1.前提:MapReduce能配置的前提是hdfs能够正常运行 2.在1的基础上,配置两个文件:    在hadoop文件夹下配置两个文件mapred-site.xml(由mapred-site.xml.template) 和 yarn-site.xml         yarn-site.xml <configuration> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname</name> <value&g

[Cloud Computing]Hadoop环境安装.基本命令及MapReduce字数统计程序 1.虚拟机准备 1.1 模板机器配置 1.1.1 主机配置 IP地址:在学校校园网Wifi下连接下 VMWare自己DHCP分配的是 192.168.190.xxx 内存:4G(根据自己机器确定 我需要三台机器 我的内存是16G) 硬盘:50G OS:CentOS7 x64 1.1.2 环境工具安装 ping www.baidu.com先查看能否正常上网 yum install -y epel-re

0.修改IP,主机名,hosts文件         setup        修改网卡IP         service  network  restart        重启网络服务使IP生效 vim /etc/sysconfig/network修改主机名 vim /etc/hosts/修改hosts文件 192.168.126.128 hadoop001 192.168.126.129 hadoop002 192.168.126.130 hadoop003 192.168.126.131

本文旨在介绍通过两台物理节点,实现完全分布式hadoop程序的部署 writen by Bob Pan@20140609 环境介绍: 主机名 机器IP 用途 描述 Hadoop0 192.168.80.101 Namenode secondaryNamenode jobTracker CentOS6.4 jdk-6u24-linux-i586 hadoop-1.1.2 Hadoop1 192.168.80.102 Datanode taskTracker CentOS6.4 jdk-6u24-l

一.过程分析 1.准备3台客户机(关闭防火墙.修改静态ip.主机名称) 2.安装JDK 3.配置环境变量 4.安装Hadoop 5.配置集群 6.单点启动 7.配置ssh免密登录 8.群起并测试集群 二.编写集群分发脚本 xsync 1.scp(secure copy)安全拷贝 1)scp定义 scp可以实现服务器与服务器之间的数据拷贝. 2)基本语法 scp -r 文件  用户名@主机:目标路径/名称 3)案例 a.在hadoop101上,将hadoop101中 /opt/module 目录下

前期规划 192.168.100.231                  db01 192.168.100.232                  db02 192.168.100.233                  db03 一.安装java [root@master ~]# vim /etc/profile 在末尾添加环境变量: export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_67-cloudera export PATH=$JAVA_HOME/bin:$J

一.主机服务规划: db01                                             db02                                        db03                                      db04                                             db05 namenode                                namenode jo

HDFS 命令 命令 说明 fsck 检查文件的完整性 start-balancer.sh 重新平衡HDFS hdfs dfs -copyFromLocal 从本地磁盘复制文件到HDFS hadoop 配置 有两种配置文件: 一种是-default.xml(只读,默认的配置) 一种是-site.xml(替换default中的配置) core-site.xml 配置公共属性 hdfs-site.xml 配置HDFS yarn-site.xml 配置YARN mapred-site.xml 配置Ma

简介: Apache Hadoop 集群安装文档 软件:jdk-8u111-linux-x64.rpm.hadoop-2.8.0.tar.gz http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/hadoop-2.8.0/hadoop-2.8.0.tar.gz 系统:CentOS 6.8 x64 主机列表及配置信息: master.hadoop datanode[:].hadoop CPU: MEM: 16G 8G DISK: 100G* 100

Date:20180827 Monday 目前市场hadoop主流版本是2.7.x系列,下面我们就以hadoop-2.7.3为例进行安装 安装前准备: 1.操作系统:cetos(6和7) 2.java版本:1.8 3.需要插件:wget, vim, openssh, ntpd 一.示列演示: 现在有3台机器,这里以centos6.8-64位为例,以minimal方式安装 192.168.1.101 192.168.1.102 192.168.1.103 在3台节点上都先关闭防火墙 iptable

Hive调优 Hive调优 Fetch抓取 本地模式 表的优化 小表.大表Join 大表Join大表 MapJoin Group By Count(Distinct) 去重统计 行列过滤 动态分区调整 案例实操 数据倾斜 Map数 小文件进行合并 复杂文件增加Map数 Reduce数 并行执行 严格模式 JVM重用 推测执行 执行计划(Explain) Fetch抓取 Fetch抓取是指:Hive中对某些情况的查询可以不必使用MapReduce计算 例如:SELECT * FROM employ

准备工作 开启全部三台虚拟机,确保hadoop100的机器已经配置完成 分发脚本 操作hadoop100 新建一个xsync的脚本文件,将下面的脚本复制进去 vim xsync #这个脚本使用的是rsync命令而不是scp命令,是同步而非覆盖文件,所以仅仅会同步过去修改的文件.但是rsync并不是一个原生的Linux命令,需要手动安装.如果没有,请自行安装 #!/bin/bash # 获取输入参数个数,如果没有参数,直接退出 pcount=$# )); then echo no args; ex

