Sparkthriftserver启用及优化 1.  概述 sparkthriftserver用于提供远程odbc调用,在远端执行hive sql查询.默认监听10000端口,Hiveserver2默认也是监听10000端口,为了避免冲突,需要修改sparkthriftserver的端口.启用sparkthriftserver需要将hive-site.xml文件copy到spakr的conf目录下,元数据存储在mysql中,所以还需要mysql-connector-java-5.1.43-bin

这篇文章里我们将用配置 YARN,在 YARN 上运行 MapReduce. 1.修改 yarn-env.sh 环境变量里的 JAVA_HOME 路径 [bamboo@hadoop-senior hadoop-2.5.0]$ vim etc/hadoop/yarn-env.sh export JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.7.0_67   2.修改 etc/hadoop/yarn-site.xml,添加如下的两个属性   <configuration> <pro

$cd /app/hadoop/hadoop-2.2.0/sbin $./start-yarn.sh

start-all.sh脚本现在已经废弃,推荐使用start-dfs.sh和start-yarn.sh分别启动HDFS和YARN. 在新一代的Hadoop里面HDFS称为了统一存储的平台,而YARN成为了统一计算的平台. (1)调用start-dfs.sh启动HDFS.之后JPS会出现NameNode,DataNode,SecondaryNameNode (2)调用start-yarn.sh启动YARN.之后JPS会出现ResourceManager,NodeManager 对于每个start脚

假如我们只有3台linux虚拟机,主机名分别为hadoop01.hadoop02和hadoop03,在这3台机器上,hadoop集群的部署情况如下: hadoop01:1个namenode,1个datanode,1个journalnode,1个zkfc,1个resourcemanager,1个nodemanager: hadoop02:1个namenode,1个datanode,1个journalnode,1个zkfc,1个resourcemanager,1个nodemanager: hadoo

1.初始化HDFS :hadoop namenode -format 看到如下字样,说明初始化成功. 启动HDFS,start-dfs.sh 终于启动成功了,原来是core-site.xml  中配置fs.defaultFS值中所设置的hosts映射与IP对应不上,造成端口拒绝连接 启动namenode :指的是core-site.xml配置的fs.defaultFS值 启动datanode :指的是/home/hadoop/Downloads/hadoop-2.4.1/etc/hadoop/s

马士兵hadoop第一课:虚拟机搭建和安装hadoop及启动 马士兵hadoop第二课:hdfs集群集中管理和hadoop文件操作 马士兵hadoop第三课:java开发hdfs 马士兵hadoop第四课:Yarn和Map/Reduce配置启动和原理讲解 马士兵hadoop第五课:java开发Map/Reduce 前三节课主要讲了hdfs,hdfs就是一个分鱼展的大硬盘 分:分块 鱼:冗余 展:动态扩展 接下来讲云计算,也可以理解为分布式计算,其设计原则: 移动计算,而不是移动数据 前面说过,h

这里分两部分,第一部分是NameNode HA,第二部分是ResourceManager HA (ResourceManager HA是hadoop-2.4.1之后加上的) NameNode HA 1.启动Zookeeper zkServer.sh start可以用zkServer.sh status查看状态(看看该节点是不是leader还是follower) 2.在hadoop001上执行,格式化ZooKeeper集群,目的是在ZooKeeper集群上建立HA的相应节点 hdfs zkfc -

马士兵hadoop第一课:虚拟机搭建和安装hadoop及启动 马士兵hadoop第二课:hdfs集群集中管理和hadoop文件操作 马士兵hadoop第三课:java开发hdfs 马士兵hadoop第四课:Yarn和Map/Reduce配置启动和原理讲解 马士兵hadoop第五课:java开发Map/Reduce 前三节课主要讲了hdfs,hdfs就是一个分鱼展的大硬盘 分:分块 鱼:冗余 展:动态扩展 接下来讲云计算,也可以理解为分布式计算,其设计原则: 移动计算,而不是移动数据 前面说过,h

此文已由作者岳猛授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. Flink on yarn的启动流程可以参见前面的文章 Flink on Yarn启动流程,下面主要是从源码角度看下这个实现,可能有的地方理解有误,请给予指正,多谢. --> 1.命令行启动yarn session bin/yarn-session.sh -n 3 -jm 1024 -nm 1024 -st我们去看下启动脚本   $JAVA_RUN $JVM_ARGS -classpath "$CC_

