本文的配置环境是VMware10+centos2.5. 在学习大数据过程中,首先是要搭建环境,通过实验,在这里简短粘贴书写关于自己搭建大数据伪分布式环境的经验. 如果感觉有问题,欢迎咨询评论. 零:下载ruanjian 1.下载 2.下载网址 https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/ 一:伪分布式准备工作 1.规划目录 2.修改目录所有者和所属组 3.删除原有的jdk 4.上传需要的jdk包 5.增加jdk 的执行权限 6.解压jdk 7.修改

#!/bin/sh#docker exec -i t nginx /usr/share/app/nginx/vip/webapp/evn.sh testtestUrl='http:\/\/192.168.1.100:3000'trueUrl='https:\/\/vip.menusifu.com:23080'if [ "$1" = "test" ]then echo "$trueUrl" sed -i "s/$trueUrl/$test

出现这个错误的原因是出错的语句后面多了“\r”这个字符,换言之,脚本文件格式的问题,我们只需要把格式改成unix即可: vi xx.sh :set ff :set ff=unix :wq!

什么是HA? HA是High Availability的简写,即高可用,指当当前工作中的机器宕机后,会自动处理这个异常,并将工作无缝地转移到其他备用机器上去,以来保证服务的高可用.(简言之,有两台机器,一台工作,一台备用,当工作机挂了之后,备用机自动接替.) HAdoop的HA模式是最常见的生产环境上的安装部署方式. Hadoop HA包括NameNode HA 和 ResourceManager HA. DataNode和NodeManager本身就是被设计为高可用的,不用对它们进行特殊的高可

1 Flink的前世今生(生态很重要) 原文:https://blog.csdn.net/shenshouniu/article/details/84439459 很多人可能都是在 2015 年才听到 Flink 这个词,其实早在 2008 年,Flink 的前身已经是柏林理工大学一个研究性项目, 在 2014 被 Apache 孵化器所接受,然后迅速地成为了 ASF(Apache Software Foundation)的顶级项目之一. Apache Flink is an open sour

spark-on-yarn-with-kubernetes 该例子仅用来说明具体的步骤划分和复杂性,在生产环境应用还有待验证,请谨慎使用. 过程中可能用到的概念和术语初步整理如下: 整个迁移过程分为如下几个步骤: 1. 将原有应用拆解为服务 我们不是一上来就开始做镜像,写配置,而是应该先梳理下要迁移的应用中有哪些可以作为服务运行,哪些是变的,哪些是不变的部分. 服务划分的原则是最小可变原则,这个同样适用于镜像制作,将服务中不变的部分编译到同一个镜像中. 对于像 Spark on YARN 这样复

安装hadoop需要jdk依赖,我这里是用jdk8 jdk版本:jdk1.8.0_151 hadoop版本:hadoop-2.5.0-cdh5.3.6 hadoop下载地址:链接:https://pan.baidu.com/s/1qZNeVFm 密码:ciln jdk下载地址:链接:https://pan.baidu.com/s/1qZLddl6 密码:c9w3 一切准备好以后,开始安装 1.上传hadoop软件包和jdk软件包到Linux系统指定目录:/opt/softwares/cdh 2.

Spark On Yarn: 从0.6.0版本其,就可以在在Yarn上运行Spark 通过Yarn进行统一的资源管理和调度 进而可以实现不止Spark,多种处理框架并存工作的场景 部署Spark On Yarn的方式其实和Standalone是差不多的,区别就是需要在spark-env.sh中添加一些yarn的环境配置,在提交作业的时候会根据这些配置加载yarn的信息,然后将作业提交到yarn上进行管理 首先请确保已经部署了Yarn,相关操作请参考: hadoop2.2.0集群安装和配置 部署完

搭建环境准备:JDK1.6,SSH免密码通信 系统:CentOS 6.3 集群配置:NameNode和ResourceManager在一台服务器上,三个数据节点 搭建用户:YARN Hadoop2.2下载地址:http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/ 步骤一:上传Hadoop 2.2 并解压到/export/yarn/hadoop-2.2.0 外层的启动脚本在sbin目录 内层的被调用脚本在bin目录 Native的so文件都在lib

