第一种,通过配置文件 val sc = new SparkContext() sc.hadoopConfiguration.set("fs.defaultFS", "hdfs://cluster1");    sc.hadoopConfiguration.set("dfs.nameservices", "cluster1");    sc.hadoopConfiguration.set("dfs.ha.namenod

配置 hadoop+yarn+hbase+storm+kafka+spark+zookeeper 高可用集群,同时安装相关组建:JDK,MySQL,Hive,Flume 文章目录 环境介绍 节点介绍 集群介绍 软件版本介绍 前期准备 相关配置 新建用户 centos 添加sudo权限 更改用户名 主机名与IP映射 显示当前文件的绝对路径 ssh免密登录 关闭防火墙 两个批处理脚本 批分发指令脚本(xcall.sh) 批同步脚本(xsync.sh):类似于 scp 指令 集群环境搭建 安装JDK

三. Spark集群安装 3.1 下载spark安装包 下载地址spark官网:http://spark.apache.org/downloads.html 这里我们使用 spark-2.1.3-bin-hadoop2.7版本. 3.2 规划安装目录 /export/servers 3.3 解压安装包 tar -zxvf spark-2.1.3-bin-hadoop2.7.tgz 3.4 重命名目录 mv spark-2.1.3-bin-hadoop2.7 spark 3.5 修改配置文件 配置

HDFS HA高可用 1 HA概述 1)所谓HA(high available),即高可用(7*24小时不中断服务). 2)实现高可用最关键的策略是消除单点故障.HA严格来说应该分成各个组件的HA机制:HDFS的HA和YARN的HA. 3)Hadoop2.0之前,在HDFS集群中NameNode存在单点故障(SPOF). 4)NameNode主要在以下两个方面影响HDFS集群 NameNode机器发生意外,如宕机,集群将无法使用,直到管理员重启 NameNode机器需要升级,包括软件.硬件升级,

文中的所有操作都是在之前的文章spark集群的搭建基础上建立的,重复操作已经简写: 之前的配置中使用了master01.slave01.slave02.slave03: 本篇文章还要添加master02和CloudDeskTop两个节点,并配置好运行环境: 一.流程: 1.在搭建高可用集群之前需要先配置高可用,首先在master01上: [hadoop@master01 ~]$ cd /software/spark-2.1.1/conf/ [hadoop@master01 conf]$ vi s

目录 1.工作原理图 2.用户空间工具 3.工作模式 4.实现主备故障自动切换 5.所需软件 6.配置文件 7.详细配置     1.配置通用属性信息     2.定义一个资源     3.初始化资源并启动服务     4.设置主节点     5.创建文件系统     6.测试 1.工作原理图--> 目的--> 解决共享存储问题 工作原理--> 提供两个大小相同的分区,在数据流的层次上构建一个磁盘镜像,就如同raid1,所以又被称为分布式raid 主从架构:primary/seconda

前提条件 先搭建 http://www.cnblogs.com/raphael5200/p/5152004.html 的环境,然后在其基础上进行修改 一.安装Zookeeper 由于环境有限,所以在仅有的4台虚拟机上完成多个操作: a.在4台虚拟中选3台安装Zookeeper,我选 node5 node6 node7 b.在4台虚拟中选3台作为JournalNode的节点,我选node6  node7  node8 c..在4台虚拟中选2台作为NameNode ,我选node5(Active)

本文介绍的是HDFS的一种HA方案.虽然有checkpoint node \backup node等,但是不能实现自动的failover. http://hadoop.apache.org/docs/r2.6.3/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HDFSHighAvailabilityWithQJM.html 1.在2.0.0版本以下,namenode是单个的,如果namenode宕机,就会导致整个集群不可用.QJM 是HA的一种实现方式,通过master/sla

NameNode 高可用整体架构概述 在 Hadoop 1.0 时代,Hadoop 的两大核心组件 HDFS NameNode 和 JobTracker 都存在着单点问题,这其中以 NameNode 的单点问题尤为严重. 因为 NameNode 保存了整个 HDFS 的元数据信息,一旦 NameNode 挂掉,整个 HDFS 就无法访问,同时 Hadoop 生态系统中依赖于 HDFS 的各个组件,包括 MapReduce.Hive.Pig 以及 HBase等也都无法正常工作,并且重新启动 Nam

1.Hdfs的HA高可用:保证Hdfs高可用,其实就是保证namenode的高可用,保证namenode的高可用的机制有两个,editlog共享机制+ZKFC.ZKFC就是ZookeeperFailOverController,即zookeeper故障转移控制器. 2.nameNode的高可用机制: (1)nameNode想要实现高可用,意味着集群中要存在多个nameNode,在nameNode出现故障的时候,能够进行快速切换.集群中平时只有一个nameNode在工作,这个nameNode就是a

