准备研究一下Pentaho的产品如何同Hadoop协同工作。从简单的开始,今天实验了一下Kettle连接Hadoop集群。 实验目的: 配置Kettle连接Hadoop集群的HDFS。 实验环境: 4台CentOS release 6.4虚拟机,IP地址为 192.168.56.101 192.168.56.102 192.168.56.103 192.168.56.104 192.168.56.101是Hadoop集群的主,运行NameNode进程。 192.168.56.102、192.168.56.103是Hadoop的从,运行DataNode进程。 192.168.56.104安装Pentaho的PDI,安装目录为/root/data-integration。 Hadoop版本:2.7.2 PDI版本:6.0 Hadoop集群的安装配置参考 http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/50681554 配置步骤: 1. 启动Hadoop的hdfs 在192.168.56.101上执行以下命令 start-dfs.sh 2. 拷贝Hadoop的配置文件到PDI的相应目录下 在192.168.56.101上执行以下命令 scp /home/grid/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml root@192.168.56.104:/root/data-integration/plugins/pentaho-big-data-plugin/hadoop-configurations/cdh54/ scp /home/grid/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml root@192.168.56.104:/root/data-integration/plugins/pentaho-big-data-plugin/hadoop-configurations/cdh54/ 下面的配置均在192.168.56.104上执行 3. 在安装PDI的主机上建立访问Hadoop集群的用户 我的Hadoop集群的属主是grid,所以执行以下命令建立相同的用户 useradd -d /home/grid -m grid usermod -G root grid 4. 修改PDI安装目录的属主为grid mv /root/data-integration /home/grid/ chown -R grid:root /home/grid/data-integration 5. 编辑相关配置文件 cd /home/grid/data-integration/plugins/pentaho-big-data-plugin/hadoop-configurations/cdh54/ 在config.properties文件中添加如下一行 authentication.superuser.provider=NO_AUTH 把hdfs-site.xml、core-site.xml文件中的主机名换成相应的IP 修改后的config.properties、hdfs-site.xml、core-site.xml文件分别如图1、图2、图3所示。
前言 前面我们主要分析了搭建Hadoop集群所需要准备的内容和一些提前规划好的项,本篇我们主要来分析如何安装CentOS操作系统,以及一些基础的设置,闲言少叙,我们进入本篇的正题。 技术准备 VMware虚拟机、CentOS 6.8 64 bit 安装流程 因为我的笔记本是Window7操作系统,然后内存配置,只有8G,内存配置太低了,当然为了演示,我会将Hadoop集群中的主节点分配2GB内存,然后剩余的三个节点都是1GB配置。 所有的节点存储我都设置为50GB。 在安装操作系统之前,我们需要提前规划
我的三台CentOS7服务器: 主机:master(192.168.56.110) 从机:slave0(192.168.56.111) 从机:slave1(192.168.56.112)
Kettle可以与Hadoop协同工作。让我们从简单的开始,本文介绍如何配置Kettle访问Hadoop集群(HDFS、MapReduce、Zookeeper、Oozie等),以及Hive、Impala等数据库组件。所有操作都以操作系统的root用户执行。
注:本文的主要目的是为了记录自己的学习过程,也方便与大家做交流。转载请注明来自:
距离唯一一次搭建Hadoop集群,已是六年有余。那时候大数据的学习资料还是我从某宝25买来的,如今大数据已遍地开花。最近想写一些关于大数据的东西,例如Spark、flink等,想放在Yarn上跑,所以就从Hadoop的搭建开始写起。