1.首先,在zookeeper搭建成功,服务运行的基础上搭建yarn,其次,保证时间一致 2.在 /home/install/hadoop-2.5/etc/hadoop目录下配置一下几个配置文件: 第一个:yarn-site.xml <configuration> <property>   <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>   <value>true</value> </p

环境:Linux, 8G 内存.60G 硬盘 , Hadoop 2.2.0 为了构建基于Yarn体系的Spark集群.先要安装Hadoop集群,为了以后查阅方便记录了我本次安装的详细步骤. 事前准备 1. 机器准备 三台主机,#后面说明了用途 192.168.1.1   #hadoop1 : master 192.168.1.2   #hadoop2 : datanode1 192.168.1.3   #hadoop3:  datanode2 在hadoop1上, vi /etc/sysconf

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

yarn卸载或增加节点   卸载节点或者增加节点: 方式一:静态的增添删除:将集群关闭,修改配置文件(etc/hadoop/slaves),重新启动集群(很黄很暴力,不够人性化). 方式二:动态的增加和卸载节点. 卸载DataNode节点: 1)要在HDFS主节点NameNode上,进行配置. a)在etc/hadoop/hdfs-site.xml中,设置属性值: dfs.hosts.exclude /opt/modules/hadoop-2.5.0/ect/hadoop/dfs-hosts.e

参考   kaldi 的全部资料_v0.4 cmd.sh 脚本为: 可以很清楚的看到有 3 个分类分别对应 a,b,c.a 和 b 都是集群上去运行这个样子, c 就是我们需要的.我们在虚拟机上运行的.你需要修改这个脚本 # "queue.pl" uses qsub. The options to it are # options to qsub. If you have GridEngine installed, # change this to a queue you have a

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 -

#!/usr/bin/env sh # 当发生错误时中止脚本 set -e # 构建 npm run build # cd 到构建输出的目录下 cd dist # 部署到自定义域域名 # echo 'www.example.com' > CNAME git init git add -A git commit -m 'deploy' # 部署到 https://<USERNAME>.github.io # git push -f git@github.com:<USERNAME&g

一,train.sh #!/usr/bin/env sh ./build/tools/caffe train --solver=myself/00b/solver.prototxt # cd CAFFE/caffe-master # sh ./myself/00b/train_00b.sh 二,test.sh #!/usr/bin/env sh ./build/tools/caffe test --model=myself/00b/train_val.prototxt --weights=mys

个人实践代码如下: #!/usr/bin/env sh # Compute the mean image from the imagenet training lmdb # N.B. this is available in data/ilsvrc12 EXAMPLE=/home/wp/CAFFE/caffe-master/myself/00b DATA=/home/wp/CAFFE/caffe-master/myself/00b TOOLS=build/tools $TOOLS/compute

个人实践代码如下: #!/usr/bin/env sh # Create the imagenet lmdb inputs # N.B. set the path to the imagenet train + val data dirs set -e EXAMPLE=/home/wp/CAFFE/caffe-master/myself/00b DATA=/home/wp/CAFFE/caffe-master/myself/00b TOOLS=build/tools TRAIN_DATA_ROO

#!/usr/bin/env sh DATA=/home/wp/CAFFE/caffe-master/myself/00b MY=/home/wp/CAFFE/caffe-master/myself/00b echo "Creating train.txt..." rm -rf $MY/train.txt find $DATA/train/banana -name *.jpg| cut -d/ -f9- | sed "s/$/ 0/">>$MY/trai

原因: yarn.nodemanager.local-dirs和hadoop的hadoop.tmp.dir参数对应文件位置不一致 解决办法: 将hdfs-site.xml中hadoop.tmp.dir属性和yarn-site.xml中的yarn.nodemanager.local-dirs属性设置为相同路径 示例 hdfs-site.xml <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/home/suddev/