Yarn:分布式资源管理器 Zookeeper:分布式协作服务 Zookeeper是一个分布式协调服务(Coordination),一个leader,多个follower组成的集群,就是为用户的分布式应用程序提供协调服务.Zookeeper是为别的分布式程序服务的.Zookeeper所提供的服务涵盖:主从协调.服务器节点动态上下线.统一配置管理.分布式共享锁.统一名称服务等. YARN的目标就是实现“一个集群多个框架”,即在一个集群上部署一个统一的资源调度管理框架YARN,在YARN之上可以部署

linux -- 基于zookeeper搭建yarn的HA高可用集群 实现方式:配置yarn-site.xml配置文件 <configuration> <property> <name>yarn.resourcemanager.connect.retry-interval.ms</name> <value>2000</value> </property> <property> <name>yarn.

链接地址: http://dongxicheng.org/framework-on-yarn/apache-spark-comparing-three-deploying-ways/ Spark On Mesos模式 http://vdisk.weibo.com/s/zm_eIVP-TpyqK

相比npm 的优点 1.npm安装是串行,而yarn是并行,速度大大提升 2.已经下载过的包会被缓存,无需重复下载,更关键的是,支持离线安装 3.精准的版本控制,加上验证每个包的完整性,保证每次安装的npm包完全一致 npm版本控制缺陷带来的严重问题(https://blog.csdn.net/qiansg123/article/details/80129453) 4.优化的输出信息 npm5改进: 1.引入了package-lock.json,默认会被添加到项目,增强了版本控制 2.提升了安装

Zookeeper 1 Zookeeper概念 Zookeeper是什么 是一个基于观察者设计模式的分布式服务管理框架,它负责和管理需要关心的数据,然后接受观察者的注册,一旦这些数据的状态发生变化,Zookeeper就将负责通知已经在Zookeeper上注册的那些观察者做出相应的反应. Zookeeper特点 哪些系统用到了Zookeeper HDFS YARN Storm HBase Flume Dubbo(阿里巴巴) 2 Zookeeper基本原理 2.1 Zookeeper架构 一个领导者

1.zookeeper和eureka区别 zookeeper向client进行ping操作,如果不通,就删除client节点 eureka自我保护机制是client向注册中心发送心跳包,如果一定时间内没收到心跳包,则踢除client节点 zookeeper工具ZooInspector @EnableDiscoveryClient 当服务使用consule.zookeeper时,使用@EnableDiscoveryClient向注册中心上注册服务 ###订单服务的端口号 server: port:

目录 前言 整体介绍 分步安装介绍 总结 一.前言        周末干了近四十个小时中间只休息了五个小时终于成功安装了ClouderaManager以及分布式集群,其中各种辛酸无以言表,唯有泪两行.总体是安装的很慢,但是其中有很多细节问题,需要记录下来使以后再次安装少走弯路,以及给其他有需要的人提供一点参考. 二.整体介绍        整体上可以借鉴之前我写的一篇博客使用Ambari安装hadoop集群.安装共分三步,第一步安装并配置操作系统(本文采用Ubuntu14.04,其他的可以参考相

mesos解决的问题 不同的分布式运算框架(spark,hadoop,ES,MPI,Cassandra,etc.)中的不同任务往往需要的资源(内存,CPU,网络IO等)不同,它们运行在同一个集群中,会相互干扰,为此,应该提供一种资源隔离机制避免任务之间由资源争用导致效率下降,考虑到资源利用率,运维成本,数据共享等因素,公司一般希望将所有这些框架部署到一个公共的集群中,让它们共享集群的资源,并对资源进行统一使用,这样,便诞生了资源统一管理与调度平台,典型的代表就是mesos和yarn. Mesos

hadoop介绍 分布式存储系统HDFS(Hadoop Distributed File System),提供了高可靠性.高扩展性和高吞吐率的数据存储服务: 资源管理系统YARN(Yet Another Resource Negotiator),负责集群资源的统一管理和调度,使得多种计算框架可以运行在一个集群中: 分布式计算框架(MapReduce),具有易于编程.高容错性和高扩展性等特点的PB级以上海量数据的离线处理能力. Hive(基于MR的数据仓库),定义了一种类SQL查询语言--HQL,

学习参考这篇文章: http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=96 机器学习.数据挖掘等各种大数据处理都离不开各种开源分布式系统, hadoop用于分布式存储和map-reduce计算, spark用于分布式机器学习, hive是分布式数据库, hbase是分布式kv系统, 看似互不相关的他们却都是基于相同的hdfs存储和yarn资源管理, 本文通过全套部署方法来让大家深入系统内部以充分理解分布式系统架构和他们之间的关系. 下载了 Hadoop had

