https://www.psvmc.cn/article/2022-03-31-bigdata-environment.html
全版本下载地址: https://archive.apache.org/dist/zookeeper/ 这里我选择3.5.7这个版本 https://archive.apache.org/dist/zookeeper/zookeeper-3.5.7/
vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33(网卡名称可能不同)
最近因为某些原因学习接触到了开源的大数据框架:Hadoop,该框架允许使用简单的编程模型跨计算机集群对大型数据集进行分布式处理。它旨在从单个服务器扩展到数千台机器,每台机器都提供本地计算和存储,详细概念知识背景我这就不介绍了,各位自行学习。
伪分布式和分布式区别:伪分布式配置文件完全按照分布式配置文件配置,只不过所有东西配置在一台服务器上。
本节从0开始一步步搭建伪分布式及Hbase等。同时学习使用Intellij Maven构建Map-Reduce项目进行单词统计。
根据/opt/hdSpace/spark/bin/java: No such file or directory,问题定位大致是目录的原因,涉及到jdk的目录,这里将jdk目录解析到了spark目录下,而spark/bin/java中根本没有jdk。
日志聚集功能好处:可以方便的查看到程序运行详情,方便开发调试。 ==注意:开启日志聚集功能,需要重新启动 NodeManager 、ResourceManager 和 HistoryServer。 == 开启日志聚集功能具体步骤如下:
http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/
由于 HBase 是以 HDFS 作为底层存储文件系统的,因此部署好 Hadoop 并启动服务是 HBase 部署的先决条件。我们将在《第三篇:Hadoop部署配置及运行调试(下) - HA完全分布式》中部署的 Hadoop 上,以完全分布式模式来安装部署并运行 HBase.
Hadoop是Apache的一个伪分布式文件系统的开源项目。作者名为Doug Cutting,Hadoop项目是他通过Google的发布三篇论文所启发,分别为GFS、MapReduce和BigTable。Hadoop最受欢迎是致力于搜索大量数据进行分类工具。
Hadoop运行模式包括:本地模式、伪分布式模式以及完全分布式模式。我们本次主要完成搭建实际生产环境中比较常用的完全分布式模式,搭建完全分布式模式之前需要对集群部署进行提前规划,不要将过多的服务集中到一台节点上,我们将负责管理工作的namenode和ResourceManager分别部署在两台节点上,另外一台节点上部署SecondaryNamenode,所有节点均承担Datanode和Nodemanager角色,并且datanode和nodemanager通常存在同一节点上,所有角色尽量做到均衡分配。
JMX(Java Management Extensions,即Java管理扩展)做Java开发的人都比较熟悉,它提供了一种在运行时动态资源的监控指标。JMX主要用于配置和监控资源状态,使用它可以监视和管理Java虚拟机。本篇文章Fayson主要介绍如何使用Cloudera Manager为Hadoop服务角色启用远程的JMX访问。
最近要搭建一个Hadoop做实验,因为版本的问题遇到不少的坑,本文记录VMware上搭建的CentOS7.0+Hadoop3.1伪分布式的整个过程。
1 )Hadoop 集群启停脚本(包含 HDFS ,Yarn ,Historyserver ):
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在生产环境的CDH集群中,为了分开集群对网络的使用会为集群配备两套网络(管理网段和数据网段),数据网段主要用于集群内部数据交换,一般使用万兆网络以确保集群内数据传输性能,管理网段主要用于集群管理,一般使用千兆网络。一般情况下在集群外进行集群管理和数据传输的都是通过千兆网络进行交互,在集群外是无法直接访问集群内的万兆网络。
2)文档查看地址:https://spark.apache.org/docs/3.1.3/
此篇是在Hadoop分布式环境搭建(简单高效~)这篇博文的基础上进行搭建的,如果有不会的同学可自行查看操作。同时,如果缺少Zookeeper包的同学可上博主的分享的百度云连接进行下载。 下面为百度云链接: 链接:https://pan.baidu.com/s/178EYOx9N5rHZyjRnrHu13Q 提取码:199b
本篇主要记录一下Spark 集群环境搭建过程以及在搭建过程中所遇到的问题及解决方案
本期主要介绍 Hadoop HA 完全分布式模式的部署。HA 完全分布式模式(Highly Available Fully-Distributed Mode)是生产环境上最常见的 Hadoop 安装部署方式。HA 即高可用,是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集群中的其他备用机器上去,以保证服务的高可用性。
1.搭建Hadoop环境需要Java的开发环境,所以需要先在LInux上安装java
在hadoop101、hadoop102和hadoop103,这三个节点上部署Zookeeper。
1.集群规划 在hadoop002、hadoop003和hadoop004三个节点上部署Zookeeper。 2.解压安装 (1)解压Zookeeper安装包到/opt/module/目录下 tar -zxvf zookeeper-3.4.10.tar.gz -C /opt/module/ (2)同步/opt/module/zookeeper-3.4.10目录内容到hadoop003、hadoop004 xsync zookeeper-3.4.10/ 3.配置服务器编号 (1)在/opt/module/zookeeper-3.4.10/这个目录下创建zkData mkdir zkData (2)编辑myid文件 添加myid文件,注意一定要在linux里面创建,在notepad++里面很可能乱码 vi myid 在文件中添加与server对应的编号: 2 (3)拷贝配置好的zookeeper到其他机器上 xsync zkData/ 并分别在hadoop003、hadoop004上修改myid文件中内容为3、4
