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。
---- 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
Hadoop 从 2.x 开始，逐渐演变成：HDFS，YARN，MapReduce 三大应用模块，这三个应用模块分别的能力和作用是：
Monarch 是 Pinterest 的批处理平台，由30多个 Hadoop YARN 集群组成，其中17k+节点完全建立在 AWS EC2 之上。2021年初，Monarch 还在使用五年前的 Hadoop 2.7.1。由于同步社区分支（特性和bug修复）的复杂性不断增加，我们决定是时候进行版本升级了。我们最终选择了Hadoop 2.10.0，这是当时 Hadoop 2 的最新版本。
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
Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架，实际中运行计算任务肯定是使用集群模式，那么我们先来学习Spark自带的standalone集群模式了解一下它的架构及运行机制。
EMR的某些客户的数据仓库使用EMR-Hive存储，presto连接hive快速ad-hoc查询，但是有些场景下不同的业务部门有各自不同的使用presto查询需求，多EMR-Presto集群共享EMR-Hive集群配置方案可以满足这种需求。
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。
在前面的文章《如何在集群外节点跨网段向HDFS写数据》和《外部客户端跨网段访问Hadoop集群方式(续)》中介绍了如何在集群外的客户端节点上访问Hadoop集群，本篇文章在前面文章的基础上基于Kerberos环境的CDH集群介绍，如何在集群外客户端跨网段向Kerberos环境的Hadoop集群提交MapReduce和Spark作业。
在Hadoop和Spark集群搭建好了以后，如果我们需要向集群中发送、获取文件，或者是执行MapReduce、Spark作业，通常是搭建一个外围的、集群的客户端，在这个客户端上进行操作。而不是直接在集群的NameNode或者DataNode上进行。此时，集群和客户端的结构如下图所示（简化图，没有考虑NameNode的高可用），本文将介绍如何快速搭建一个集群客户端（有时也叫gateway）。
前面只是大概介绍了一下Hadoop，现在就开始搭建集群了。我们下尝试一下搭建一个最简单的集群。之后为什么要这样搭建会慢慢的分享，先要看一下效果吧！
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。
因为在之前的博客在Linux中部署集群(零基础速学！)中,上述的准备操作均已详细描述,这里对于准备工作的内容就不做过多讲解。接下来正式开始进行集群环境的搭建
root@node1 server$ scp -r /export/server/hadoop root@node2:$PWD
创建脚本 集群进程查看脚本 创建脚本 mkdir /data/tools/bigdata/mysh/ vi /data/tools/bigdata/mysh/ha-call.sh 内容如下 #!/bin/bash #集群所有进程查看脚本 USAGE="使用方法：sh ha-call.sh jps or sh ha-call.sh 'jps -l;java -version'" if [ $# -eq 0 ];then echo $USAGE exit 1 fi NODES
自从Hadoop2出现之后，其迅速取代了Hadoop1的地位，并丰富了Hadoop的应用场景。如果现在有公司使用Hadoop的话，往往直接采用Hadoop2了。
启动完毕后，将apache集群中，hive库里dwd,dws,ads三个库的数据迁移到CDH集群
白名单：在白名单的主机IP地址可以访问集群，对集群进行数据的存储。不在白名单的主机可以访问集群，但是不会在主机上存储数据 企业中：配置白名单，可以尽量防止黑客恶意访问攻击。
在将新节点添加到HDFS之前，必须先为其配置必要的软件和硬件。在新节点上安装Hadoop软件包，并确保其与现有Hadoop集群版本相同。确保新节点的硬件配置与集群中其他节点相似。建议使用相同的操作系统和硬件配置。
• 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
前言 前面只是大概介绍了一下Hadoop，现在就开始搭建集群了。我们下尝试一下搭建一个最简单的集群。之后为什么要这样搭建会慢慢的分享，先要看一下效果吧！ 一、Hadoop的三种运行模式（启动模式） 1.1、单机模式（独立模式）（Local或Standalone Mode） -默认情况下，Hadoop即处于该模式，用于开发和调式。 -不对配置文件进行修改。 -使用本地文件系统，而不是分布式文件系统。 -Hadoop不会启动NameNode、DataNode、JobTracker、Task
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。
使用交互式安装脚本,只需在主节点操作即可. 脚本自动将代码下发部署到其他远程主机,包括修改环境变量,修改相关配置,集群统一起停等.