hadoop01-hadoop04:hadoop集群 hadoop01:MySQL服务器 hadoop02:Hive服务端 hadoop03-hadoop04:Hive客户端
hadoop01-hadoop04:hadoop集群 hadoop01:MySQL服务器 hadoop02:Hive
7、启动集群 a)格式化集群 在第一个节点执行 hadoop namenode -format
Apache Spark是专门为大规模数据处理而设计出来的计算引擎,相对于Hadoop MapReduce将结果保存在磁盘中,Spark使用了内存保存中间结果,能在数据尚未写入磁盘时在内存中进行运算。Spark只是一个计算框架,不像Hadoop一样包含了分布式文件系统和完备的调度系统,如果需要使用Spark,需要搭载其他文件系统例如用HDFS和更成熟的调度系统进行配合更好的进行计算工作。
本篇演示使用Kettle操作Hadoop上的数据。首先概要介绍Kettle对大数据的支持,然后用示例说明Kettle如何连接Hadoop,如何导入导出Hadoop集群上的数据,如何用Kettle执行Hive的HiveQL语句,还会用一个典型的MapReduce转换,说明Kettle在实际应用中是怎样利用Hadoop分布式计算框架的。本篇最后介绍如何在Kettle中提交Spark作业。
root@node1 server$ scp -r /export/server/hadoop root@node2:$PWD
文|指尖流淌 前言 有一段时间没写文章了,最近事情挺多的,现在咱们回归正题,经过前面四篇文章的介绍,已经通过VMware安装了Hadoop的集群环境,相关的两款软件VSFTP和SecureCRT也已经正常安装了。 本篇主要介绍在大数据应用中比较常用的一款软件Mysql,我相信这款软件不紧紧在大数据分析的时候会用到,现在作为开源系统中的比较优秀的一款关系型开源数据库已经被很多互联网公司所使用,而且现在正慢慢的壮大中。 在大数据分析的系统中作为离线分析计算中比较普遍的两种处理思路就是:1、写程序利用mapp
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。
原因分析:造成这种问题的原因主要是重启了Hadoop集群,但是没有重新启动集群而导致的。
在之前,我们启动Hadoop集群的时候,首先是启动namenode,然后启动datanode. 注意:我们之前的做法是手动的将启动datanode的命令发送给所有的datanode,显然如果在集群很庞大的时候,这种做法是不合适的.我们希望通过start-dfs.sh的方式启动所有的节点.那么我们就需要配置namenode机器上面的slaves文件,这个文件管理着这个namenode下面所有的datanode.这个文件的位于:{hadoop_home}/etc/hadoop,其中{hadoop_home}是Hadoop的安装目录.
好多人问我,这种「基于大数据平台的xxxx」的毕业设计要怎么做。这个可以参考之前写得关于我大数据毕业设计的文章大数据方向毕业设计,选题和实现思路。这篇文章是将对之前的毕设进行优化。
这篇文章是基于Linux系统CentOS7搭建Hadoop-3.3.0分布式集群的详细手记。
jdk8-x64:https://www.oracle.com/java/technologies/javase-jdk8-downloads.html
森哥/洋哥hadoop系列,非常适合初学者: Hive 元数据表结构详解 HDFS学习:HDFS机架感知与副本放置策略 Yarn【label-based scheduling】实战总结(二) Yarn
snappy是google的一个开源的压缩库,在合理的压缩率的前提下提供了提供了一个很高的压缩/解压的速度,利用单颗Intel Corei7处理器内核处理达到每秒处理250MB~500MB的数据流。snappy压缩在Hadoop中不是自带的,本文介绍在hadoop2.0中安装和配置snappy压缩,使hadoop2.0支持snappy压缩。 1 安装snappy库
Hue和hive等安装不同,需要进行编译安装,所以安装起来较为复杂。具体安装步骤:
HDFS(Hadoop分布式文件系统)是Hadoop生态系统的核心组件之一,它负责存储和管理大规模数据集。有时候,由于某些原因,我们需要重新格式化HDFS并清除所有先前的数据。本文将介绍如何重新格式化HDFS的方案。
摘要:本文将详细介绍如何使用IBCS虚拟专线搭建Hadoop集群,同时阐述IBCS虚拟专线在提高Hadoop集群性能和稳定性方面的优势。
作者:GETINDATA公司创始人兼大数据顾问彼得亚·雷克鲁斯基(Piotr Krewski)和GETINDATA公司首席执行官兼创始人亚当·卡瓦(Adam Kawa)
• Hadoop是由Apache基金会开源的 分布式储存+分布式计算平台提供分布式的储存和计算