HDFS HA Namenode HA  详解 hadoop2.x 之后,Clouera 提出了 QJM/Qurom Journal Manager,这是一个基于 Paxos 算法(分布式一致性算法)实现的 HDFS HA 方案,它给出了一种较好的解决思路和方案,QJM 主要优势如下: 不需要配置额外的高共享存储,降低了复杂度和维护成本. 消除 spof(单点故障). 系统鲁棒性(Robust)的程度可配置.可扩展. 基本原理就是用 2N+1 台 JournalNode 存储 EditLog,每

Hadoop High Availability HA(High Available), 高可用,是保证业务连续性的有效解决方案, 通常通过设置备用节点的方式实现; 一般分为执行业务的称为活动节点(Active),和作为活动节点的一个备份的备用节点(Standby), 当活动节点出现问题, 导致正在运行的业务不能正常运行时, 备用节点此时就会侦测到, 并立即接替活动节点来执行业务, 从而实现业务的不中断或短 暂中断. NameNode HA 在 Active NN 和 Standby NN 之间

转载自http://www.shareditor.com/blogshow?blogId=96 机器学习.数据挖掘等各种大数据处理都离不开各种开源分布式系统,hadoop用于分布式存储和map-reduce计算,spark用于分布式机器学习,hive是分布式数据库,hbase是分布式kv系统,看似互不相关的他们却都是基于相同的hdfs存储和yarn资源管理,本文通过全套部署方法来让大家深入系统内部以充分理解分布式系统架构和他们之间的关系  请尊重原创,转载请注明来源网站www.sharedito

hadoop 的基础环境增强 HA模式 HA是为了保证我们的业务 系统 7 *24 的连续的高可用提出来的一种解决办法,现在hadoop当中的主节点,namenode以及resourceManager都已经实现了HA如果active状态namenode出现故障,standBy状态的节点会检测到并代替active节点继续工作 常用的HA的实现方式:QJM的方式使用qjm的方式实现我们的namnode的HA就会出现一个问题,edits文件如何同步 zkFailoverController:监控nam

etcd是一个高可用的键值存储系统,主要用于共享配置和服务发现.etcd是由CoreOS开发并维护的,灵感来自于 ZooKeeper 和 Doozer,它使用Go语言编写,并通过Raft一致性算法处理日志复制以保证强一致性.Raft是一个来自Stanford的新的一致性算法,适用于分布式系统的日志复制,Raft通过选举的方式来实现一致性,在Raft中,任何一个节点都可能成为Leader.Google的容器集群管理系统Kubernetes.开源PaaS平台Cloud Foundry和CoreOS的

背景,原来在我的虚拟机集群(nn1,nn2)中安装的是cdh23502,后来做升级实验,升到cdh26550,因为生产中使用的环境是cdh23502,所以再次切换回去. 切换的过程中,遇到一些问题,特记录于此.仍然共用原来的zookeeper 1 启动nodemanager的时候,报异常如下: FATAL org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.AuxServices: Failed to initialize map

注意,这种安装方式是集群方式:然后有常用两种运行模式: standalone , on yarn 区别就是在编写 standalone 与 onyarn 的程序时的配置不一样,具体请参照spar2中的例子. 提交方式: standalone spark-submit --class testkmeans.KMeans_jie spark2-1.0-SNAPSHOT.jar onyarn : spark-submit --class SaprkOnYarn spark2-1.0-SNAPSHOT.

一.概念与HA思路 1. 首先Hadoop架构为主从架构(NameNode/DataNode) 2. NameNode管理着文件系统和与维护客户端访问DataNode 3. Hadoop 2.0 之前的版本,集群中NameNode存在单点故障(SPOF) 4. 单个NameNode机器宕机将导致集群无法使用,直到管理员重启 5. 单个NameNode机器升级时也会导致集群无法使用 6. HDFS HA用于解决单节点故障(使用Active/Standby两个NameNode交替) 方案一:借助质量

1.参考: http://www.cnblogs.com/codedevelop/p/6762555.html grant all privileges on *.* to 'root'@'hostname' identified by 'mysql密码' with grant option; 2.配置静态IP [root@server1 ~]#vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 DEVICE=eth0HWADDR=08:00:27:BA:1

概述 文件下载 系统环境搭建 日志查看 Q&A 参考 概述 CDH (Cloudera's Distribution, including Apache Hadoop),是Hadoop众多分支中的一种,由Cloudera维护,基于稳定版本的Apache Hadoop构建,并集成了很多补丁,可直接用于生产环境. Cloudera Manager则是为了便于在集群中进行Hadoop等大数据处理相关的服务安装和监控管理的组件,对集群中主机.Hadoop.Hive.Spark等服务的安装配置管理做了极大

yum remove -y hadoop_* zookeeper* ranger* hbase_* ranger* hbase_* ambari-* hadoop_* zookeeper_* hbase* range* pig* hive* tez* mysql-* bigtop-* tuned-* ambari-* apache-maven* postgresql* hdp-select* cd /usr/lib/ rm -rf hadoop hbase zookeeper hcatalog