https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/，这里包含所有发布的版本
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。
课件获取：关注公众号 “数栈研习社”，后台私信 “ChengYing” 获得直播课件
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
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。
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
我在 hadoop001、hadoop002 和 hadoop003 节点上安装了 HBase 集群，其中 hadoop001 和 hadoop002 为 HMaster，hadoop002 和 hadoop003 为 HRegionServer，启动 HBase 后，发现 hadoop002 的 HMaster 和 HRegionServer 进程正常启动，hadoop003 上的 HRegionServer 正常启动，但 hadoop001 上的 HMaster 进程却没有启动，查看 hadoop001 节点上的 HBASE_HOME/logs/hbase-hadoop-master-hadoop001.log 日志文件发现如下报错：
本文介绍了如何将Spark应用(app jar)发布到Hadoop集群中，并提供了相关步骤、注意事项和示例。
Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台,支持密集型分布式应用并以Apache2.0许可协议发布。
文章目录 1. Step8:NameNode format（格式化操作） 2. Hadoop集群启动关闭-手动逐个进程启停 3. Hadoop集群启动关闭-shell脚本一键启停 4. Hadoop集群启动日志 5. Hadoop Web UI页面-HDFS集群 6. Hadoop Web UI页面-YARN集群 1. Step8:NameNode format（格式化操作） 首次启动HDFS时，必须对其进行格式化操作。 format本质上是初始化工作，进行HDFS清理和准备工作 命令： hdfs nam
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。
ChengYing 开源项目地址：github 丨 gitee 喜欢我们的项目给我们点个__ STAR！STAR！！STAR！！！（重要的事情说三遍）__
随着 Uber 的业务持续增长，我们用了 5 年时间扩展 Apache Hadoop（本文中称为“Hadoop”），部署到了 21000 多台主机上，以支持多种分析和机器学习用例。我们组建了一支拥有多样化专业知识的团队来应对在裸金属服务器上运行 Hadoop 所面临的各种挑战，这些挑战包括：主机生命周期管理、部署和自动化，Hadoop 核心开发以及面向客户的门户。
leader：能接收所有的读写请求，也可以处理所有的读写请求，而且整个集群中的所有写数据请求都是由leader进行处理 follower：能接收所有的读写请求，但是读数据请求自己处理，写数据请求转发给leader observer：跟follower的唯一的区别就是没有选举权和被选举权 因为hadoop01、hadoop02和hadoop03具有选举权，所以它们的角色是变化的，当leader宕机，会重新选举leader，而hadoop04的角色是observer，所以它没有选举和被选举权，只负责处理请求 要求：整个zookeeper集群中可以参与选举的节点的个数为奇数个，因为zookeeper的选举机制为半数机制，即超过一半的节点投票给某个节点，该节点就是新的leader
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。
在使用CDH/CDP集群过程中会遇到在集群外的节点使用Hadoop命令访问集群（如：HDFS、HBASE、HIVE、SPARK、YARN）等命令操作，这时又不想将该节点添加到CDH/CDP集群中管理，本篇文章主要介绍如何在集群外节点不通过CM部署一个Gateway节点。
HDFS 集群是建立在 Hadoop 集群之上的，由于 HDFS 是 Hadoop 最主要的守护进程，所以 HDFS 集群的配置过程是 Hadoop 集群配置过程的代表。
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。
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。
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。
前言 在过去的十年里，Yahoo一直持续投资建设和扩展Apache Hadoop集群，到目前为止共有超过4万台服务器和600PB数据分布在19个集群上。正如在2015 Hadoop 峰会上介绍的，我们在自己的服务器上开发了可扩展的机器学习算法，用于分类、排序和计算词向量。目前，Hadoop集群已成为Yahoo大规模机器学习的首选平台。 深度学习（Deep Learning, DL）是雅虎很多产品的核心技术需求。在2015 RE.WORK深度学习峰会上，Yahoo Flickr团队（Simon Osinder
在 安装和配置Hadoop(单节点) 这篇文章中，已经进行了Hadoop单机伪集群模式的部署。生产环境中，Hadoop都是以集群方式进行安装和部署的，否则，就不需要使用Hadoop了，分布式存储和分布式运算是Hadoop提供的核心功能。这篇文章将在单机安装的基础上，进行3个节点Hadoop集群的安装，因此如果你还没有单机安装过Hadoop，那么请先查看一下单机安装的这篇文章。
注意：Namenode 和 ResourceManger 如果不是同一台机器，不能在 NameNode 上启动 yarn，应该在 ResouceManager 所在的机器上启动 yarn。
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。
---- 环境准备 服务器集群 我用的CentOS-6.7版本的3个虚拟机，主机名为hadoop01、hadoop02、hadoop03，这3台虚拟机既是zookeeper集群，又是kafka集群(但在生产环境中，这两个集群一般搭建在不同的机架中)，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 Zookeeper集群 参考zookeeper-3.
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