一. mini安装一台centos到虚拟机上 安装过程参考这篇博客http://www.linuxdown.net/install/setup/2015/0906/4053.html 二. 修改网络配置文件 看百度网址是否能ping通,如果可以,使用命令ifconfig查询当前的ip地址 /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 进入这个配置文件进行修改,修改后重启网卡 ``` DEVICE=eth0     HWADDR=00:0C:29:CC:88:

超快速使用docker在本地搭建hadoop分布式集群 超快速使用docker在本地搭建hadoop分布式集群 学习hadoop集群环境搭建是hadoop入门的必经之路.搭建分布式集群通常有两个办法: 找多台机器来部署(通常找不到机器) 在本地开多个虚拟机(对宿主机器性能要求很高) 如果以上两种办法都对您不适用,那么现在有种更好更方便的办法,使用docker在本地做虚拟化,搭建hadoop伪分布式集群环境.虽然有点大材小用,但是用来练习还是挺好的. 操作思路: 使用docker构建一个Hadoo

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

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

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

一直在忙Android FrameWork,终于闲了一点,利用空余时间研究了一下Hadoop,并且在自己和同事的电脑上搭建了分布式集群,现在更新一下blog,分享自己的成果. 一 .环境 1.操作系统:Ubuntu 12.04 LTS 64位 2.Java版本:openjdk-7-jdk 3.Hadoop版本:2.6.0 4.结点信息: 机器名 IP hostname 作用 master 10.13.14.83 rdcdz140395 NameNode and JobTracker slave-

首先注意版本兼容问题!!!本文采用的是Scala 2.11.8 + Hadoop 2.7.5 + Spark 2.2.0 请在下载Spark时务必看清对应的Scala和Hadoop版本! 一.配置JDK 1. 下载jdk http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html 2. 配置环境变量 (1)在终端使用 sudo su 命令进入root用户模式: (2)使用 vim /etc

版本要求 java 版本:1.8.*(1.8.0_60) 下载地址:http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html zookeeper 版本:3.4.*(zookeeper-3.4.8) 下载地址:http://mirrors.hust.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.8/ hadoop 版本:2.7.*(hadoop-2.7.3)

材料:3台虚拟主机,ip分别为: 192.168.1.201 192.168.1.202 192.168.1.203 1.配置主机名称 三个ip与主机名称分别对应关系如下: 192.168.1.201 node201192.168.1.202 node202192.168.1.203 node203 1)修改配置文件 vi /etc/sysconfig/network <!-- 添加 --> NETEORKING=yes HOSTNAME=node203 2)重启使生效 service net

一台电脑启动三个虚拟机比较折腾,这里就用一台虚拟机模拟一下zk集群. 1.后台下载安装包到 /opt目录 sudo wget -b http://archive.apache.org/dist/zookeeper/zookeeper-3.4.9/zookeeper-3.4.9.tar.gz \ -o /opt/archive/zookeeper.download.log -P /opt 解压.链接.配置环境变量 tar -zxf /opt/zookeeper-3.4.9.tar.gz -C /o

1.  安装VMware Workstation Pro 2.安装Ubuntu-16.04 3.以下全程使用sudo –s 切换root权限 4.更新deb软件包列表:apt-get update 5.安装系统更新           apt-get upgrade 6.安装JDK8到/opt/java8 改变所属组和用户 cd /opt sudo chown cc:cc java8 7.设置CLASSPATH 和JAVA_HOME,这里我使用的是gedit /etc/profile的方式设置

基础设置:jdk.ssh. 1.操作系统.环境.网络.必须软件 2.关闭防火墙 3.设置hosts映射 4.时间同步 5.安装jdk 6.设置ssh免秘钥部署配置:初始化运行:命令行使用:

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

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,

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

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(

1. 介绍 在过去几年中,神经网络已经有了很壮观的进展,现在他们几乎已经是图像识别和自动翻译领域中最强者[1].为了从海量数据中获得洞察力,需要部署分布式深度学习.现有的DL框架通常需要为深度学习设置单独的集群,迫使我们为机器学习流程创建多个程序(见Figure 1).拥有独立的集群需要我们在它们之间传递大型数据集,从而引起不必要的系统复杂性和端到端的学习延迟. TensorFlow是Google公司刚刚发布不久一款用于数值计算和神经网络的深度学习框架.TensorFlowOnSpark是yah

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

前言 前面只是大概介绍了一下Hadoop,现在就开始搭建集群了.我们下尝试一下搭建一个最简单的集群.之后为什么要这样搭建会慢慢的分享,先要看一下效果吧! 一.Hadoop的三种运行模式(启动模式) 1.1.单机模式(独立模式)(Local或Standalone  Mode) -默认情况下,Hadoop即处于该模式,用于开发和调式. -不对配置文件进行修改. -使用本地文件系统,而不是分布式文件系统. -Hadoop不会启动NameNode.DataNode.JobTracker.TaskTrac

早在四月份的时候,就已经开了这篇文章.当时是参加数据挖掘的比赛,在计科院大佬的建议下用TensorFlow搞深度学习,而且要在自己的hadoop分布式集群系统下搞. 当时可把我们牛逼坏了,在没有基础的前提下,用一个月的时间搭建自己的大数据平台并运用人工智能框架来解题. 结果可想而知:GG~~~~(只是把hadoop搭建起来了....最后还是老老实实的写爬虫) 当时搭建是用VM虚拟机,等于是在17台机器上运行17个CentOS 7,现在我们用docker来打包环境. 一.技术架构 Docker 1

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