问题导读 1.你认为Hadoop集群的搭建有什么共同点? 2.低版本升级高版本,你是如何操作的? Hadoop集群的搭建除了Hadoop1与Hadoop2的集群搭建有所区别之外,Hadoop2集群的搭建大部分都是相似的。 1.需要安装ssh,达到无密码互通 无密码互通,很多这里都遇到了问题,这里提供两篇帖子。 linux(ubuntu)无密码互通、相互登录高可靠文档 CentOS6.4之图解SSH无验证双向登陆配置 2.修改hostname hostname有临时修改于永久修改,详细见
直接挂载镜像开机即可,本地虚拟网卡ip地址改为192.168.6.1/24 网关改为192.168.6.2
介绍 本文要介绍的Apache Hadoop是一个使用简单高级编程模型实现的对大型数据集进行分布式存储和处理的软件框架。文章涵盖了Hadoop最重要的概念,对其架构的描述,并指导如何使用它,以及在Hadoop上编写和执行各种应用程序。 简而言之,Hadoop是Apache Software Foundation的开源项目,可以安装在一组标准机器上,以便这些机器可以通信并协同工作来存储和处理大型数据集。近年来,Hadoop已经非常成功,因为它有能力有效地处理大数据。它允许公司将其所有数据存储在一个系统中,并对
Hadoop集群环境搭建是很多学习hadoop学习者或者是使用者都必然要面对的一个问题,网上关于hadoop集群环境搭建的博文教程也蛮多的。对于玩hadoop的高手来说肯定没有什么问题,甚至可以说事“手到擒来”的事情,但对于hadoop的初学者来说,hadoop集群环境的搭建着实压力不小。
本教程将介绍如何在腾讯云CVM上搭建Hadoop集群。Hadoop中是一个Apache的框架,可以让你通过基本的编程处理跨服务器集群的分布式方式的大型数据集。Hadoop提供的可扩展性允许你从单个服务器扩展到数千台计算机。它还在应用层提供故障检测,因此它可以检测和处理故障,作为高可用性服务。
Hadoop是一个分布式系统基础架构,可以高效地存储和处理大规模的数据集。本文将介绍如何在Linux上搭建Hadoop集群。 一、环境准备 安装Java:Hadoop是基于Java编写的,需要先安装Java。 创建普通用户:为了安全起见,我们不应该直接使用root用户来运行Hadoop。 下载Hadoop:从官网下载Hadoop的稳定版本。 二、安装配置Hadoop 解压Hadoop:将下载的Hadoop文件解压到指定目录下。 配置Hadoop环境变量:编辑/etc/profile文件,将Hadoop的bi
新版本的脚本,已经提交到hive分支中,master分支因为之前的课程原因暂不进行升级,之后测试通过后再进行合并。
Apache Hadoop是一个开源框架,用于分布式存储以及在商用硬件上运行的计算机集群上的大数据的分布式处理。 Hadoop将数据存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中,并使用MapReduce完成这些数据的处理。 YARN提供用于在Hadoop集群中请求和分配资源的API。
Mahout是Hadoop的一种高级应用。运行Mahout需要提前安装好Hadoop,Mahout只在Hadoop集群的NameNode节点上安装一个即可,其他数据节点上不需要安装。
bin目录下存放的是Hadoop相关的常用命令,比如操作HDFS的hdfs命令,以及hadoop、yarn等命令。
以前的Spark部署都是使用的standalone方式,集群中的每台机器都安装部署Spark,然后启动Master和Worker进程运行Spark。今天尝试一下Spark on YARN的部署方式。 一、实验目的 1. 只在一台机器上安装Spark,基于已有的Hadoop集群,使用YARN调度资源。 2. 不启动Master和Worker进程提交Spark作业。 3. 通过YARN的WebUI查看Spark作业的执行情况。 二、实验环境: 4台CentOS release 6.4虚拟机,IP地址为 192.168.56.101 192.168.56.102 192.168.56.103 192.168.56.104 192.168.56.101是Hadoop集群的主,运行NameNode和ResourceManager进程。 192.168.56.102、192.168.56.103是Hadoop的从,运行DataNode和NodeManager进程。 192.168.56.104安装Pentaho的PDI,安装目录为/home/grid/data-integration。 Hadoop版本:2.7.2 Spark版本:1.5.0 PDI版本:6.0 Hadoop集群的安装配置参考 http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/50681554 三、安装Spark 只在192.168.56.101一台机器上上安装Spark,具体安装步骤参考 http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/50946766 四、配置步骤 1. 