启动yarn命令: start-yarn.sh 验证是否启动成功 jps查看进程 http://192.168.74.100:8088页面 关闭 stop-yarn.sh

1.启动zookeeper集群 对于hadoop,使用Zookeeper的事件处理确保整个集群只有一个活跃的NameNode,存储配置信息,对于HBase,使用Zookeeper的事件处理确保整个集群只有一个HMaster,察觉HRegionServer的联机和宕机,存储访问控制列表等 启动命令:cd .../zookeeper-3.4.5/bin/ ./zkServer.sh start 2.启动journalnode Hadoop中的两个NameNode为了数据同步,会使用journalno

前言 hadoop是分布式系统,运行在linux之上,配置起来相对复杂.对于hadoop1,很多同学就因为不能搭建正确的运行环境,导致学习兴趣锐减.不过,我有免费的学习视频下载,请点击这里. hadoop2出来后,解决了hadoop1的几个固有缺陷,比如单点故障.资源利用率低.支持作业类型少等问题,结构发生了很大变化,是hadoop未来使用的一个趋势.当然,配置也更加复杂,网上也没有一篇详细的教程来知道大家可以轻轻松松搭建起这个环境的.我应该算是第一个吧. hadoop2体系结构 要想理解本节内

服务器角色 服务器 192.168.58.180 192.168.58.181 192.168.58.182 192.168.58.183 Name CentOSMaster Slvae1 Slave2 StandByNameNode NameNode  Yes      Yes DataNode    Yes  Yes  Yes journalNode    Yes  yes  Yes ZooKeeper  Yes  Yes    Yes ZKFC  Yes      Yes Spark  Y

一.Hadoop简介: Hadoop是由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构,实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS:Hadoop框架最核心设计就是HDFS和MapReduce,HDFS为海量数据提供了存储,MapReduce为海量数据提供了计算. Hadoop要解决的问题:海量数据的存储(HDFS).海量数据的分析(MapReduce)和资源管理调度(YARN) Hadoop主要作用于分布式 二.Hadoop实现机制 1.

原 Hadoop MapReduce 框架的问题 原hadoop的MapReduce框架图 从上图中可以清楚的看出原 MapReduce 程序的流程及设计思路: 首先用户程序 (JobClient) 提交了一个 job,job 的信息会发送到 Job Tracker 中,Job Tracker 是 Map-reduce 框架的中心,他需要与集群中的机器定时通信 (heartbeat), 需要管理哪些程序应该跑在哪些机器上,需要管理所有 job 失败.重启等操作. TaskTracker 是 Ma

1.启动zk 2.启动journalnode:         hadoop-daemons.sh start journalnode 3.格式化zkfc--让在zookeeper中生成ha节点         hdfs zkfc –formatZK 4.格式化hdfs         hadoop namenode –format 5.启动NameNode         hadoop-daemon start namenode 6.standby同步namenode的数据,并启动      

假设我们有3台虚拟机,主机名分别是hadoop01.hadoop02和hadoop03. 这3台虚拟机的Hadoop的HA集群部署计划如下: 3台虚拟机的Hadoop的HA集群部署计划 hadoop01 zookeeper journalnode nodemanager datanode resourcemanager namenode zkfc hadoop02 zookeeper journalnode nodemanager datanode resourcemanager namenod

对于业界的大数据存储及分布式处理系统来说,Hadoop 是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架,对于 Hadoop 框架的介绍在此不再累述,读者可参考 Hadoop 官方简介.使用和学习过老 Hadoop 框架(0.20.0 及之前版本)的同仁应该很熟悉如下的原 MapReduce 框架图: 图 1.Hadoop 原 MapReduce 架构 从上图中可以清楚的看出原 MapReduce 程序的流程及设计思路: 首先用户程序 (JobClient) 提交了一个 job,job 的信息会发送

前言 hadoop是分布式系统,运行在linux之上,配置起来相对复杂.对于hadoop1,很多同学就因为不能搭建正确的运行环境,导致学习兴趣锐减.不过,我有免费的学习视频下载,请点击这里. hadoop2出来后,解决了hadoop1的几个固有缺陷,比如单点故障.资源利用率低.支持作业类型少等问题,结构发生了很大变化,是hadoop未来使用的一个趋势.当然,配置也更加复杂,网上也没有一篇详细的教程来知道大家可以轻轻松松搭建起这个环境的.我应该算是第一个吧. hadoop2体系结构 要想理解本节内