安装jdk 安装Zookeeper. 在官网http://zookeeper.apache.org/下载zookeeper.我下载的是zookeeper-3.4.6版本。 解压zookeeper-3.4.6至D:\machine\zookeeper-3.4.6. 在D:\machine 新建data及log目录。 ZooKeeper的安装模式分为三种，分别为：单机模式（stand-alone）、集群模式和集群伪分布模式。ZooKeeper 单机模式的安装相对比较简单，如果第一次接触ZooKeeper的话，
近一直在自学Hadoop，今天花点时间搭建一个开发环境，并整理成文。 首先要了解一下Hadoop的运行模式： 单机模式（standalone） 单机模式是Hadoop的默认模式。当首次解压Hadoop的源码包时，Hadoop无法了解硬件安装环境，便保守地选择了最小配置。在这种默认模式下 所有3个XML文件均为空。当配置文件为空时，Hadoop会完全运行在本地。因为不需要与其他节点交互，单机模式就不使用HDFS，也不加载任何 Hadoop的守护进程。该模式主要用于开发调试MapReduce程
最近在需诶Hadoop的，尝试着将环境搭起来，真是不搭不知道，一搭下一跳啊，几乎步步都出错啊。网上不少人的回答也是灰常的坑人啊比（如最典型的就是命令的大小写问题，如hadoop命令是小写的，很多人写出Hadoop,所以大家在遇到Command not found这类错误时，先看看是不是大小写的问题），总之过程很痛苦，好在终于搭建起来了。
单机模式（standalone） 单机模式是Hadoop的默认模式。当首次解压Hadoop的源码包时，Hadoop无法了解硬件安装环境，便保守地选择了最小配置。在这种默认模式下所有3个XML文件均为空。当配置文件为空时，Hadoop会完全运行在本地。因为不需要与其他节点交互，单机模式就不使用HDFS，也不加载任何Hadoop的守护进程。该模式主要用于开发调试MapReduce程序的应用逻辑。 伪分布模式（Pseudo-Distributed Mode） 伪分布模式在“单节点集群”上运行Hadoop，其中所有的守护进程都运行在同一台机器上。该模式在单机模式之上增加了代码调试功能，允许你检查内存使用情况，HDFS输入输出，以及其他的守护进程交互。 全分布模式（Fully Distributed Mode） Hadoop守护进程运行在一个集群上。
写在前面：博主是一只经过实战开发历练后投身培训事业的“小山猪”，昵称取自动画片《狮子王》中的“彭彭”，总是以乐观、积极的心态对待周边的事物。本人的技术路线从Java全栈工程师一路奔向大数据开发、数据挖掘领域，如今终有小成，愿将昔日所获与大家交流一二，希望对学习路上的你有所助益。同时，博主也想通过此次尝试打造一个完善的技术图书馆，任何与文章技术点有关的异常、错误、注意事项均会在末尾列出，欢迎大家通过各种方式提供素材。
1、修改core-site.xml，配置hdfs 1 <configuration> 2 <property> 3 <name>fs.default.name</name> 4 <value>hdfs://localhost:9000</value> 5 </property> 6 <property> 7 <name>hadoop.tmp.dir</name> 8 <value>/home/jimmy/Desktop/tmp</value> 9 </propert
HDFS 环境搭建 HDFS 伪分布式环境搭建 CentOS 环境安装步骤 MacOS安装环境 安装jdk jdk安装路径 /usr/libexec/java_home -V:列出所有版本的JAVA_HOME 设置 JAVA_HOME 添加java_home到.bash_profile文件中 export JAVA_HOME=$(/usr/libexec/java_home) export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH export CLASS_PATH=$
今天尝试了一下HBase和Hadoop的集成。我的环境为hadoop2.2.0+hbase-0.96.1.1-hadoop2，均为伪分布模式。
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目前人工智能和大数据火热，使用的场景也越来越广，日常开发中前端同学也逐渐接触了更多与大数据相关的开发需求。因此对大数据知识也有必要进行一些学习理解。
■ 单机模式：Zookeeper只运行在一台服务器上，适合测试环境； ■ 伪集群模式：就是在一台物理机上运行多个Zookeeper 实例； ■ 集群模式：Zookeeper运行于一个集群上，适合生产环境，这个计算机集群被称为一个“集合体”（ensemble）
1.The node /hbase is not in ZooKeeper. It should have been written by the master. Check the value configured in 'zookeeper.znode.parent'.