高可用架构图 先上一张搜索来的图. 如上图,HDFS的高可用其实就是NameNode的高可用. 上一篇里,SecondaryNameNode是NameNode单节点部署才会有的角色,它只帮助NameNode完成日志合并的工作,在NameNode出现问题时不能顶上去. 在高可用里,不再有SecondaryNameNode这个角色,Hadoop2.x版本支持NameNode的一主一备,3.x版本支持一主多备,由备机完成日志合并任务.某个时点只有主NameNode对外提供服务. 总结一下,在一个高可用

目录 1 - 为什么要高可用 2 - NameNode 的高可用发展史 3 - HDFS 的高可用架构 3.1 Standby 和 Active 的命名空间保持一致 3.2 同一时刻只有一个 Active NameNode 4 - HDFS 高可用的实现原理 4.1 隔离(Fencing)- 预防脑裂 4.2 Qurom Journal Manager 共享存储 5 - 其他补充 5.1 QJM 的 Fencing 方案 5.2 - HDFS 高可用组件简介 ZKFailoverControll

def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf() conf.set("spark.master", "local") conf.set("spark.app.name", "spark demo") val sc = new SparkContext(conf); // 读取hdfs数据 val textFileRdd = sc.textFil

一.环境Master(主机A):192.168.1.1Slave(主机B) :192.168.1.2  W-VIP(写入)  :192.168.1.3 R-VIP(读取)  :192.168.1.4 Client(测试) :192.168.1.100 操作系统版本:CentOS release 6.4MySQL数据库版本:5.6.14keepalived版本:1.2.7LVS版本:1.26 所有环境均为虚拟机 二.设计思路 1. 服务器A和B,通过mysql的slave进程同步数据.2. 通过k

Spark高可用集群搭建 node1    node2    node3   1.node1修改spark-env.sh,注释掉hadoop(就不用开启Hadoop集群了),添加如下语句 export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=node1:2181,node2:2181,node3:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.

高可用(Hign Availability,HA) 一.概念 作用:用于解决负载均衡和故障转移(Failover)问题. 问题描述:一个NameNode挂掉,如何启动另一个NameNode.怎样让两个NameNode数据同步. 实现原理: 在另一台服务器上有一个相同的NameNode节点,这台服务器上的 NameNode的状态为standBy.正在运行的NameNode的状态为Active. 解决两个NameNode信息同步问题:因为如果一个NameNode挂掉,另一个NameNode的edit

原文:http://my.oschina.net/wstone/blog/365010#OSC_h3_13 (WJW)高可用,完全分布式Hadoop集群HDFS和MapReduce安装配置指南 [X] 安装环境: [X] 编译hadoop [1] 拷贝hadoop-2.2.0-src.tar.gz到hadoop84的/opt目录下,然后执行: [2] YUM安装依赖库: [3] 下载并安装配置:protobuf [4] 下载并配置:findbugs [5] 构建二进制版Hadoop [X] 安装

一.集群规划 二.前置条件 三.Spark集群搭建         3.1 下载解压         3.2 配置环境变量         3.3 集群配置         3.4 安装包分发 四.启动集群         4.1 启动ZooKeeper集群         4.2 启动Hadoop集群         4.3 启动Spark集群         4.4 查看服务 五.验证集群高可用 六.提交作业 一.集群规划 这里搭建一个3节点的Spark集群,其中三台主机上均部署Worker

一.集群规划 这里搭建一个3节点的Spark集群,其中三台主机上均部署Worker服务.同时为了保证高可用,除了在hadoop001上部署主Master服务外,还在hadoop002和hadoop003上分别部署备用的Master服务,Master服务由Zookeeper集群进行协调管理,如果主Master不可用,则备用Master会成为新的主Master. 二.前置条件 搭建Spark集群前,需要保证JDK环境.Zookeeper集群和Hadoop集群已经搭建,相关步骤可以参阅: Linux环

一.集群规划 这里搭建一个3节点的Spark集群,其中三台主机上均部署Worker服务.同时为了保证高可用,除了在hadoop001上部署主Master服务外,还在hadoop002和hadoop003上分别部署备用的Master服务,Master服务由Zookeeper集群进行协调管理,如果主Master不可用,则备用Master会成为新的主Master. 二.前置条件 搭建Spark集群前,需要保证JDK环境.Zookeeper集群和Hadoop集群已经搭建,相关步骤可以参阅: Linux环