hbase-2.0.4集群部署 1. 集群节点规划: rzx1 HMaster,HRegionServer rzx2 HRegionServer rzx3 HRegionServer 前提:搭建好hadoop集群 2. 在rzx1节点上配置执行环境的JAVA_HOME和是否利用自带Zookeeper 在hbase目录下:vim conf/hbase-env.sh export JAVA_HOME=/home/bigdata/software/jdk1.8.0_201 export HBASE_M

step1:将安装包hadoop-2.2.0.tar.gz存放到某一个目录下,并解压 step2:修改解压后的目录中的文件夹/etc/hadoop下的xml配置文件(如果文件不存在,则自己创建) 包括hadoop-env.sh mapred-site.xml core-site.xml hdfs-site.xml yarn-site.xml step3:格式化并启动hdfs step4:启动yarn注意事项:1,主备NameNode有多种配置方法,本课程使用JournalNode方式.为此需要至

0x01 软件环境 OS: CentOS6.5 x64 java: jdk1.8.0_111 hadoop: hadoop-2.5.2 hbase: hbase-0.98.24 0x02 集群概况 IP hostname 192.168.1.10 master 192.168.1.11 slave1 192.168.1.12 slave2 0x03 安装HBase 下载.解压 下载地址:http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hbase/ 软件版本:hbase-

1.简介 HBase系统主要依赖于zookeeper和hdfs系统,所以部署HBase需要先去部署zookeeper和hadoop 2.部署开始 IP或者HOSTNAME需要根据自身主机信息设定. 部署资源: 两个节点:xufeng-2(管理节点) xufeng-3(从节点) xufeng-3 xufeng-2 zookeeper namenode SecondaryNameNode master datanode regionserver 部署版本: CDH5.4.2 1.设定主机hostna

1. 前言 Harbor 1.4.0版本开始提供了HA部署方式,和非HA的主要区别就是把有状态的服务分离出来,使用外部集群,而不是运行在本地的容器上.而无状态的服务则可以部署在多个节点上,通过配置上层Load Balancer构成HA. 这些有状态的服务包括: Harbor database(MariaDB) Clair database(PostgresSQL) Notary database(MariaDB) Redis 我们的Harbor没有使用notary和clair,所以只需要预先准备

一.HA部署架构 如上图所示,我们可以将其分为三个部分: 1.NN和DN组成Hadoop业务组件.浅绿色部分. 2.中间深蓝色部分,为Journal Node,其为一个集群,用于提供高可用的共享文件存储(元数据存储). 3.蓝色部分为Zookeeper,提供自动NN切换. 在 hadoop全分布式安装 中,我们已经部署了一套全分布式的Hadoop集群,包含1个NN和3个DN. 我们在全分布式的基础上将其中一个DN(安装SNN的节点)变为SBNN(备用NN). 在全分布式中,存在一个SNN(sec

大数据hbase分布式安装及其部署. 首先要启动Hadoop以及zookeeper,可以参考前面发布的文章. 将hbase的包上传至master节点 这里我使用的是1.3.6的版本,具体的根据自己的版本来. ~~~[root@master ~]# ls [root@master ~]# ls hbase-1.3.6-bin.tar.gz 然后解压hbase的包到当前的目录. [root@master ~]# tar -zxvf hbase-1.3.6-bin.tar.gz 查看解压后Hbase目

1. HDFS 2.0 基本概念 相比于 Hadoop 1.0,Hadoop 2.0 中的 HDFS 增加了两个重大特性,HA 和 Federaion.HA 即为 High Availability,用于解决 NameNode 单点故障问题,该特性通过热备的方式为主 NameNode 提供一个备用者,一旦主 NameNode 出现故障,可以迅速切换至备 NameNode, 从而实现不间断对外提供服务.Federation 即为“联邦”,该特性允许一个 HDFS 集群中存在 多个 NameNode

一.部署前置环境 先部署分布式的高可用版的Hadoop,即ZooKeeper+Hadoop. https://www.cnblogs.com/live41/p/15483192.html * 部署的服务器名和目录的规划跟链接中的设定一样.即 c1:192.168.100.105 c2:192.168.100.110 c3:192.168.100.115 c4:192.168.100.120 ZooKeeper.Hadoop.HBase的文件夹都放在/home/目录下. * 虽然HBase内置了Z

虽然spark master挂掉的几率很低,不过还是被我遇到了一次.以前在spark standalone的文章中也介绍过standalone的ha,现在详细说下部署流程,其实也比较简单. 一.机器 zookeeper集群 zk1:2181 zk2:2181 zk3:2181 spark master spark-m1 spark-m2 spark worker 若干 二.步骤 1.进入spark-m1 修改conf/spark-env.sh vi spark-env.sh export SPA

因为公司旧系统的Hadoop版本是2.2,所以在部署新系统时使用了旧系统. 但是在部署ResourceManager auto failover时发现其他nodemanager总是向0.0.0.0请求连接, 后来才发现2.2只支持HDFS HA, resourcemanager在2.4才支持, 哭晕在厕所.

