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。
https://www.psvmc.cn/article/2022-03-31-bigdata-environment.html
vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33(网卡名称可能不同)
2)文档查看地址:https://spark.apache.org/docs/3.1.3/
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.
--bootstrap-server,连接的Kafka Broker主机名称和端口号。
Hadoop 的概念可追溯到 2003,2004 Google2篇论文(老版三辆马车),2011年发布1.0版本,2012年发布稳定版。Hadoop 在2.0版本之前组件主要是 HDFS跟MapReduce。
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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。
1.将ZOOKEEPER安装包上传到服务器上 /usr/local 2.解压并重命名目录 tar xzvf zookeeper-3.4.8.tar.gz mv zookeeper-3.4.8 zookeeper 3.修改环境变量 vi /etc/profile export ZOOKEEPER_HOME=/usr/local/zookeeper export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$ZOOKE
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。
Hive 中集成了 Thrift 服务。Thrift 是 Facebook 开发的一个软件框架,它用来进行可扩展且跨语言的服务的开发。Hive 的 HiveServer2 就是基于 Thrift 的,所以能让不同的语言如 Java、Python 来调用 Hive 的接口。对于 Java,Hive 提供了 jdbc 驱动,用户可以使用 Java 代码来连接 Hive 并进行一系列操作。
此处可以看到datanode数据存放在哪 此处可以设置我们的namenode的文件放置在哪
由于ResourceManager和NameNode还有SecondaryNameNode比较消耗资源,顾三个配置分别配置到不同的主机上
systemctl status firewalld.service #查看防火墙状态
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。
SecondaryNameNode HTTP UI 50090 9868
Hive 中集成了 Thrift 服务。Thrift 是 Facebook 开发的一个软件框架,它用来进行可扩展且跨语言的服务的开发。Hive 的 HiveServer2 就是基于 Thrift 的,所以能让不同的语言如 Java、Python 来调用 Hive 的接口。 本节将演示如何使用 Python 代码来连接 HiveServer2。
常见端口地点 HTTP服务器,默认的端口号为80/tcp(木马Executor开放此端口); HTTPS(securely transferring web pages)服务器,默认的端口号为443/tcp 443/udp; Telnet(不安全的文本传送),默认端口号为23/tcp(木马Tiny Telnet Server所开放的端口); FTP,默认的端口号为21/tcp(木马Doly Trojan、Fore、Invisible FTP、WebEx、WinCrash和Blade Runner所开放的端口); TFTP(Trivial File Transfer Protocol ),默认的端口号为69/udp; SSH(安全登录)、SCP(文件传输)、端口重定向,默认的端口号为22/tcp; SMTP Simple Mail Transfer Protocol (E-mail),默认的端口号为25/tcp(木马Antigen、Email Password Sender、Haebu Coceda、Shtrilitz Stealth、WinPC、WinSpy都开放这个端口); POP3 Post Office Protocol (E-mail) ,默认的端口号为110/tcp; WebLogic,默认的端口号为7001; Webshpere应用程序,默认的端口号为9080; webshpere管理工具,默认的端口号为9090; JBOSS,默认的端口号为8080; TOMCAT,默认的端口号为8080; WIN2003远程登陆,默认的端口号为3389; Symantec AV/Filter for MSE ,默认端口号为 8081; Oracle 数据库,默认的端口号为1521; ORACLE EMCTL,默认的端口号为1158; Oracle XDB( XML 数据库),默认的端口号为8080; Oracle XDB FTP服务,默认的端口号为2100; MS SQL*SERVER数据库server,默认的端口号为1433/tcp 1433/udp; MS SQL*SERVER数据库monitor,默认的端口号为1434/tcp 1434/udp; QQ,默认的端口号为1080/udp
