这里搭建一个 3 节点的 HBase 集群,其中三台主机上均为 Region Server。同时为了保证高可用,除了在 hadoop001 上部署主 Master 服务外,还在 hadoop002 上部署备用的 Master 服务。Master 服务由 Zookeeper 集群进行协调管理,如果主 Master 不可用,则备用 Master 会成为新的主 Master。
一般而言,一个集群上很少只跑一个业务,大多数情况都是多个业务共享集群,实际上就是共享系统软硬件资源。
补充: 为什么 在 Hadoop 2.x 中 HDFS 中有 ZKFC 进程,而 yarn 却没有? 在 Hadoop 1.x 升级到 Hadoop 2.x 的过程中,考虑到向下兼容的问题, NameNode 进程没有嵌入 ZKFC 中的代码,而另外开辟一个进程 ZKFC 。 再者由于 Hadoop 1.x 中没有 yarn 组件,Hadoop 2.x 中才出现的 yarn 组件, 所以 yarn 不用考虑向下兼容的问题,即 ResourceManager 进程就直接嵌入 ZKFC 中的代码,只运行一个进程。
当我们想搭建一个Hadoop大数据平台时,碰到的第一个问题就是我们到底该如何选择硬件。
得出结论, 如果计算 260G 的数据, 可能和计算 60G 的数据, 所需要的内存一样, Spark 会逐个取数据, 逐个计算, 计算完成后抛弃, 再取下一条
数据仓库(Data Warehouse),是为企业所有决策制定过程,提供所有系统数据支持的战略集合。通过对数据仓库中数据的分析,可以帮助企业改进业务流程,控制成本,提高产品质量等。
swappiness是Linux的一个内核参数,控制系统在使用swap虚拟内存时,内存使用的相对权重。
主机时钟偏差的问题,是分布式中各个主机之间存在系统时差,或者和ntp服务器的时间不同步造成的。如果集群之中没有配置ntp服务,那么时钟偏差会非常频繁,如下图:
Cloudera在2019年1月29日发布CDSW1.5,CDSW1.5的一个最大的更新就是支持CDH6和HDP,在1.5之前,CDSW是不能安装到CDH6.x的。CDH5.13版本以后支持CDSW的Parcel安装,本篇文章Fayson就主要讲述如何通过CM6.2使用Parcel包安装CDSW1.5。
本篇文章主要介绍如何在CDH6.2.0上通过parcel包的方式安装CDSW1.6。
如果是新手,请严格按照步骤来做。当然还有其他安装方式,这里讲的方式比较适合测试使用。
这里搭建一个 3 节点的 Spark 集群,其中三台主机上均部署 Worker 服务。同时为了保证高可用,除了在 hadoop001 上部署主 Master 服务外,还在 hadoop002 和 hadoop003 上分别部署备用的 Master 服务,Master 服务由 Zookeeper 集群进行协调管理,如果主 Master 不可用,则备用 Master 会成为新的主 Master。
最近项目中用到了storm,然后storm中用到了zookeeper,然后今天抽空整理一下zookeeper的安装使用,原来后期再慢慢学习。
Cloudera Manager(简称CM)是Cloudera公司开发的一款大数据集群安装部署利器,这款利器具有集群自动化安装、中心化管理、集群监控、报警等功能,使得安装集群从几天的时间缩短在几小时以内,运维人员从数十人降低到几人以内,极大的提高集群管理的效率。所以为了同学们能够快速搭建该平台,写出以下教程仅供参考,有什么不足之处请提出,加以改正。 开始之前其实有很多的工作要做,比如配置IP地址、关闭防火墙、配置SSH免密登录等,这些都是比较常规的环境配置,这里不再赘述,不懂者自行百度。 附上大数据“前世今生”的一篇文章给大家,希望大家对大数据有更多的了解,大数据的前世今生:诞生、发展、未来?