启动Hadoop集群 # 启动hdfs /home/grid/hadoop-2.7.2/sbin/start-dfs.sh # 启动yarn /home/grid/hadoop-2.7.2/sbin/start-yarn.sh 2. 将spark自带的与Hadoop集成的jar包上传到hdfs hadoop fs -put /home/grid/spark/lib/spark-assembly-1.5.0-hadoop2.6.0.jar /user/ 3. 编辑spark-defaults.conf文件,添加如下一行 spark.yarn.jar=hdfs://master:9000/user/spark-assembly-1.5.0-hadoop2.6.0.jar 修改后的spark-defaults.conf文件如图1所示
大数据集群搭建之Linux安装hadoop3.0.0_qq262593421的博客-CSDN博客
Hadoop的编程可以是在Linux环境或Winows环境中,在此以Windows环境为示例,以Eclipse工具为主(也可以用IDEA)。网上也有很多开发的文章,在此也参考他们的内容只作简单的介绍和要点总结。 Hadoop是一个强大的并行框架,它允许任务在其分布式集群上并行处理。但是编写、调试Hadoop程序都有很大难度。正因为如此,Hadoop的开发者开发出了Hadoop Eclipse插件,它在Hadoop的开发环境中嵌入了Eclipse,从而实现了开发环境的图形化,降低了编程难度。在安装插件
Apache ZooKeeper 是一个面向分布式应用程序的高性能协调服务器。要实现Hbase全分布式安装,需要安装ZooKeeper,当然后面kafka也需要安装这个东西。
1:在windows的eclipse里面直接运行main方法,就会将job提交给本地执行器localjobrunner执行
前几天写了文章“Hadoop 集群搭建”之后,一个朋友留言说希望介绍下如何使用Docker部署,这个建议很好,Docker不仅在生产环境威力巨大,对于我们在自己电脑中搭建学习实验环境更是非常便利 搭建一个集群环境时需要多台服务器,对于我们个人,这通常是个门槛,需要使用虚拟机,安装操作系统,然后运行起来多个虚机 安装操作系统是个不太轻松的任务,并且运行多个虚机对个人电脑性能也有一定要求,这些门槛影响了很多小伙伴的实践积极性 使用Docker的话就简单了,不用安装操作系统,直接下载一个镜像,如centos,这样
在《大数据之脚踏实地学07--搭建Hadoop集群【1】》中,讲解的是虚拟机的配置(包括网络设置、主机名修改和克隆等),文中我们在VMware中虚拟了3台计算机,1台用作主节点(master),2台用作从节点(slaves)。本文将继续分享有关Hadoop环境的安装和配置(包括HDFS系统、Map-Reduce计算框架已经Yarn调度器)。
Ambari是apache下面的开源项目,主要通过web UI方式对Hadoop集群进行统一创建和管理,以节省Hadoop集群的运维成本。本文通过安装过程中的截图简要介绍一下相关步骤供需要的朋友参考。
Hadoop是apache软件基金会的开源分布式计算平台hadoop集群包括两种角色Mater和Slave。一个HDFS集群由一个运行于Master上的NameNode和若干个运行于Slave节点的DataNode组成。NameNode负责管理文件系统命名空间和客户端对文件系统的访问操作;DataNode管理存储的数据。文件以块形式在DataNode中存储,假如一个块大小设置为50MB,块的副本数为3(通过设置块的副本数来达到冗余效果,防止单个DataNode磁盘故障后数据丢失),一个40MB的文件
HADOOP集群具体来说包含两个集群:HDFS集群和YARN集群,两者逻辑上分离,但物理上常在一起。
12、在MapTask的Combine阶段,当处理完所有数据时,MapTask会对所有的临时文件进行一次()。
比如分别把这两个文件重命名为start-spark-all.sh和stop-spark-all.sh 原因: 如果集群中也配置HADOOP_HOME,那么在HADOOP_HOME/sbin目录下也有start-all.sh和stop-all.sh这两个文件,当你执行这两个文件,系统不知道是操作hadoop集群还是spark集群。修改后就不会冲突了,当然,不修改的话,你需要进入它们的sbin目录下执行这些文件,这肯定就不会发生冲突了。我们配置SPARK_HOME主要也是为了执行其他spark命令方便。
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