Java内存模型(Java Memory Model ,JMM)就是一种符合内存模型规范的,屏蔽了各种硬件和操作系统的访问差异的,保证了Java程序在各种平台下对内存的访问都能保证效果一致的机制及规范。 根据java虚拟机的规范,我们可以将JVM的内存分为五大块
desktop default_hdfs_superuser hadoop HDFS管理用户
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1 )Hadoop 集群启停脚本(包含 HDFS ,Yarn ,Historyserver ):
原因可能是指定的端口号9000不对,该端口号由hdfs-site.xml中的属性“dfs.namenode.rpc-address”指定,即为NameNode的RPC服务端口号。
最近打算出一个系列,介绍Dubbo的使用。 ---- 分布式应用现在已经越来越广泛,Spring Could也是一个不错的一站式解决方案,不过据我了解国内目前貌似使用阿里Dubbo的公司比较多,一方面这个框架也确实很OK,另一方面可能也是因为Dubbo的中文文档比较全的缘故,据Dubbo官网上的消息,阿里已经重新开始了对Dubbo的维护,这也算是使用Dubbo的互联网公司的福音了吧。OK,废话不多说,今天我们就先来看看如何在Linux上安装zookeeper。 ---- 了解过Dubbo的小伙伴都知道,Du
将配置信息写入<configuration>标签中
Local模式就是,以一个JVM进程,去模拟整个Spark的运行环境,就是讲Master和Worker角色以线程的形式运行在这个进程中。
开启日志聚集功能,需要重启NodeManager、ResourceManager和HistoryManager
①在$HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml文件
默认启动WebHDFS而不会启动HttpFS,而HttpFS需要通过sbin/httpfs.sh来启动。
1、Oozie的简单介绍: 1、Oozie是一个工作流引擎服务器,用于运行hadoop map/reduce和hive等任务工作流,同时Oozie还是一个Java web程序,运行在Java Servlet容器中,如Tomcat中。Oozie以action为基本任务单元,可以将多个action构成一个DAG图,(有向五环图Direct Acyclic Graph)的模式进行运行。Oozie工作流通过HPDL(一种通过XML自定义处理的语言)来构造Oozie的工作流。一个Oozie服务器主要包括四个服务:Oo
我们在启动hiveserver2服务以后,会发现光标静止不动,这不是执行完了的标志,是等待在等待,我们可以通过下图看出来:
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。
一. Zepplin安装与启动 1. 将zeppelin-0.8.0-bin-all.tgz上传至Linux 2. 解压zeppelin-0.8.0-bin-all.tgz之/opt/modu
1) 配置HDFS HttpFS和WebHDFS 如果HDFS是HA方式部署的,则只能使用HttpFS,而不能用WebHDFS。 2) 安装依赖: apr-iconv-1.2.1 confuse-3.0 apr-util-1.5.4 libpng-1.6.26 apr-1.5.2 expat-2.2.0 pcre-8.38 libxml2-devel libxslt-devel sqlite-devel 。。。。。。 3) 编译安装Hue 解压Hue安装包,然后执行 make install PREFIX=/usr/local 进行安装! 可以考虑修改下Makefile.vars.priv中的INSTALL_DIR值为$(PREFIX),而不是默认的$(PREFIX)/hue, 这样改为执行: make install PREFIX=/usr/local/hue-3.11.0 带上版本号是个好习惯,安装好后再建一个软链接,如:ln -s /usr/local/hue-3.11.0 /usr/local/hue。 编译安装过程中最常遇到的是缺乏依赖库,只需要按提示进行补充然后重复继续即可。 4) 修改desktop/conf/hue.ini A) [desktop] I) 为secret_key指定一个值,如ABC123,可以不指定,但Hue Web将不能保持会话。 II) 修改http_port为Web端口,如80或8080等。 III) 建议time_zone为北京时区Asia/Shanghai B ) [[hdfs_clusters]] I) 修改fs_defaultfs的值为core-site.xml中的fs.defaultFS的值 II) logical_name值HDFS集群名 III) webhdfs_url值为http://$host:14000/webhdfs/v1,其中“$host”值需为提供HttpFS服务的IP或主机名 IV) 修改hadoop_conf_dir的值为hadoop配置目录路径 C) [[yarn_clusters]] I) 修改resourcemanager_host值为主ResourceManager的IP地址(默认为8032端口所在地址), 注意不能为备ResourceManager的IP,原因是备ResourceManager不会打开端口8032。 II) 修改logical_name值为集群名。 III) 修改resourcemanager_api_url的值,将localhost替换成ResourceManager的8088端口地址。 