这篇博客,小菌分享的是大数据集群的安装部署,超级有效,希望能够帮助到大家!在正式部署之前,我们需要做一些准备工作。
测试环境,最小规模,最少4台服务器。一台做管理节点Cloudera Manager和NameNode等,另外三台用作worker,DATANODE节点,这种最小规模一般仅用于开发和测试。
除了常见的standalone模式,Flink还支持将任务提交到Yarn环境执行,任务所需的计算资源由Yarn Remource Manager来分配,如下图(来自Flink官网):
温馨提示:如果使用电脑查看图片不清晰,可以使用手机打开文章单击文中的图片放大查看高清原图。 Fayson的github: https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- Cloudera在2018年6月12日发布了CDH5.15版本,5.15的新功能可以参考前一篇文章《CDH5.15和CM5.15的新功能》,随着CDH5.15发布的同时还有CDSW1.4。在CDH5.13版本以后支持CDSW的Parcel安装,本篇文章
相对于传统的部署方式,一些企业和开发者团队,越来越倾向使用云原生技术。其中的容器化很关键。通过云原生技术自动化软件录制、测试、发布与部署流程非常方便。
每次安装CDH集群时都需要做很多前置条件准备,以确保安装成功以及运行主机检查时能顺利通过。本篇文章主要讲述安装Cloudera Manager和CDH前的准备工作。Fayson将这一部分独立出来,主要是为了方面后面再讲安装相关的文章时不用重复这部分内容。
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
随着大数据行业的发展,大数据生态圈中相关的技术也在一直迭代进步,作者有幸亲身经历了国内大数据行业从零到一的发展历程,通过本文希望能够帮助大家快速构建大数据生态圈完整知识体系。
此方案为暂定方案,有可能会变更。如果直接使用CDH会更加方便,但是如果进行自行配置,需要做实验。
本文介绍了在Cloudera Manager上如何部署CDH集群,包括准备环境、安装和配置CDH以及部署Hadoop和Spark。
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。
链接:https://pan.baidu.com/s/1vc7i9JO87WiKUk_ce0J7KQ 提取码:rsgx
通过 VMware ,我们安装了三台虚拟机,用来搭建 zookeeper 集群,虚拟机网络地址如下:
尽管学校多年的信息化应用积累了大量的数据,但信息孤岛的壁垒一直没有打破,对这些数据无法进一步的挖掘、分析、加工、整理,不能给学校教育、教学、研发、总务等各方面管理决策提供科学、有效的数据支撑。目前的公司现状:
Cloudera在2018年11月29日发布了CDH5.16.1版本,5.16.1的新功能可以参考前一篇文章《0466-CDH5.16.1和CM5.16.1的新功能》,这一次随着CDH5.16的同时没有发布新的CDSW,比如CDSW1.5,但前一段时间就已经发布了CDSW1.4.2。CDH5.13版本以后支持CDSW的Parcel安装,本篇文章Fayson就主要讲述如何通过CM5.16使用Parcel包安装CDSW1.4.2。
Apache Flume 是一个分布式,高可用的数据收集系统。它可以从不同的数据源收集数据,经过聚合后发送到存储系统中,通常用于日志数据的收集。Flume 分为 NG 和 OG (1.0 之前) 两个版本,NG 在 OG 的基础上进行了完全的重构,是目前使用最为广泛的版本。下面的介绍均以 NG 为基础。
选择支持AES-NI特性的CPU,该CPU在指令级别优化了AES算法,加速了数据的加解密过程。
1、环境准备 支持操作系统: Linux or Mac OS X Java 8, 64-bit Python 2.4+
详情参考 http://zookeeper.apache.org/doc/r3.4.5/zookeeperStarted.html
hbase是bigtable的开源java版本。是建立在hdfs之上,提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写nosql的数据库系统。
温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github:https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- HDFS是组成Hadoop平台的关键服务,部署的正确与否直接影响到你整个集群的健康状态,以及所有应用能否正常的运行或者高效的运行,包括SQL,MapReduce,Spark等。前面Fayson也介绍过《CDH网络要求(Lenovo参考架构)》,《CDH安装前置准备》,《如何为Had
(4)进入配置选项,找到 "启用基于 Cgroup 的资源管理" 选项,勾选 - 保存 - (每一台主机)
已经看了大数据相关知识一阵时间了,自己也是从新手开始的,所以看了大量的大数据如何入门的技术博客、帖子等,下面记录总结下自己学习的内容。
