本文主要讲述如何在虚拟机(VM)上部署Hadoop,因为虚拟化技术很多家都有,但本文讨论的是VMware。建议阅读人群为:系统管理员,架构师或者开发人员。
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:
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。
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。
在大数据的学习过程中,对于集群的掌握,从理论到实操都是要熟练的。然而很多小伙伴在学习之初,往往遇到这样那样的问题。今天我们就从大数据入门的角度,来分享一份Hadoop伪分布式集群环境搭建教程。
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)。
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。
---- 软件准备 一台Linux虚拟机 我用的CentOS-6.6的一个虚拟机,主机名为repo 参考在Windows中安装一台Linux虚拟机 spark安装包 下载地址:https://mirrors.aliyun.com/apache/spark/ 我用的spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz 要根据自己机器中的hadoop版本选择对应的spark版本 ---- (1) 把安装包上传到服务器并解压 [root@repo soft]# tar -zxvf spark-2
文|指尖流淌 前言 上一篇我们讲解了Hadoop单节点的安装,并且已经通过VMware安装了一台CentOS 6.8的Linux系统,咱们本篇的目标就是要配置一个真正的完全分布式的Hadoop集群,闲言少叙,进入本篇的正题。 技术准备 VMware虚拟机、CentOS 6.8 64 bit 安装流程 我们先来回顾上一篇我们完成的单节点的Hadoop环境配置,已经配置了一个CentOS 6.8 并且完成了java运行环境的搭建,Hosts文件的配置、计算机名等诸多细节。 其实完成这一步之后我们就已经完成了
作者:白宁超 成都信息工程大学硕士 原文:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/4639474.html hadoop集群配置系列文档,是笔者在实验室真机环境实验后整理而得。以便随后工作所需,做以知识整理,另则与博客园朋友分享实验成果,因为笔者在学习初期,也遇到不少问题。但是网上一些文档大多互相抄袭,里面错误百出。笔者结合自学书籍视频等资料,完成这一套配置资料。实验结果和过程经过反复测试无误后方整理出来的。配置过程中,初学者若有实验环境,可以在真机环境下完成,若无条件,可补习下
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
由Hortonworks、Mirantis、RedHat联合发起的开源项目Sahara3月19日正式从OpenStack孵化项目中毕业,成为其核心项目。该项目旨在为OpenStack用户提供一种简单、快捷地部署以及管理Hadoop集群的方案,作为云计算和大数据的桥梁之一,Sahara将会推动OpenStack云平台和Hadoop的整合,下面看OpenStack中国社区王后明的这篇文章给我们带来详细介绍。 以下为原文: OpenStack Sahara(旧称:Savanna)项目的负责人Serge
前几期基本上讲的都是Linux的命令,个人觉得掌握这么多的命令后,基本上就够用啦(相当已经掌握了Windows系统的操作)。学习Linux命令只是开始大数据学习的第一步,后面还有很多路很多坑需要踩,大家跟着我的步伐往前踏哦!
本篇文章将从头开始介绍Hadoop大数据平台的一系列搭建工作,主要是搭建的具体操作步骤,思想方面涉及甚少,可以自行补充 虚拟机下载安装 我使用的是VMware station12,下载地址为链接:http://pan.baidu.com/s/1geX11pL 密码:uylp 本软件为注册软件现提供一个注册码AV5R2-8LW53-484RP-H5YQZ-XU8RF,大家也可以自行百度。 centos下载 因为工作中常用的为不带可视化界面的版本,现提供一个centos6.8_64下载,地址点我 cento
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。
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
---- 环境准备 服务器集群 我用的CentOS-6.6版本的4个虚拟机,主机名为hadoop01、hadoop02、hadoop03、hadoop04,另外我会使用hadoop用户搭建集群(生产环境中root用户不是可以任意使用的) 关于虚拟机的安装可以参考以下两篇文章: 在Windows中安装一台Linux虚拟机 通过已有的虚拟机克隆四台虚拟机 服务器集群中已经搭建了hadoop集群(完全分布式和HA集群都可以) 参考 Hadoop完全分布式集群搭建 Hadoop高可用(HA)集群
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。
安装VMware,使用三台 Ubuntu18.04 虚拟机进行集群搭建,下面是每台虚拟机的规划:
集群中只有mapred-site.xml.template,可以从这个文件进行复制
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
2) Xshell(可选):用于在本地访问虚拟服务器,也可选择其他远程工具,如SecureCRT
core-site.xml 、hdfs-site.xml 、yarn-site.xml 、mapred-site.xml
