https://www.psvmc.cn/article/2022-03-31-bigdata-environment.html
1 )Hadoop 集群启停脚本(包含 HDFS ,Yarn ,Historyserver ):
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/
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。
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。
http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/
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。
vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33(网卡名称可能不同)
--bootstrap-server,连接的Kafka Broker主机名称和端口号。
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:
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。
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。
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.
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2)文档查看地址:https://spark.apache.org/docs/3.1.3/
通过上篇文章,我们已经搭建好了整个hadoop体系。我们都知道,hadoop由三大组建:
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。
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。
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。
systemctl status firewalld.service #查看防火墙状态
java.net.ConnectException: Call From node4/192.168.179.143 to node4:8032 failed on connection exception: java.net.ConnectException: Connection refused; For more details see: http://wiki.apache.org/hadoop/ConnectionRefused
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
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。
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。
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
初次在VM上配置Hadoop,开了三台虚拟机,一个作namenode,jobtracker
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.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
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:
在hadoop101、hadoop102和hadoop103,这三个节点上部署Zookeeper。
本篇博主带来的是Kafka的两种监控软件。 一. Kafka Monitor 1. 上传jar包KafkaOffsetMonitor-assembly-0.4.6.jar到集群 2.在/o
Hadoop的master和slave分别运行在不同的Docker容器中,其中hadoop-master容器中运行NameNode和ResourceManager,hadoop-slave容器中运行DataNode和NodeManager。NameNode和DataNode是Hadoop分布式文件系统HDFS的组件,负责储存输入以及输出数据,而ResourceManager和NodeManager是Hadoop集群资源管理系统YARN的组件,负责CPU和内存资源的调度。
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
http://hadoop02:50070/dfshealth.html#tab-overview
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)
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。
ZooKeeper是一个开源的分布式应用程序协调服务,是Google的Chubby一个开源的实现。ZooKeeper为分布式应用提供一致性服务,提供的功能包括:分布式同步(Distributed Synchronization)、命名服务(Naming Service)、集群维护(Group Maintenance)、分布式锁(Distributed Lock)等,简化分布式应用协调及其管理的难度,提供高性能的分布式服务。
Hadoop作为一个分布式计算应用框架,种类功能繁多,而Hadoop Yarn作为其核心组件之一,负责将资源分配至各个集群中运行各种应用程序,并调度不同集群节点上的任务执行。Hadoop Yarn RPC未授权访问使得攻击者无需认证即可通过RPC通信执行恶意命令。Hadoop Yarn RPC未授权访问漏洞存在于Hadoop Yarn中负责资源管理和任务调度的ResourceManager,成因是该组件为用户提供的RPC服务默认情况下无需认证即可访问。
Hadoop 在单节点上以伪分布式模式运行,其中每个 Hadoop 守护进程在单独的 Java 进程中运行。
http://192.168.7.101:50070/explorer.html#/
随着Hadoop 3.X 版本的发展,Hadoop 2.X 版本即将淘汰。我们当前面临着集群升级的问题,在升级过程中,即使使用迁移升级方式工作量非常大,但毫无疑问最稳妥的升级办法。在迁移的过程中,我们首先面对的就是本地的HDFS数据迁移和Hive 表数据迁移,本文主要讲述如何迁移HDP2.4.2 Hive 表和数据到CDP 7.1.1中。
1、通过http://127.0.0.1:8088/即可查看集群所有节点状态:
SecondaryNameNode HTTP UI 50090 9868
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。
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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。
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