三台机器zookeeper的集群环境搭建 Zookeeper 集群搭建指的是 ZooKeeper 分布式模式安装. 通常由 2n+1台 servers 组成. 这是因为为了保证 Leader 选举(基于 Paxos 算法的实现) 能过得到多数的支持,所以 ZooKeeper 集群的数量一般为奇数.Zookeeper 运行需要 java 环境, 所以需要提前安装 jdk. 对于安装leader+follower 模式的集群, 大致过程如下: 配置主机名称到 IP 地址映射配置 修改 ZooKeep

出现该问题的原因:在第一次格式化dfs后,启动并使用了hadoop,后来又重新执行了格式化命令(hdfs namenode -format),这时namenode的clusterID会重新生成,而datanode的clusterID 保持不变. 1:其实网上已经有解决办法了,这里自己脑补一下,也可以让别人看到我是怎么解决的.出现这个问题主要是和配置这个文件相关:core-site.xml: <!-- 指定HADOOP所使用的文件系统schema(URI),HDFS的老大(NameNode)的地址

摘要:之前安装过hadoop1.2.1集群,发现比较老了,后来安装cloudera(hadoop2.6.0),发现集成度比较高,想知道原生的hadoop什么样子,于是着手搭建一个伪分布式集群(三台),方便与cloudera的安装进行对比,来更加深入学习Hadoop整个生态系统.一开始安装的CentOS7,发现好多命令都变了,时间成本比较高,为了以后少些麻烦,还是果断换回CentOS6.5了,hadoop果断选择2.6.0了.太新的版本需要额外时间来了解,对于加班较多的来说,学习成本太高了.在安装

前期部署,至少准备3台服务器(可以是虚拟机) 1.linux系统环境准备 ip地址配置 hostname配置 hosts映射配置 关闭防火墙 service iptables stop ,也可以设置防火墙不开机自启动 chkconfig iptables off init启动级别修改 2.java环境的配置 上传jdk,解压,修改/etc/profile 3.zookeeper集群的部署,安装zookeeper,环境变量,发送zookeeper文件,profile文件给其他服务器并刷新他,都创建

一.集群规划 这里搭建一个3节点的Storm集群:三台主机上均部署Supervisor和LogViewer服务.同时为了保证高可用,除了在hadoop001上部署主Nimbus服务外,还在hadoop002上部署备用的Nimbus服务.Nimbus服务由Zookeeper集群进行协调管理,如果主Nimbus不可用,则备用Nimbus会成为新的主Nimbus. 二.前置条件 Storm 运行依赖于Java 7+ 和 Python 2.6.6 +,所以需要预先安装这两个软件.同时为了保证高可用,这里

一.集群规划 这里搭建一个3节点的Storm集群:三台主机上均部署Supervisor和LogViewer服务.同时为了保证高可用,除了在hadoop001上部署主Nimbus服务外,还在hadoop002上部署备用的Nimbus服务.Nimbus服务由Zookeeper集群进行协调管理,如果主Nimbus不可用,则备用Nimbus会成为新的主Nimbus. 二.前置条件 Storm 运行依赖于Java 7+ 和 Python 2.6.6 +,所以需要预先安装这两个软件.同时为了保证高可用,这里

一.集群规划 这里搭建一个 3 节点的 Storm 集群:三台主机上均部署 Supervisor 和 LogViewer 服务.同时为了保证高可用,除了在 hadoop001 上部署主 Nimbus 服务外,还在 hadoop002 上部署备用的 Nimbus 服务.Nimbus 服务由 Zookeeper 集群进行协调管理,如果主 Nimbus 不可用,则备用 Nimbus 会成为新的主 Nimbus. 二.前置条件 Storm 运行依赖于 Java 7+ 和 Python 2.6.6 +,所

环境搭建-Hadoop集群搭建 写在前面,前面我们快速搭建好了centos的集群环境,接下来,我们就来开始hadoop的集群的搭建工作 实验环境 Hadoop版本:CDH 5.7.0 这里,我想说一下,我们我没有选择官方版本,是因为,cdh版本已经解决好了各个组件之间的依赖.因为,后面,我们还会使用更多hadoop家族里面的组件.cdh版本目前也是国内成产环境中使用最多的一个版本. 环境所需要的安装包我可以在我的百度云分享中获取到: 链接:http://pan.baidu.com/s/1c24g

一 运行环境 从阿里云申请三台云服务器,这里我使用了两个不同的阿里云账号去申请云服务器.我们配置三台主机名分别为zy1,zy2,zy3. 我们通过阿里云可以获取主机的公网ip地址,如下: 通过secureRCT连接主机106.15.74.155,运行ifconfig,可以查看其内网ip地址: 1.账号1申请了两台云服务器: 主机zy1的公网ip为:106.15.74.155,内网ip为172.19.182.67. 主机zy2的公网ip为:47.103.134.70,内网ip为172.19.14.