随着大数据行业的发展,大数据生态圈中相关的技术也在一直迭代进步,作者有幸亲身经历了国内大数据行业从零到一的发展历程,通过本文希望能够帮助大家快速构建大数据生态圈完整知识体系。 目前大数据生态圈中的核心技术总结下来如图1所示,分为以下9类,下面分别介绍。 1 数据采集技术框架 数据采集也被称为数据同步。 随着互联网、移动互联网、物联网等技术的兴起,产生了海量数据。这些数据散落在各个地方,我们需要将这些数据融合到一起,然后从这些海量数据中计算出一些有价值的内容。此时第一步需要做的是把数据采集过来。数据采集是大
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 随着大数据行业的发展,大数据生态圈中相关的技术也在一直迭代进步,作者有幸亲身经历了国内大数据行业从零到一的发展历程,通过本文希望能够帮助大家快速构建大数据生态圈完整知识体系。 目前大数据生态圈中的核心技术总结下来如图1所示,分为以下9类,下面分别介绍。 图1 1 数据采集技术框架 数据采集也被称为数据同步。 随着互联网、移动互联网、物联网等技术的兴起,产生了海量数据。这些数据散落在各个地方,我们需要将这些数据融合到一起,然后从这些海量数据中计算出一些
RabbiMQ是用Erang开发的,集群非常方便,因为Erlang天生就是一门分布式语言,但其本身并不支持负载均衡。
ansible是常用的运维工具,可大幅度简化整个部署过程,接下来会使用ansible来完成部署工作,如果您对ansible还不够了解,请参考《ansible2.4安装和体验》,部署操作如下图所示,在一台安装了ansible的电脑上运行脚本,由ansible远程连接到一台CentOS7.7的服务器上,完成部署工作:
Kubernetes 及其整个生态系统(工具、模块、插件等)均使用 Go 语言编写,从而构成一套面向 API、可高速运行的程序集合,这些程序文档精良、易于参与贡献或在其上构建应用程序。(百度百科)
最近的工作涉及搭建一套日志采集系统,采用了业界成熟的ELFK方案,这里将搭建过程记录一下。
大数据平台的开发环境搭建,我们前面已经说过了,需要搭建Hdfs,Yarn,Spark,HBase,Hive,ZK等等,在开发环境下搭建是用于开发测试的,全部部署在VM 虚拟机里面,小数据量小运算量还可以,数据量运算量一旦上来,虚拟机是玩不转的,这就牵涉到生产环境的Hadoop的生态搭建,难道也需要我们一步一步来搭建吗? 几台还可以,那么上百台呢? 难道也需要一台台搭建吗? 显然不可以,有没有什么好的Hadoop生态的搭建工具呢? 国外有俩家企业做了这些事,hortonworks公司推出的Ambari+HDP套件 和 Cloudrea公司推出的 CM+CDH 套件,不过这俩家公司 18年底合并了,不过这并不影响我们的使用。 2. CM+CDH介绍 CM是Cloudrea Manager的简称,是Cloudrea 提供的生产环境的Hadoop 生态部署工具,工具套件为CM+CDH,CM负责监控动态管理及部署Hadoop生态服务,CDH里面包含了绝大多数的Hadoop生态中的服务,包含Hdfs,Yarn,ZK,Hive,Hbase,Flume,Sqoop,Spark等。整体上与前面说所得Ambari + HDP类似。 CM+CDH有免费版和收费版,收费版当然功能更加强悍,比如支持回滚,滚动升级,支持Kerberos,SAML/LDAP支持,SNMP支持,自动化备份和灾难恢复,不过在我们看来,免费版已经够我们使用了。 这里简单和Ambari + HDP对已一下,CDH在部署Hadoop生态上,整体与HDP类似,通过WEB端动态部署Hadoop生态, Name Web Server Tools hortonworks Ambari HDP HDP-Util Cloudrea CM CDH CDH-Util CM+CDH套件组成 CM:WEB应用程序,后台为Ambari Server,负责与HDP部署的集群工作节点进行通讯,集群控制节点包括Hdfs,Spark,Zk,Hive,Hbase等等。 CDH:HDP包中包含了很多常用的工具,比如Hadoop,Hive,Hbase,Spark等 CDH-Util:包含了公共包,比如ZK等一些公共组件。 3. CM+CDH 部署
一、为什么使用Nginx 互联网飞速发展的今天,大用户量高并发已经成为互联网的主体.怎样能让一个网站能够承载几万个或几十万个用户的持续访问呢?这是一些中小网站急需解决的问题。为了解决这个问题引入了负载均衡方法。负载均衡就是一个web服务器解决不了的问题可以通过多个web服务器来平均分担压力来解决,并发过来的请求被平均分配到多个后台web服务器来处理,这样压力就被分解开来。 负载均衡服务器分为两种一种是通过硬件实现的负载均衡服务器,简称硬负载例如:f5。另一种是通过软件来实现的负载均衡,简称软负载:例如a
现在Flink、Yarn、HDFS都就绪了,接下来实践提交Flink任务到Yarn执行;
作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
Hosts文件配置,想必只要玩过Linux的人,都会配置,这个文件存在于/etc/hosts里,修改每个文件之前,大家记得养成一个好的习惯,做一个备份:
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