D) [hbase] I) 修改hbase_conf_dir为HBase的配置目录路径 II) 修改thrift_transport为HBase Thrift2 Server采用的Transport,两者必须一致。 III) 注意截止hue-3.11.0版本,只支持HBase ThriftServer,而不支持HBase Thrift2Server 因此hbase_clusters的值要配置指向ThriftServer,其中Cluster可以为其它自定义值,只是为在Web上显示, Cluster后面的值必须为HBase ThriftServer的服务地址和端口。 如果需要同时运行HBase ThriftServer和HBase Thrift2Server,请为两者指定不同的服务端口和信息端口。 E) [beeswax] 修改hive_conf_dir为Hive的配置目录路径。 5) 启动Hue 进入Hue的build/env/bin目录,然后执行supervisor即可启动Hue服务。 6) 打开Web 假设Hue安装在192.168.1.22,服务端口号为8080,则只需要在浏览器中输入:http://192.168.1.22:8080即可进入Hue Web界面。 如果是第一次运行,则必须先创建好管理员帐号才能进入。 如果遇到错误,则可以检查Hue的错误日志文件error.log来了解是什么错误。 Hue ERROR日志: 1) Failed to obtain user group information: org.apache.hadoop.security.authorize.AuthorizationException is not allowed to impersonate (error 403) 一般是因为core-site.xml或httpfs-site.xml没配置正确。 /////////////////////
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。
0、前言 3月31日是 Spark 五周年纪念日,从第一个公开发布的版本开始,Spark走过了不平凡的5年:从刚开始的默默无闻,到13年的鹊起,14年的大爆发。Spark核心之上有分布式的机器学习,SQL,streaming和图计算库。 4月1日 spark 官方正式宣布 Spark 2.0 对Spark重构,更好支持手机等移动终端。Databricks创始人之一hashjoin透漏了相关的重构方法:利用Scala.js项目把Spark代码编译成JavaScript,然后利用Safari / Chrom
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
eclipse工具下hadoop环境搭建: window10操作系统中搭建eclipse64开发系统,配置hadoop的eclipse插件,让eclipse可以查看Hdfs中的文件内容。
今天在安装hadoop2.2.0时遇到若干问题,解决这些问题有些心得,记录下来以备不时之需。 问题1、master和slave之间不能相互ssh免密码登陆。 问题表象此处略过,直接说解决办法: 1、查看.ssh 目录权限是否正确。700、600 经测试都没有问题。 2、查看.ssh 目录里面文件权限是否正确。最好600.因为ssh服务需要保证此部分文件不能有篡改的风险。 3、删除id_rsa.pub文件,因为ssh登陆到对端时,对端若存在id_rsa.pub文件,则优先使用这个文件进行公钥验
📷 一、Hadoop入门 1、常用端口号 hadoop3.x HDFS NameNode 内部通常端口:8020/9000/9820 HDFS NameNode 对用户的查询端口:9870 Yarn查看任务运行情况的:8088 历史服务器:19888 hadoop2.x HDFS NameNode 内部通常端口:8020/9000 HDFS NameNode 对用户的查询端口:50070 Yarn查看任务运行情况的:8088 历史服务器:19888 2、常用的
在本地开发环境中我们很少会遇到需要对jvm进行优化的需求,但是到了生产环境,我们 可能将有下面的需求: 运行的应用“卡住了”,日志不输出,程序没有反应 服务器的CPU负载突然升高 在多线程应用下,如何分配线程的数量? …… 我们不仅要让程序能跑起来,而且是可以跑的更快!可以分析解决在生产环境中所遇到的各种“棘手”的问题。 博主使用的jdk版本为1.8
说明:imply集成了Druid,提供了Druid从部署到配置到各种可视化工具的完整的解决方案,imply有点类似于我们之前学过的Cloudera Manager
在CDH集群中提交Spark作业,大家也都知道Spark的Driver和Executor之间通讯端口是随机的,Spark会随选择1024和65535(含)之间的端口,因此在集群之间不建议启用防火墙。在前面Fayson介绍了《如何指定Spark2作业中Driver和Executor使用指定范围内端口》,本篇文章Fayson主要介绍如何指定Spark1作业中Driver和Executor使用指定范围内的端口进行通讯。
–输入以下命令:SHOWVARIABLESWHEREVARIABLE_NAME=’port’就可以查看当前连接的端口号,–例如:mysql>SHOWVARIABLESWHEREVARIABLE_NAME=’port’;
3.x core-site.xml hdfs-site.xml yarn-site.xml mapred-site.xml workers
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