根据文章内容,总结为:本文主要介绍了如何从零开始搭建一个Hadoop集群,包括安装、配置、集群部署等步骤,并提供了可能出现的问题和解决方法。同时,本文还介绍了如何格式化节点,以及使用Hadoop进行集群部署的一些常见问题和解决方法。
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。
直接拷贝虚拟机文件; 使用对应版本的VMware虚拟机来打开它; 不知道选择“我已复制该虚拟机”; 知道选择“我已移动该虚拟机”(免设置网络IP)一定要选这个!!! 如果需要修改IP地址,要做以下内容:
最近在搭建Hadoop集群,1个Master,3个Workers。使用VMware workstations创建Linux虚拟机,版本是CentOS7。安装完成并做了相应的网络配置后,使用VMware自带的克隆功能复制3个Worker节点。下面详细描述了克隆Linux虚拟机及网卡配置的方法。
案例分析与架构设计 案例分析:大卫公司电子商务网站案例研究 大卫公司是北京的一家媒体和出版公司,拥有约2000名员工。它有一个成功的直接面向消费者的电子商务网站,使用.NET构建,并使用SQL Server来存储客户资料和订单信息。 •桌面为内部和面向客户的应用程序提供单一数据中心。大多数服务器都是在VMware上虚拟化的。应用程序服务器主要运行Microsoft服务器软件,包括Active Directory(AD)域服务和许多AD集成服务(包括Exchange 2013)以及多层,内部AD集成的基于Mi
摘要:Hadoop是一个开源的高效云计算基础架构平台,其不仅仅在云计算领域用途广泛,还可以支撑搜索引擎服务,作为搜索引擎底层的基础架构系统,同时在海量数据处理、数据挖掘、机器学习、科学计算等领域都越来越受到青睐。本文将讲述国外、国内Hadoop的主要应用现状。
修改JAVA_HOME:export JAVA_HOME指向自己的Java安装目录下的default目录
3.虚拟机网络连通(具体可看(5条消息) Hadoop(1)——Hadoop集群构建(4)——Linux系统网络配置_连胜是我偶像的博客-CSDN博客
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。它的目的是从单一的服务器扩展到成千上万的机器,将集群部署在多台机器,每个机器提供本地计算和存储。Hadoop 框架最核心的设计是 HDFS 和 MapReduce。
使用虚拟机vmware操作linux系统的时候,需要连接外网,才能完成更多的学习工作。以下介绍怎样选择模式并连接外网。
该文介绍了如何监控Hadoop YARN集群,包括JVM分析和Ganglia、Ambari监控系统。通过这些方法,管理员可以实时监控集群状态,实现集群资源有效管理和利用。
由于Hadoop需要运行在Linux环境中,而且是分布式的,因此个人学习只能装虚拟机,本文都以VMware Workstation为准,安装CentOS7,具体的安装此处不作过多介绍,只作需要用到的知识介绍。 VMware的安装,装好一个虚拟机后利用复制虚拟机的方式创建后面几个虚拟机,省时省力,需要注意的是需要修改每个虚拟机的IP与主机名。 所有虚拟机采用NAT模式上网,而且要保证与物理主机的IP互相能访问。 需要注意的几个问题。nat如果上网首先需要查看物理机(pc机)这个服务器已经启动
HA:High Available,高可用 在Hadoop 2.0之前,在HDFS集群中NameNode存在单点故障 (SPOF:A Single Point of Failure) 对于只有一个NameNode的集群,如果NameNode机器出现故障(比如宕机或是软件、硬件升级),那么整个集群将无法使用,直到NameNode重新启动
原由:我把hadoop集群的伪分布式三个虚拟机copy到了另一台机器上,经过修改ip后三台机器都能上网。但是过了一段时间后,在此启动虚拟机却始终只有一个虚拟机能够上网,很奇怪。
查看主机名hostname(文件修改后没有重启主机名没有生效,可以用hostname临时生效)
工欲善其事必先利其器,在经过大量的理论学习以后,需要有一个本地的研发环境来进行练手。已经工作的可以不依赖于公司的环境,在家也可以随意的练习。而自学大数据的同学,也可以进行本地练习,大数据是一门偏实践的学科,在找工作之前进行一些实践操作,也更利于对大数据知识的理解。
大数据技术火热而且火爆,学习大数据的课程和资料也泛滥如潮,而大数据研发环境又不是随便就可以搭建起来的,如何有一个自己随时可用的大数据修炼道场呢?
2022年11月30日,腾讯全球数字生态大会上,发布了和知名分析机构IDC合作的《IDC 2022年云上产品演进趋势白皮书》。大数据作为重点赛道之一,在白皮书里面也传递了腾讯云对这个赛道发展趋势的判断:云原生,数据治理,数智融合,隐私计算。
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
虚拟机以及Linux系统安装在之前的两篇分享中已经详细的介绍了方法,并且每一步的都配图了。如果有朋友还是看不懂,那我也爱莫能助了。本篇主要就hadoop服务器操作系统配置进行详细说明,hadoop安装会在下一篇文章中详细的介绍。
。。。 查看之前的这篇安装jdk: https://mp.csdn.net/mdeditor/102639879# 保证至少有三个虚拟机,每个虚拟机完成上面操作
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。 HBase在Hadoop之上提供了类似于Google Bigtable的能力。HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。 https://baike.baidu.com/item/HBase
首先说明,本文记录的是搭建的3节点的完全分布式Hadoop集群的过程,环境是CentOS 7,1个nameNode,2个dataNode,如下:
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