1.  配置节点bonnie1 hadoop环境 (1) 下载hadoop- 2.6.0 并解压缩 [root@bonnie1 ~]# wget http://apache.fayea.com/hadoop/common/hadoop-2.6.0/hadoop-2.6.0.tar.gz -C /usr/local [root@bonnie1 ~]# cd /usr/local/ [root@bonnie1 local]# tar -xvf hadoop-2.6.0.tar (2) 配置环境变量

k8s kubeadm部署高可用集群 kubeadm是官方推出的部署工具,旨在降低kubernetes使用门槛与提高集群部署的便捷性. 同时越来越多的官方文档,围绕kubernetes容器化部署为环境, 所以容器化部署kubernetes已成为趋势. 本文主要内容: 基于kubeadm部署方式,实现kubernetes的高可用. master部署 三台master节点上建立etcd集群 使用vip 进行kubeadm初始化master 1. 环境准备 节点 地址 master1,etcd1 10

一.部署zookeeper集群 三台机器上执行相同的操作 mkdir -p /data/zookeeper cd zookeeper-3.4.6 cp zoo_sample.cfg zoo.cfg [root@localhost conf]# more zoo_sample.cfg tickTime=2000 initLimit=10 syncLimit=5 dataDir=/data/zookeeper dataLogDir=/data/zookeeper/zkdatalog clientPo

参考http://blog.51cto.com/kaliarch/2047358 一.概述 1.1 背景 为解决mongodb在replica set每个从节点上面的数据库均是对数据库的全量拷贝,从节点压力在高并发大数据量的场景下存在很大挑战,同时考虑到后期mongodb集群的在数据压力巨大时的扩展性,应对海量数据引出了分片机制. 1.2 分片概念 分片是将数据库进行拆分,将其分散在不同的机器上的过程,无需功能强大的服务器就可以存储更多的数据,处理更大的负载,在总数据中,将集合切成小块,将这些块

如何搭建配置centos虚拟机请参考<Kafka:ZK+Kafka+Spark Streaming集群环境搭建(一)VMW安装四台CentOS,并实现本机与它们能交互,虚拟机内部实现可以上网.> 如何安装hadoop2.9.0请参考<Kafka:ZK+Kafka+Spark Streaming集群环境搭建(二)安装hadoop2.9.0> 如何配置zookeeper3.4.12 请参考<Kafka:ZK+Kafka+Spark Streaming集群环境搭建(八)安装zook

最近公司业务数据量越来越大,以前的基于消息队列的日志系统越来越难以满足目前的业务量,表现为消息积压,日志延迟,日志存储日期过短,所以,我们开始着手要重新设计这块,业界已经有了比较成熟的流程,即基于流式处理,采用 flume 收集日志,发送到 kafka 队列做缓冲,storm 分布式实时框架进行消费处理,短期数据落地到 hbase.mongo中,长期数据进入 hadoop 中存储. 接下来打算将这其间所遇到的问题.学习到的知识记录整理下,作为备忘,作为分享,带给需要的人. 淘宝开源了许多产品组件

一.Solr集群概念 solr单机版搭建参考: https://www.cnblogs.com/frankdeng/p/9615253.html 1.概念 SolrCloud(solr 云)是Solr提供的分布式搜索方案,当你需要大规模,容错,分布式索引和检索能力时使用 SolrCloud.当一个系统的索引数据量少的时候是不需要使用SolrCloud的,当索引量很大,搜索请求并发很高,这时需要使用SolrCloud来满足这些需求. 2.结构 SolrCloud为了降低单机的处理压力,需要由多台服

前提环境是之前搭建的4台Linux虚拟机,详情参见 Linux集群搭建 该环境对应4台服务器,192.168.1.60.61.62.63,其中60为主机,其余为从机 软件版本选择: Java:JDK1.8.0_191(jdk-8u191-linux-x64.tar.gz) Hadoop:Hadoop-2.9.2(hadoop-2.9.2.tar.gz) 上传hadoop与java到服务器并查看 cd /home/ftpuser/ ls 安装Java 解压Java mkdir /usr/java

官方提供的几种Kubernetes部署方式 minikube Minikube是一个工具,可以在本地快速运行一个单点的Kubernetes,尝试Kubernetes或日常开发的用户使用.不能用于生产环境. 官方地址:https://kubernetes.io/docs/setup/minikube/ kubeadm Kubeadm也是一个工具,提供kubeadm init和kubeadm join,用于快速部署Kubernetes集群. 官方地址:https://kubernetes.io/do

单机ELK,另外两台服务器分别有一个elasticsearch节点,这样形成一个3节点的ES集群. 可以先尝试单独搭建es集群或单机ELK https://www.cnblogs.com/lz0925/p/12018209.html // 单机ELK https://www.cnblogs.com/lz0925/p/12011026.html // 三节点es集群 注意点 服务器内存:要求不低于8G,如果4G,没有跑其他程序的话,应该也可以,低于4G基本不用考虑. 我的系统:阿里云centOS7

报错: 经过查看集群的jps如下: ==================== hadoop01 jps =================== FsShell ResourceManager NameNode Jps ==================== hadoop02 jps =================== NodeManager DataNode JournalNode QuorumPeerMain Jps ==================== hadoop03 jps =

一.准备工作: 准备三台机器:192.168.35.111192.168.35.112192.168.35.113 二.搭建zookeeper 三台机器上均要搭建zookeeper服务// 下载zookeeper安装包 # wget http://mirrors.hust.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.10/zookeeper-3.4.10.tar.gz # .tar.gz -C /opt # cd /opt/zookeeper-/conf/ # c