7、启动集群 a)格式化集群 在第一个节点执行 hadoop namenode -format
前不久CSDN联合国内顶级云厂商,共同为开发者提供稳定便宜的云服务,送了学长两张优惠券,一张云容器,一张云主机。恰好最近在学习某硅谷的SeaTunnel课程需要用到主机做实验,使用本地的还需要重头安装VMware,有诸多不便,于是想试试CSDN的云容器服务。
估计所有的spark开发者都很关心spark的硬件要求。恰当的硬件配置需要具体情况具体分析,在这里给出以下建议。主要译自官网
估计所有的spark开发者都很关心spark的硬件要求。恰当的硬件配置需要具体情况具体分析,浪尖在这里给出以下建议。 一,存储系统 因为因为大多数Spark工作可能需要从外部存储系统(例如Hadoop文件系统或HBase)中读取输入数据,所以将其尽可能靠近该系统很重要。所以,有如下建议: 1,如果可能,在与HDFS相同的节点上运行Spark。最简单的方式是将spark 的Standalone集群和hadoop集群安装在相同的节点,同时配置好Spark和hadoop的内存使用,避免相互干扰(对于hadoop,
下载地址:http://archive.apache.org/dist/hbase/
连接传统关系型数据库和Hadoop的桥梁 把关系型数据库的数据导入到 Hadoop 系统 ( 如 HDFS、HBase 和 Hive) 中; 把数据从 Hadoop 系统里抽取并导出到关系型数据库里
问题导读 1.哪些情况会遇到io受限制? 2.哪些情况会遇到cpu受限制? 3.如何选择机器配置类型? 4.为数据节点/任务追踪器提供的推荐哪些规格? 随着Apache Hadoop的起步,云客户的增多面临的首要问题就是如何为他们新的的Hadoop集群选择合适的硬件。 尽管Hadoop被设计为运行在行业标准的硬件上,提出一个理想的集群配置不想提供硬件规格列表那么简单。 选择硬件,为给定的负载在性能和经济性提供最佳平衡是需要测试和验证其有效性。(比如,IO密集型工作负载的用户将会为每个核心主轴投资更多)。 在
最近在学习大数据,需要安装Hadoop,自己弄了好久,最后终于弄好了。网上也有很多文章关于安装Hadoop的,但总会遇到一些问题,所以把在CentOS 7安装Hadoop 3.0.0的整个过程记录下来,有什么不对的地方大家可以留言更正。 一、ssh免密登录 1、测试是否能免密登录 # ssh localhost The authenticity of host 'localhost (::1)' can't be established. 2、设置免密登录 1)、去掉 /etc/ssh/ss
随着Apache Hadoop的起步,云客户的增多面临的首要问题就是如何为他们新的的Hadoop集群选择合适的硬件。 尽管Hadoop被设计为运行在行业标准的硬件上,提出一个理想的集群配置不想提供硬件规格列表那么简单。 选择硬件,为给定的负载在性能和经济性提供最佳平衡是需要测试和验证其有效性。(比如,IO密集型工作负载的用户将会为每个核心主轴投资更多)。 在这个博客帖子中,你将会学到一些工作负载评估的原则和它在硬件选择中起着至关重要的作用。在这个过程中,你也将学到Hadoop管理员应该考虑到各种因素。 结合
10、服务器集群:192.168.0.110(master),192.168.0.111(slave1),192.168.0.112(slave2)
1.项目背景: 飞机航班经常会因为各种原因,如天气原因,雷雨、大雾、大风等情况,或机场原因,导致航班的延误甚至取消,现在有一批航班的历史数据,基于这些数据,对航班的各种重要指标做统计分析,如最繁忙航线、某机场起降最频繁时段等等;最后,利用机器学习,对航班延误做预测,旅客可参考这些统计及预测结果调整行程安排。 2.建设目标: 亲自动手搭建项目所需的实验环境:搭建hadoop集群、分析航空数据的一些指标;
以前使用HDP安装Hadoop集群安装了很多遍,本以为整个过程早已经烂熟于心,没想到这次安装过程还是遇到了新的坑,这里记录一下,分享给读者,以便不时之需。
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。
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/84
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。
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。
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
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。
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)。
hadoop01-hadoop04:hadoop集群 hadoop01:MySQL服务器 hadoop02:Hive服务端 hadoop03-hadoop04:Hive客户端
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
hadoop01-hadoop04:hadoop集群 hadoop01:MySQL服务器 hadoop02:Hive
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。