#授予权限 chmod 700 hadoop-2.7.7.tar.gz #解压到当前路径 [root@node-1 hop]# tar zxvf hadoop-2.7.7.tar.gz
由于ResourceManager和NameNode还有SecondaryNameNode比较消耗资源,顾三个配置分别配置到不同的主机上
在上文的基础上本文来介绍下zookeeper的集群搭建。准备环境如果不清楚的可以参考上文:
2.所有操作都是使用root用户去操作。也可以使用其他用户,非root的话要注意操作的权限问题。
为保证集群高可用,Zookeeper 集群的节点数最好是奇数,最少有三个节点,所以这里搭建一个三个节点的集群。
所谓Kafka伪分布式,就是一个节点启动多个Kafka服务,只需要新增加server.properties配置文件,并按照新的配置文件再启动一个服务即可,当然数量可以看自己心情,我这里就再启动一个kafka服务
'readonly' option is set (add ! to override) 查看5.1解决。
到hadoop官网下载对应的包 这里用的src带源码的hadoop2.7.1,因为需要自己编译(如果是32位的系统,直接下载编译的版本也行) 通过命令上传到linux后,解压 在目录下,可以观察对应的BUILDING.txt (这里用的SecureCRT lrzsz 应用安装已经下载好的文件, 通过 yum -y install lrzsz 安装应用)
本地模式是最简单的部署模式,所有模块都运行在一台机器的单个JVM进程中,使用的是本地文件系统,而不是HDFS. 本地模式主要是用于本地开发过程中的运行调。下载Hadoop安装后不用进行任何的配置,默认的就是本地模式。
Hadoop-大数据开源世界的亚当夏娃。 核心是HDFS数据存储系统,和MapReduce分布式计算框架。
相对应hadoop的高可用,HBase配置简单很多 HBase中可以启动多个HMaster,通过Zookeeper的Master Election机制保证总有一个Master运行。 配置HBase高可用,只需要启动两个HMaster,让Zookeeper自己去选择一个Master Acitve即可。
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hadoop集群配置 1.多台机器ssh免密配置 修改用户名 # 1.更改hostname hostnamectl --static set-hostname <主机名> scp传输文件 scp <文件路径> <目标账号@地址>: 目标路径 scp /etc/hosts root@hadoop2: /etc/ ssh免密登录 # 配置公钥 ssh-keygen # 配置免密登录 ssh-copy-id <目标ip> 2. 多台主机时间核对 所有机器安装ntp yum -y
Flink的安装和部署主要分为本地(单机)模式和集群模式,其中本地模式只需直接解压就可以使用,不用修改任何参数,一般在做一些简单测试的时候使用。本地模式在这里不再赘述。集群部署模式主要包含Standalone、Hadoop Yarn 、Kubernetes等,Flink可以借助以上资源管理器来实现分布式计算,目前企业使用最多的是Flink 基于Hadoop Yarn资源管理器模式,下面我们重点讲解Flink 基于Standalone集群、Yarn资源管理器以及Kubernetes集群部署方式。
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这里如果自己配置了hostname,可以使用自己配置的hostname替换localhost,默认使用localhost,端口信息也可以自己指定为未使用的端口。
/home/centos/software/hadoop-3.1.3.tar.gz
基于Standalone或者Yarn模式提交Flink任务后,当任务执行失败、取消或者完成后,可以在WebUI中查看对应任务的统计信息,这些统计信息在生产环境中对我们来说非常重要,可以知道一个任务异常挂掉前发生了什么,便于定位问题。
问题导读 1.容器新增加了哪个概念? 2.Opportunistic类型容器有什么特点? 3.为何说Opportunistic类型容器提高集群效率? 4.hadoop3.0,可以通过什么方式来配置Capacity 调度? 5.yarn资源类型除了cpu和内存,还可以自定义哪些类型? Shaded client jars 解决了依赖冲突问题 hadoop2.x中所有依赖都添加到应用程序环境变量,这样有可能造成应用程序依赖与hadoop依赖冲突。HADOOP-11804添加了新的 hadoop-cli
本文详细记录在开发服务器CentOS 6.5上搭建Hadoop的详细过程。 ssh连接免密码配置 由于配置过程中需要频繁的进行ssh连接到开发服务器执行命令以及通过scp命令向服务器拷贝文件等依赖ssh连接的操作。所以,配置本地环境跟服务器之间的ssh免密码连接可以有效的提升工作效率。 由于我本机已经生成过公钥,所以我只需将已有的公钥拷贝到服务器即可。推荐使用ssh-copy-id命令,简单又不会出错。手动copy 再append的公钥文件尾,容易因为操作问题,造成无法正确识别公钥。 注:如果你没有生成过公
初次在VM上配置Hadoop,开了三台虚拟机,一个作namenode,jobtracker
由于 Spark 是计算框架,还需要有底层存储系统、资源协调管理、分布式协作管理等框架等进行支撑,因此我们这里使用在《万字+50图,详解 Hadoop HA 完全分布式部署配置及运行调试》中部署的 Hadoop 作为 Spark 的存储及管理系统,在此基础上以 HA 模式来安装部署并运行 Spark 集群。
http://hadoop02:50070/dfshealth.html#tab-overview
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构,用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
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