  第1章 大数据概论 1.1 大数据概念 大数据概念如图2-1 所示. 图2-1 大数据概念 1.2 大数据特点(4V) 大数据特点如图2-2,2-3,2-4,2-5所示 图2-2 大数据特点之大量 图2-3 大数据特点之高速 图2-4 大数据特点之多样 图2-5 大数据特点之低价值密度 1.3 大数据应用场景 大数据应用场景如图2-6,2-7,2-8,2-9,2-10,2-11所示 图2-6 大数据应用场景之物流仓储 图2-7 大数据应用场景之零售 图2-8 大数据应用场景之旅游 图2-9

Table of Contents: 2.3. 安装 Zookeeper 2.4. 安装 Hadoop 2.4. 安装 MySQL 2.5. 安装 Hive 2.6. 安装 Kudu 2.7. 安装 Impala 2.8. 安装 Hue 2.8. 使用 Scala 操作 Kudu 2.9. 使用 Spark 操作 Kudu 2.10. 使用 Impala 执行 SQL 语句访问 Hive 2.3. 安装 Zookeeper 集群规划 主机名 是否有 Zookeeper cdh01 有 cdh02

目前CSDN,博客园,简书同步发表中,更多精彩欢迎访问我的gitee pages 目录 Hadoop完全分布式运行模式 步骤分析: 编写集群分发脚本xsync 集群配置 集群部署规划 配置集群 集群单点启动 SSH无密登陆配置 登录状态的环境变量 群起集群 集群启动/停止方式总结 集群时间同步 其他注意事项 Hadoop完全分布式运行模式 步骤分析: 准备3台客户机(关闭防火墙.静态ip.主机名称) vim /etc/sysconfig/network 三台机器各自的配置分别为HOSTNAME=

在Linux上搭建Hadoop系列:1.Hadoop环境搭建流程图2.搭建Hadoop单机模式3.搭建Hadoop伪分布式模式4.搭建Hadoop完全分布式模式 注:此教程皆是以范例讲述的,当然你可以按照教程搭建一个与教程一样的Hadoop环境,如果你想搭建一个与本教程有一些差异的Hadoop环境,这时请注意配置文件的参数可能不一样以及文件路径不一样. 目录 1.Hadoop集群规划与部署 (1)准备3台虚拟机 (2)分别映射好三台虚拟机的IP与主机名 (3)设置三台机器时钟同步 (4)设置三台

1 部署HDFS HDFS的基本操作可以分为集群管理和文件系统操作两种类型: 集群管理:包括Namenodede 的格式化.集群的启动和停止.集群信息查看等. 文件系统:包括对目录.文件和权限等内容的操作. HDFS中的命令主要在sbin和bin目录下[一般要进行环境变量的设置]: sbin:集群控制脚本(.sh). bin:hadoop的文件系统命令和其他管理维护工具. 1.1 hadoop安装和维护的方式 主要有2种方式: 一是从开源软件的官网网站直接下载软件包. 二是利用集成化软件对Had

大数据简介,概念部分 概念部分,建议之前没有任何大数据相关知识的朋友阅读 大数据概论 什么是大数据 大数据(Big Data)是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉.管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力.洞察发现力和流程优化能力的海量.高增长率和多样化的信息资产 粗略解读以下 常规软件工具:例如 JavaEE.Mysql(500-1000w数据)即使构建 Mysql 集群,集群中节点的数量也不是无限增加的. 海量.高增长率:数据本身基数大,每天新加入的数据也多 多样

准备工作: 安装jdk 克隆2台虚拟机完成后:新的2台虚拟机,请务必依次修改3台虚拟机的ip地址和主机名称[建议三台主机名称依次叫做:master.node1.node2 ](虚拟机的克隆,前面的博客,三台虚拟机都要开机) 这里我们安装的是Hadoop2.7.6版本:https://hadoop.apache.org/releases.html 1.设置主机名与ip的映射,修改配置文件命令:vi /etc/hosts 2.将hosts文件拷贝到node1和node2节点 命令: scp /etc

1.关闭防火墙 systemctl stop firewalld.service #停止firewallsystemctl disable firewalld.service #禁止firewall开机启动 查看防火墙状态firewall-cmd --state systemctl status firewalld.service 2.设置免密钥 在master中生成密钥文件ssh-keygen -t rsa一直回车 将密钥文件同步到所有节点ssh-copy-id masterssh-copy-

目录 集群配置 集群部署规划 配置文件说明 配置集群 群起集群 1 配置workers 2 启动集群 总结 3 集群基本测试 上传文件到集群 查看数据真实存储路径 下载 执行wordcount程序 配置历史服务器 1 配置mapred-site.xml 2 分发mapred-site.xml 3 在hadoop102启动历史服务器 4 测试 配置日志的聚集 1 配置yarn-site.xml 2 分发yarn-site.xml 3 重启yarn对应的服务 4 测试 集群配置 现在各个服务器的准备