为了体验HDFS和MapReduce框架，以及在HDFS上运行示例程序或简单作业，我们首先需要完成单机上的Hadoop安装。所依赖的软件环境如下：
1.Hadoop支持的平台： GNU/Linux平台是一个开发和生产的平台. hadoop已经被证明可以在GNU/Linux平台不是2000多个节点。win32是一个开发平台，分布式操作还没有在win32系统上很好的测试， 所以它不被作为生产环境。 2.安装hdoop需要的软件： linux和windows下安装hadoop需要的软件：
最近一段时间一直在接触关于hadoop方面的内容，从刚接触时的一片空白，到现在也能够说清楚一些问题。这中间到底经历过什么只怕也就是只有经过的人才会体会到吧。前几天看到有个人问“学hadoop需要什么基础”，这个问题好像至今还没好好细想过，可能是因为身边有大神在带着我学习hadoop的缘故，也就没想过这样的一个简单的问题。
1、Hadoop生态概况 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统集成架构，用户可以在不了解分布式底层细节情况下，开发分布式程序，充分利用集群的威力来进行高速运算与存储，具有可靠、高效
$>cp /mnt/hdfs/downloads/bigdata/jdk-8u65-linux-x64.tar.gz ~/downlooads
零基础学习hadoop，没有想象的那么困难，也没有想象的那么容易。从一开始什么都不懂，到能够搭建集群，开发。整个过程，只要有Linux基础，虚拟机化和java基础，其实hadoop并没有太大的困难。下面整理一下整个学习过程，给大家一个参考。
环境：hadoop 2.6.0 + hbase 1.0.1.1 + mac OS X yosemite 10.10.3 安装步骤： 一、下载解压 到官网 http://hbase.apache.org 下载合适的版本（hbase与hadoop的版本要匹配，否则可能运行不起来），解压到某个目录即可，本文中的解压目录为 /Users/jimmy/app/hbase-1.0.1.1 二、设置环境变量 ... export HBASE_HOME=/Users/jimmy/app/hbase-1.0.1.1 ...
1、安装JDK1.6或更高版本 官网下载JDK，安装时注意，最好不要安装到带有空格的路径名下，例如:Programe Files，否则在配置Hadoop的配置文件时会找不到JDK（按相关说法，配置文件中的路径加引号即可解决，但我没测试成功）。 2、安装Cygwin Cygwin是Windows平台下模拟Unix环境的工具，需要在安装Cygwin的基础上安装Hadoop，下载地址：http://www.cygwin.com/ 根据操作系统的需要下载32位或64的安装文件。 1)、双击下载好的安
官网下载JDK，安装时注意，最好不要安装到带有空格的路径名下，例如:Programe Files，否则在配置Hadoop的配置文件时会找不到JDK（按相关说法，配置文件中的路径加引号即可解决，但我没测试成功）。
Hadoop是一个用Java编写的框架，它允许在大型商品硬件集群上以分布式方式处理大型数据集。
作为建立在 Apache Spark 之上的企业级即席 SQL 查询服务，Kyuubi 以高可用性 (HA) 为主要特征，旨在确保约定的服务可用性级别，例如高于正常运行时间。
说到Hadoop的起源，不得不说到一个传奇的IT公司—全球IT技术的引领者Google。Google（自称）为云计算概念的提出者，在自身多年的搜索引擎业务中构建了突破性的GFS（Google File System），从此文件系统进入分布式时代。除此之外，Google在GFS上如何快速分析和处理数据方面开创了MapReduce并行计算框架，让以往的高端服务器计算变为廉价的x86集群计算，也让许多互联网公司能够从IOE（IBM小型机、Oracle数据库以及EMC存储）中解脱出来，例如：淘宝早就开始了去IOE化的道路。然而，Google之所以伟大就在于独享技术不如共享技术，在2002-2004年间以三大论文的发布向世界推送了其云计算的核心组成部分GFS、MapReduce以及BigTable。Google虽然没有将其核心技术开源，但是这三篇论文已经向开源社区的大牛们指明了方向，一位大牛：Doug Cutting使用Java语言对Google的云计算核心技术（主要是GFS和MapReduce）做了开源的实现。后来，Apache基金会整合Doug Cutting以及其他IT公司（如Facebook等）的贡献成果，开发并推出了Hadoop生态系统。Hadoop是一个搭建在廉价PC上的分布式集群系统架构，它具有高可用性、高容错性和高可扩展性等优点。由于它提供了一个开放式的平台，用户可以在完全不了解底层实现细节的情形下，开发适合自身应用的分布式程序。
参照Apache的官方文档，Hadoop2还是蛮好搭建的，但是搭建好后，MapReduce的JobHistory页面却没法进去，这是因为JobHistory没有配置正确或者服务没有启动起来。本文将梳理伪分布模式的搭建过程，并给出配置文档，让你不再为搭建这些过程烦恼。
hadoop 2.6的“伪”分式安装与“全”分式安装相比，大部分操作是相同的，主要区别在于不用配置slaves文件，而且其它xxx-core.xml里的参数很多也可以省略，下面是几个关键的配置： （安装JDK、创建用户、设置SSH免密码 这些准备工作，大家可参考hadoop 2.6全分布安装 一文，以下所有配置文件，均在$HADOOP_HOME/etc/hadoop目录下） 另外,如果之前用 yum install hadoop安装过低版本的hadoop,请先卸载干净(即:yum remove hadoop
在VirtualBox中复制已经装好Hadoop和Spark程序的虚拟主机，且保持两台主机登录的用户名称相同，从而使用两台主机模拟集群环境。
伪分布模式安装即在一台计算机上部署HBase的各个角色，HMaster、HRegionServer以及ZooKeeper都在一台计算机上来模拟。
HDFS是主/从式的架构。一个HDFS集群会有一个NameNode（简称NN），也就是命名节点，该节点作为主服务器存在（master server）.