背景:Hive默认使用MapReduce作为执行引擎,即Hive on mr。实际上,Hive还可以使用Tez和Spark作为其执行引擎,分别为Hive on Tez和Hive on Spark。由于MapReduce中间计算均需要写入磁盘,而Spark是放在内存中,所以总体来讲Spark比MapReduce快很多。因此,Hive on Spark也会比Hive on mr快。为了对比Hive on Spark和Hive on mr的速度,需要在已经安装了Hadoop集群的机器上安装Spark集群(Spark集群是建立在Hadoop集群之上的,也就是需要先装Hadoop集群,再装Spark集群,因为Spark用了Hadoop的HDFS、YARN等),然后把Hive的执行引擎设置为Spark。
CDH:是Cloudera发布的一个自己封装的Hadoop商业版软件发行包,里面不仅包含了Cloudera的商业版Hadoop,同时CDH中也包含了各类常用的开源数据处理与存储框架,如Spark、Hive、Hbase等。
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
Hadoop是一种开源的分布式处理框架,用于在一组低成本硬件的集群上存储和处理大规模数据集。Ambari是一种基于Web的管理工具,用于轻松管理和监控Hadoop集群。在本文中,我们将探讨如何使用Ambari在Hadoop集群上运行应用程序,包括编写示例代码并将其部署到集群中。
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。
ZooKeeper可以独立搭建集群,HBase本身不能独立搭建集群需要和Hadoop和HDFS整合。
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。
本篇文章主要讲解Ambari的一些基础知识,让大家对Ambari有一个潜意识的认识。
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:
Kettle可以与Hadoop协同工作。让我们从简单的开始,本文介绍如何配置Kettle访问Hadoop集群(HDFS、MapReduce、Zookeeper、Oozie等),以及Hive、Impala等数据库组件。所有操作都以操作系统的root用户执行。
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
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。
我的三台CentOS7服务器: 主机:master(192.168.56.110) 从机:slave0(192.168.56.111) 从机:slave1(192.168.56.112)
Ambari 是 hortonworks推出的管理监控Hadoop集群的Web工具,此处的Hadoop集群不单单指Hadoop集群,而是泛指hadoop 整个生态,包括Hdfs,yarn,Spark,Hive,Hbase,Zookeeper,druid等等,管理指的是可以通过Ambari对整个集群进行动态管理,包括集群的部署,修改,删除,扩展等,监控指Ambari实时监控集群的运行状况,包括运行内存,剩余内存,CPU使用率,节点故障等。所以通过Ambari可以简化对集群的管理和监控,让开发者更多的聚焦与业务逻辑。 Ambari + HDP介绍: Ambari: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。 HDP:HDP包中包含了很多常用的工具,比如Hadoop,Hive,Hbase,Spark等 HDP-Util:包含了公共包,比如ZK等一些公共组件。 老的集群部署方式: 1. 集群配置(免密登陆,静态IP,防火墙) 2. JDK,MySql 部署 (Hive相关表结构管理,如果没有用到Hive,无需安装) 3. Hadoop Hdfs 部署(修改配置) (分布式文件存储) 4. Hadoop Yarn 部署(修改配置) (MapReduce 任务调度) 5. (可选) Zookeeper部署,需要修改NameNode 和 ResourceManager 的配置文件 6. Hive 部署 (数据仓库,对Hdfs上保存的数据进行映射管理) 7. HBase 部署 (NoSQL数据库,进行数据存储) 8. (可选) Flume,Sqoop 部署(主要用于数据采集,数据迁移) 9. Spark 部署 (计算框架部署) 10. 后面还需要部署 监控框架等等, 部署准备:MySql,JDK,Hadoop,Hive,HBase,Zookeeper,Spark,Flume,Sqoop等 部署缺点:以上全部部署都是通过命令行来部署,麻烦复杂,容易出错,动态扩展较难,无集群监控 部署优点:整体可控,对集群内部运行逻辑比较清楚,只部署需要的服务,所以对集群要求(内存,CPU及硬盘) 可以不是很高 Ambari 集群部署方式: 1. 集群配置(免密登陆,静态IP,防火墙) 2. JDK,MySql 部署 (需要配置Ambari,Hive,Hbase等多张表) 3. 部署Ambari 服务 4. 通过Ambari Web工具 部署Hdfs,Spark,Hive,Zk,Hbase,Flume等,想怎么部署就怎么部署,鼠标选择服务和需要部署的节点即可 5. 通过Ambari Web工具进行集群监控,并且对警告及错误进行处理 部署准备:MySql,JDK,Ambari,HDP,HDP-Util,和上面老的部署方式相比,是不是少了很多 部署注意事项:通过Ambari部署集群对集群节点机器要求比较高,因为有好多关于AmbariServer服务会部署在同一个管理节点上,同时其他集群节点也会同时部署很多其他服务,这对节点的配置(CPU,内存,硬盘)要求比较高,可能运行不起来。 部署优点:部署简单,一键部署,方便监控,方便扩展,多集群同时管理 Ambari 部署步骤: 1. 单节点:Ntp,java,selinux,hosts,hostname,ip 2. 克隆节点,修改ip及hostname 3. 安装mysql,配置免密登陆 4. 安装httpd,配置本地ambari+HDP 的yum源 5. Ambari Server安装及初始化 6. Ambari Server 通过向导安装集群 7. Ambari 使用介绍 8. Hdfs HA的高可用 9. 接下来就可以根据我们的需求使用集群了,这部分后面会有专门章节针对Hadoop MR 和Spark进行详细解读。