先是把cdh版本的hbase上传上来 把安装吧的权限设置一下 解压 把没用的东西干掉 hbase的官网 配置文件 到hbase-site.xml 下面我不基于HA配置了 把hbase分发到其他两个节点上 启动进程 打开测试页面没问题 现在启动hbase 这个时候发现Hmaster挂掉了!!! 查看一下日志 修改一下端口号 改完了把配置文件重新分发给另外两台机器 接下来要重新启动一下hbase的服务,先把regionserver服务停下来,我这里只有节点1的起来的,所以只在节点1那里停止叼regi

简介: HDFS High Availability Using the Quorum Journal Manager Hadoop 2.x 中,HDFS 组件有三个角色:NameNode.DataNode.Secondary NameNode 1.NameNode 保存着 HDFS 的元数据信息,包括命名空间.块信息等. 维护着两种文件:fsimage.edit logs 2.DataNode 保存着 HDFS 的数据信息. 3.Secondary NameNode 负责合并 edit log

一.部署 1.Zookeeper正常部署,并且启动 2.Hadoop正常部署,并且启动 3.Hbase的解压 解压HBase到指定目录 tar -xvf  /HBase.tar.gz -C /airPath 4.HBase的配置文件(conf下的文件) hbase-env.xml: export JAVA_HOME=/home/admin/modules/jdk1.8.0_121 export HBASE_MANAGES_ZK=false  hbase-site.xml: <configurat

[Toc] https://github.com/wanstack/AutoMitaka # 亲情奉献安装openstack HA脚本 使用python + shell,完成了基本的核心功能(纯二层的).欢迎Fork ,喜欢的请记得start一下.非常感谢. --- title: Openstack Mitaka 集群安装部署 --- : tags: Openstack --- ==openstack运维开发群: 欢迎牛逼的你== ### Openstack Mitaka HA 实施部署测试文档

HBase 部署与使用 部署 Zookeeper 正常部署 $ ~/modules/zookeeper-3.4.5/bin/zkServer.sh start 首先保证 Zookeeper 集群的正常部署,并启动之: Hadoop 正常部署 $ ~/modules/hadoop-2.7.2/sbin/start-dfs.sh $ ~/modules/hadoop-2.7.2/sbin/start-yarn.sh Hadoop 集群的正常部署并启动之: HBase 的解压 $ tar -zxf ~

1.概念.架构 2.配置文件示例.部署步骤 hadoop2.0已经发布了稳定版本了,增加了很多特性,比如HDFS HA.YARN等.最新的hadoop-2.4.1又增加了YARN HA 注意:apache提供的hadoop-2.4.1的安装包是在32位操作系统编译的,因为hadoop依赖一些C++的本地库, 所以如果在64位的操作上安装hadoop-2.4.1就需要重新在64操作系统上重新编译 (建议第一次安装用32位的系统,我将编译好的64位的也上传到群共享里了,如果有兴趣的可以自己编译一下)

对于生产环境,需以高可用的配置安装 Rancher,确保用户始终可以访问 Rancher Server.当安装在Kubernetes集群中时,Rancher将与集群的 etcd 集成,并利用Kubernetes 调度实现高可用. 为确保高可用,本文所部署的 Kubernetes 集群将专用于运行 Rancher ,Rancher 运行起来后,可再创建或导入集群以运行具体的工作负载. 一.推荐架构 Rancher的DNS 应解析到 4层(TCP) 负载均衡上. 负载均衡应将端口 TCP/80 和

1.Zookeeper集群的正常部署并启动 $ /opt/modules/cdh/zookeeper-3.4.5-cdh5.3.6/bin/zkServer.sh start 2.Hadoop集群的正常部署并启动 $ /opt/modules/cdh/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/sbin/start-dfs.sh $ /opt/modules/cdh/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/sbin/start-yarn.sh 3.解压HBase $ tar -zxf /op

记录apache版本的hadoop和hbase的安装,并启用高可用模式. 1. 主机环境 我这里使用的操作系统是centos 6.5,安装在vmware上,共三台. 主机名 IP 操作系统 用户名 安装目录 node1 192.168.1.101 centos 6.5 wxyuan /opt/hadoop,/opt/hbase node2 192.168.1.102 centos 6.5 wxyuan /opt/hadoop,/opt/hbase node3 192.168.1.103 cent

实验环境 主机名称 IP地址 角色 统一安装目录 统一安装用户 sht-sgmhadoopnn-01 172.16.101.55 namenode,resourcemanager /usr/local/hadoop(软连接) /usr/local/hadoop-2.7.4 /usr/local/zookeeper(软连接) /usr/local/zookeeper-3.4.9 root sht-sgmhadoopnn-02 172.16.101.56 namenode,resourcemanag