CentOS安装和配置Hadoop2.2.0 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-01/94685.htm
Hadoop生态圈仍处于欣欣向荣的发展态势，不断涌现新的技术和名词。Hadoop的HDFS、YARN、MapReduce仍是最基础的部分，这篇文章记录了如何一步步在linux上安装单节点的Hadoop，之后就可以在它上面做一些练习了。截至目前（2018.7.16），Hadoop的最新版本是3.0.3，但使用最新版本的问题是：当你遇到问题时，所能找到的资料或者书籍都是针对较晚版本的。因此，对一项技术，如果没有达到特别熟悉，安装次新、或者次次新版本是一个相对稳妥的做法。所以，我选择安装的是2.9.1版本。
HBase 需要依赖 JDK 环境，同时 HBase 2.0+ 以上版本不再支持 JDK 1.7 ，需要安装 JDK 1.8+ 。JDK 安装方式见本仓库：
前一篇文章介绍了Hadoop2.0（hadoop2.0架构，具体版本是hadoop2.2.0）的安装和最基本的配置（见 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-05/101173.htm ），并没有配置HA（High Avalability，高可用性），接下来的文章中会介绍hadoop2.0HA的配置。在介绍hadoop2.0的HA配置之前，本文先介绍hadoop2.0HA的基本原理和2种方式。 1 概述 在hadoop2.0之前，namenode只有一个，存在单点问题（虽
最近搭建这个hadoop踩过不少坑，先是配置JDK搞错路径（普通用户和root用户下的路径不同），再就是hadoop版本不同导致的启动错误，网上找到的是hadoop2.*.*的版本，但是我安装的hadoop3.*.*的版本，环境配置有部分不同。希望大家不要重蹈覆辙！
主题词：负载均衡高可用、redis集群 需求：负载均衡高可用的概念 什么是负载均衡高可用 Nginx一般用作负载均衡服务器，可见处于网络中非常重要的位置，一旦Nginx服务器宕机无法提供服务，那么将影响严重。所以需要负载均衡高可用。 高可用——主从备份 keepalived+nginx实现主从备份 Keepalived的作用是检测服务器的状态，如果有一台web服务器宕机，或工作出现故障，Keepalived将检测到，并将有故障的服务器从系统中剔除，同时使用其他服务器代替该服务器的工作，当服务器
配置环境 假设你已经安装hadoop-common/hadoop-hdfs，并且输出了HADOOP_COMMON_HOME/HADOOP_HDFS_HOME，解压hadoop mapreduce 包，配置环境变量HADOOP_MAPRED_HOME到要安装的目录。HADOOP_YARN_HOME的配置和 注意：下面的操作假设你已经运行了hdfs。 设置配置信息 要启动ResourceManager and NodeManager, 你必须升级配置。假设你的 $HADOOP_CONF_DIR是配置目录，并且已经安装了HDFS和core-site.xml。还有2个配置文件你必须设置 mapred-site.xml 和yarn-site.xml. 设置 mapred-site.xml 添加下面的配置到你的mapred-site.xml.