Apache Knox网关(“ Knox”)是一种在不降低Hadoop安全性的情况下将Apache™Hadoop®服务的覆盖范围扩展到Hadoop群集之外的用户的系统。Knox还为访问群集数据和执行作业的用户简化了Hadoop安全性。Knox网关被设计为反向代理。
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
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。
root@node1 server$ scp -r /export/server/hadoop root@node2:$PWD
以前的Spark部署都是使用的standalone方式,集群中的每台机器都安装部署Spark,然后启动Master和Worker进程运行Spark。今天尝试一下Spark on YARN的部署方式。 一、实验目的 1. 只在一台机器上安装Spark,基于已有的Hadoop集群,使用YARN调度资源。 2. 不启动Master和Worker进程提交Spark作业。 3. 通过YARN的WebUI查看Spark作业的执行情况。 二、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和ResourceManager进程。 192.168.56.102、192.168.56.103是Hadoop的从,运行DataNode和NodeManager进程。 192.168.56.104安装Pentaho的PDI,安装目录为/home/grid/data-integration。 Hadoop版本:2.7.2 Spark版本:1.5.0 PDI版本:6.0 Hadoop集群的安装配置参考 http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/50681554 三、安装Spark 只在192.168.56.101一台机器上上安装Spark,具体安装步骤参考 http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/50946766 四、配置步骤 1. 启动Hadoop集群 # 启动hdfs /home/grid/hadoop-2.7.2/sbin/start-dfs.sh # 启动yarn /home/grid/hadoop-2.7.2/sbin/start-yarn.sh 2. 将spark自带的与Hadoop集成的jar包上传到hdfs hadoop fs -put /home/grid/spark/lib/spark-assembly-1.5.0-hadoop2.6.0.jar /user/ 3. 编辑spark-defaults.conf文件,添加如下一行 spark.yarn.jar=hdfs://master:9000/user/spark-assembly-1.5.0-hadoop2.6.0.jar 修改后的spark-defaults.conf文件如图1所示
介绍 本文要介绍的Apache Hadoop是一个使用简单高级编程模型实现的对大型数据集进行分布式存储和处理的软件框架。文章涵盖了Hadoop最重要的概念,对其架构的描述,并指导如何使用它,以及在Hadoop上编写和执行各种应用程序。 简而言之,Hadoop是Apache Software Foundation的开源项目,可以安装在一组标准机器上,以便这些机器可以通信并协同工作来存储和处理大型数据集。近年来,Hadoop已经非常成功,因为它有能力有效地处理大数据。它允许公司将其所有数据存储在一个系统中,并对
Apache Spark是专门为大规模数据处理而设计出来的计算引擎,相对于Hadoop MapReduce将结果保存在磁盘中,Spark使用了内存保存中间结果,能在数据尚未写入磁盘时在内存中进行运算。Spark只是一个计算框架,不像Hadoop一样包含了分布式文件系统和完备的调度系统,如果需要使用Spark,需要搭载其他文件系统例如用HDFS和更成熟的调度系统进行配合更好的进行计算工作。
新版本的脚本,已经提交到hive分支中,master分支因为之前的课程原因暂不进行升级,之后测试通过后再进行合并。
作者:GETINDATA公司创始人兼大数据顾问彼得亚·雷克鲁斯基(Piotr Krewski)和GETINDATA公司首席执行官兼创始人亚当·卡瓦(Adam Kawa)
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。
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。
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