现二.通过web端,查看集群执行情况 结果展现三,执行Hadoop2自带的wordcount程序.通过web查看.例如以下图, 能够看出Applica

超详细从零记录Ubuntu16.04.1 3台服务器上Hadoop2.7.3完全分布式集群部署过程.包含,Ubuntu服务器创建.远程工具连接配置.Ubuntu服务器配置.Hadoop文件配置.Hadoop格式化.启动.(首更时间2016年10月27日) 主机名/hostname IP 角色 hadoop1 192.168.193.131 ResourceManager/NameNode/SecondaryNameNode hadoop2 192.168.193.132 NodeManager/

测试启动 按照下面的每一步执行,执行完一定要看输出的信息,注意warn或error或fatal的情况.因为这都是可能是问题出现的地方.出现一个问题,不解决,可能就会影响接下来的测试.这才是真正的工作量. 1.启动zookeeper 在hadoop1.hadoop2.hadoop3.hadoop4.hadoop5上zookeeper目录下分别执行命令:bin/zkServer.sh start 在每一台机器执行完上面的命令后,执行jps,会显示:这是初步认定启动没有问题 <span style=&qu

前言 本文主要通过对hadoop2.2.0集群配置的过程加以梳理,所有的步骤都是通过自己实际测试.文档的结构也是根据自己的实际情况而定,同时也会加入自己在实际过程遇到的问题.搭建环境过程不重要,重要点在于搭建过程中遇到的问题,解决问题的过程. 可能自己遇到的问题在一些由经验的老者手上都不是问题,但是这些问题着实让自己耽误了很长时间,最后问题解决也是费了太大心血.也通过这篇文档,表现出来,算是总结,为后者提供意见. Hadoop2.2.0体系结构 要想理解本节内容,首先需要了解hadoop1的体系

HBase介绍(NoSql,不是关系型数据库) HBase是一个高可靠性.高性能.面向列.可伸缩的分布式存储系统,利用HBASE技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群. HBase利用hadoop hdfs作为其文件存储系统,利用hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据,利用zookeeper作为协同服务. HBase安装(hadoop1作为主节点,hadoop2和hadoop3作为从节点) 前提:先在hadoop1.hadoop2.hadoop3上面搭建

hadoop集群搭建(亲自操作成功步骤!值得信赖!) 1.1集群简介 hadoop的核心组件: HDFS(分布式文件系统) YARN(运算资源调度系统) MapReduce(分布式运算编程框架) HADOOP集群具体来说包含两个集群:HDFS集群和YARN集群,两者逻辑上分离,但物理上常在一起 HDFS集群: 负责海量数据的存储,集群中的角色主要有 NameNode / DataNode YARN集群: 负责海量数据运算时的资源调度,集群中的角色主要有 ResourceManager /Node

前面介绍过使用NFS+zookeeper来解决namenode单点失败问题,因为NFS可能也会存在单点问题,所以hadoop提供了一种叫做JournalNode技术,这项技术可以在JournalNode节点间共享数据 我们来介绍这一种技术:JournalNode+ zookeeper Hadoop 版本:2.2.0 OS 版本: Centos6.4 Jdk 版本: jdk1.6.0_32 环境配置 机器名 Ip地址 功能 Hadoop1 192.168.124.135 NameNode, Dat

前面介绍过hadoop的简单安装和FA安装,在这里将介绍几种hadoop2中HA(高可用性)安装,HA技术使hadoop不再存在单点namenode的故障. 先来第一种:nfs+zookeeper Hadoop 版本:2.2.0 OS 版本: Centos6.4 Jdk 版本: jdk1.6.0_32 环境配置 机器名 Ip地址 功能 Hadoop1 192.168.124.135 NameNode, DataNode, ResourceManager, NodeManager Zookeepe

心血之作,在熟悉hadoop2架构的过程耽误了太长时间,在搭建环境过程遇到一些问题,这些问题一直卡在那儿,不得以解决,耽误了时间.最后,千寻万寻,把问题解决,多谢在过程提供帮助的大侠.这篇文章中,我也会把自己遇到的问题给列出来,帮助后来者进一步的学习. 这篇文章结合自己实际测试过程,花费太多心血整理. 前言 本文主要通过对hadoop2.5.2集群配置的过程加以梳理,所有的步骤都是通过自己实际测试.文档的结构也是根据自己的实际情况而定,同时也会加入自己在实际过程遇到的问题.搭建环境过程不重要,重

这里是hadoop最小的配置,也就是修改最少量的东西让hadoop跑起来. 系统是 Centos6.7 64位, hadoop是2.6.0,虚拟机是VMWare WorkStation 假设虚拟机启动了4台机子:192.168.0.80 .192.168.0.155.192.168.0.157.192.168.0.146.这四台都做slave, 同时80还兼任master.我把root用户最为hadoop的使用者,没有新建别的用户 (设置虚拟机时还有个坑:每个虚拟机的网络连接必须选择桥接模式,并

在准备之前说一下本次搭建的各节点角色,进程. nameNode 进程:NameNode dataNode  进程:DataNode resourceManager :ResourceManager nodeManeger : NodeManager zkfc:DFSZKFailoverController journalnode: JournalNode zookeeper: QuorumPeerMain 我的IP: 192.168.79.101 hadoop1 192.168.79.102 h

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

Spark-shell有两种使用方式: 1:直接Spark-shell 会启动一个SparkSubmit进程来模拟Spark运行环境,是一个单机版的. 2:Spark-shell --master Spark://hadoop1:7077,hadoop2:7077,hadoop3:7077 --total-executor-cores 5 --executor-memory 5G 指定任务提交的集群路径在哪里.这就需要提前启动一个真实的Standalone集群. 可以指定多个master的地址,

Hadoop的结构组成 安装Hadoop及其3种工作模式:单机.伪分布和全分布 用于监控Hadoop安装的Web工具   1.Hadoop的构造模块   (1)NameNode(名字节点)      Hadoop在分布式计算和分布式存储中都采用了主/从结构.NameNode位于HDFS的主端,它指导从端的DataNode执行底层的I/O任务.NameNode是HDFS的书记员,它跟踪文件如何被分割成文件块,而这些块又被哪些节点存储,以及分布式文件系统的整体运行状态是否正常.      运行Nam

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .Tachyon介绍 1.1 Tachyon简介 随着实时计算的需求日益增多,分布式内存计算也持续升温,怎样将海量数据近乎实时地处理,或者说怎样把离线批处理的速度再提升到一个新的高度是当前研究的重点.近年来,内存的吞吐量成指数倍增长,而磁盘的吞吐量增长缓慢,那么将原有计算框架中文件落地磁盘替换为文件落地内存,也是提高效率的优化点. 目前已经使用基于内存计算的分布式计算框架有:Spark.Impala