文|指尖流淌 前言 关于时下最热的技术潮流，无疑大数据是首当其中最热的一个技术点，关于大数据的概念和方法论铺天盖地的到处宣扬，但其实很多公司或者技术人员也不能详细的讲解其真正的含义或者就没找到能被落地实施的可行性方案，更有很多数据相关的项目比如弄几张报表，写几个T-SQL语句就被冠以“大数据项目”，当然了，时下热门的话题嘛，先把“大数据”帽子扣上，这样才能显示出项目的高大上，得到公司的重视或者高层领导的关注。 首先，关于大数据的概念或者架构一直在各方争议的背景下持续的存在着。目前，关于大数据项目可以真正
关于时下最热的技术潮流，无疑大数据是首当其中最热的一个技术点，关于大数据的概念和方法论铺天盖地的到处宣扬，但其实很多公司或者技术人员也不能详细的讲解其真正的含义或者就没找到能被落地实施的可行性方案，更有很多数据相关的项目比如弄几张报表，写几个T-SQL语句就被冠以“大数据项目”，当然了，时下热门的话题嘛，先把“大数据”帽子扣上，这样才能显示出项目的高大上，得到公司的重视或者高层领导的关注。
实验环境建议使用jdk11，如果 java version 显示的是之前安装的其它版本jdk，可以切换到新安装的jdk11:
Spark的运行模式 📷 Spark的运行模式多种多样，灵活多变，部署在单机上时，既可以用本地模式运行，也可以用伪分布模式运行，而当以分布式集群的方式部署时，也有众多的运行模式可供选择，这取决于集群的实际情况，底层的资源调度即可以依赖外部资源调度框架，也可以使用Spark内建的Standalone模式。对于外部资源调度框架的支持，目前的实现包括相对稳定的Mesos模式，以及hadoop YARN模式。 本地模式：常用于本地开发测试，本地还分别 local 和 local cluster （1）standal
Hadoop2.0的架构和1.0完全不一样，在安装配置上和1.0也有很大的不同，譬如配置文件的目录不一样了，还有要对yarn进行配置，这个在1.0是没有的。很多人第一次接触hadoop2.0的时候，会很不适应，而且官方的文档也有些写得不太清楚的地方，也有些错误。笔者在初次安装hadoop2.0的时候，看着官方的文档，中间也出现过很多问题。为了帮助大家很快的部署上hadoop2.0，笔者写了这篇文章。这篇文章主要就是介绍一个hadoop2.0的一个最基本最简单的配置，目的就是尽快的让hadoop2.0在机器上
本文讲述如何安装，部署，启停HBase集群，如何通过命令行对Hbase进行基本操作。
HDFS是Hadoop中进行分布式存储的组件,旨在提供可靠的, 可扩展的, 高吞吐, 高并发的大数据访问. HDFS是一个主/从（Mater/Slave）体系结构，主要节点是NameNode, DataNode.
学习Hadoop有两天了，配置Hadoop到环境也用了两天，将自己在Ubuntu 14.04下Hadoop Eclipse 环境配置过程写在这里，希望对大家有所帮助！
将jdk和hadoop的压缩包放在服务器的/root/myhadoop 目录下，解压
原文地址：https://dzone.com/articles/hadoopr-integration-i
这个系列文章传送门: Hadoop入门(一)——CentOS7下载+VM上安装（手动分区）图文步骤详解(2021) Hadoop入门(二)——VMware虚拟网络设置+Windows10的IP地址配置+CentOS静态IP设置（图文详解步骤2021） Hadoop入门(三)——XSHELL7远程访问工具+XFTP7文件传输（图文步骤详解2021） Hadoop入门(四)——模板虚拟机环境准备（图文步骤详解2021） Hadoop入门(五)——Hadoop集群搭建-克隆三台虚拟机（图文步骤详解2021） Hadoop入门(六)——JDK安装（图文步骤详解2021） Hadoop入门(七)——Hadoop安装（图文详解步骤2021） Hadoop入门(八)——本地运行模式+完全分布模式案例详解，实现WordCount和集群分发脚本xsync快速配置环境变量 （图文详解步骤2021） Hadoop入门(九)——SSH免密登录 配置 Hadoop入门(十)——集群配置（图文详解步骤2021） Hadoop入门(十一)——集群崩溃的处理方法（图文详解步骤2021） Hadoop入门(十二)——配置历史服务器及日志的聚集（图文详解步骤2021） Hadoop入门(十三)——集群常用知识(面试题)与技巧总结 Hadoop入门(十四)——集群时间同步（图文详解步骤2021） Hadoop入门(十五)——集群常见错误及解决方案
说到分布式开发Zookeeper是必须了解和掌握的，分布式消息服务kafka 、hbase 到hadoop等分布式大数据处理都会用到Zookeeper，所以在此将Zookeeper作为基础来讲解。 Zookeeper 是分布式服务框架，主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，如：统一命名服务、状态同步服务、集群管理、分布式应用配置项的管理等等。 Zookeeper 的核心是广播，这个机制保证了各个Server之间的同步。实现这个机制的协议叫做Zab协议。 Zab协议有两种模
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