• 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
一、环境准备 1.jdk hadoop安装前必须要安装好jdk环境,版本最好用jdk8。 2.节点准备 准备四个节点 节点 描述 hadoop-node1(192.168.88.61) Nam
然后给每台机器设置hostname,刚刚在配置文件里写的什么名字现在就设置什么名字,名字要和ip对应
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。
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
在《大数据之脚踏实地学07--搭建Hadoop集群【1】》中,讲解的是虚拟机的配置(包括网络设置、主机名修改和克隆等),文中我们在VMware中虚拟了3台计算机,1台用作主节点(master),2台用作从节点(slaves)。本文将继续分享有关Hadoop环境的安装和配置(包括HDFS系统、Map-Reduce计算框架已经Yarn调度器)。
完全分布式基于hadoop集群和Zookeeper集群。所以在搭建之前保证hadoop集群和Zookeeper集群可用。可参考本人博客地址
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
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)。
'readonly' option is set (add ! to override) 查看5.1解决。
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。
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。 HBase在Hadoop之上提供了类似于Google Bigtable的能力。HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。 https://baike.baidu.com/item/HBase
Hadoop集群包含1个主节点和3个从节点,需要实现各节点之间的免密码登录,下面介绍具体的实现方法。
最近闲来无事,和朋友一起想学习Hadoop,最晚弄机器的弄到两点多,今天一起动手安装Hadoop的环境,刚开始也是一头雾水,Hadoop官网的教程我也是醉了,说的牛头不对马嘴,最后只能通过各种百度解决了问题,最后把安装的一些操作都记录下来,希望可以帮助到后来人
在之前,我们启动Hadoop集群的时候,首先是启动namenode,然后启动datanode. 注意:我们之前的做法是手动的将启动datanode的命令发送给所有的datanode,显然如果在集群很庞大的时候,这种做法是不合适的.我们希望通过start-dfs.sh的方式启动所有的节点.那么我们就需要配置namenode机器上面的slaves文件,这个文件管理着这个namenode下面所有的datanode.这个文件的位于:{hadoop_home}/etc/hadoop,其中{hadoop_home}是Hadoop的安装目录.
那就是我在这里的每一篇文开头都必然是:最近工作好忙,又断更很久了……Anyway,这也不能成为偷懒的理由。我可能对记录技术有些固执的误解,总认为是要待到整理出一个专题一样自成体系的技术点才来更新,然大多数情况下,工作之余不会有太多时间来干这些耗时耗力的玩意。于是我尝试做一些改变,只要产生了想法抑或有些许收获,就或多或少地记录下来。但愿这能奏效。
准备了四个服务器,IP为192.168.0.236、192.168.0.237、192.168.0.238、192.168.0.239,其中192.168.0.236作为主节点,其他3个作为从节点。具体版本信息如下:
Ambari是apache下面的开源项目,主要通过web UI方式对Hadoop集群进行统一创建和管理,以节省Hadoop集群的运维成本。本文通过安装过程中的截图简要介绍一下相关步骤供需要的朋友参考。
你能想象,在一套刚装好的centos集群中,2分钟之内快速完成一整个集群完成初始化工作吗?
hadoop的HDFS集群的分布式存储是靠NameNode节点(namenode负责响应客户端请求)来实现。NameNode对应整个hadoop来说,无非是很重要的。 在非HA集群中一旦NameNode宕机,虽然元数据不会丢失,但整个集群将无法对外提供服务,导致HDFS服务的可靠性不高,这在实际应用场景中显然是不可行的。 但是,如果有2个NameNode同时响应,肯定会产生数据混乱。也就是brain split(脑裂)。所以我们一般不会采用主主模式(active/active模式),而会采用主备模式(active/standby模式) 这样,一旦active节点宕机,standby节点立即切换到active模式。
作用: ssh为了我们启动hadoop集群比较方便。 语法: ssh 另一台电脑ip 免密登陆: 1、生成公钥(id_rsa.pub)和私钥(id_rs
虚拟机以及Linux系统安装在之前的两篇分享中已经详细的介绍了方法,并且每一步的都配图了。如果有朋友还是看不懂,那我也爱莫能助了。本篇主要就hadoop服务器操作系统配置进行详细说明,hadoop安装会在下一篇文章中详细的介绍。
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在搭建Linux集群服务的时候,主服务器需要启动从服务器的服务,如果通过手动启动,集群内服务器几台还好,要是像阿里1000台的云梯hadoop集群的话,轨迹启动一次集群就得几个工程师一两天时间,是不是很恐怖。如果使用免密登录,主服务器就能通过程序执行启动脚步,自动帮我们将从服务器的应用启动。而这一切就是建立在ssh服务的免密码登录之上的。所以要学习集群部署,就必须了解linux的免密码登录。
mac下安装Hadoop 主要是介绍在Mac系统下安装Hadoop的相关步骤,包含: 安装包的下载:JDK和``Hadoop` JDK 的安装和配置 SSH的配置,实现免密登陆 hadoop的安装与配置 hadoop集群搭建 基于Hadoop2.9.2使用云服务器搭建hadoop集群 安装包下载 下载JDK 下载Hadoop 主机名和IP的映射关系实现 编辑/etc/hosts文件 >> vim /etc/hosts # 127.0.0.1 # 写入主机IP地址和名称 172.20.18.3
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。
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。
此篇章主要介绍Hadoop完全分布式模式的部署。完全分布式模式是利用多台服务器来进行部署Hadoop,是真正意义上的分布式部署模式。此模式下,Hadoop的守护进程分别运行在由多个主机节点搭建的服务器集群上,不同的节点担任不同的角色。该模式一般用于部署构建企业级Hadoop系统,实际的工作应用开发中也经常使用此模式。
<property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value>//定义yarn的机制 </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>//是否使用HA <value>true</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name//集群Id <value>cluster1</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>//集群逻辑节点 <value>rm1,rm2</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>//集群物理节点 <value>node03</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>//集群物理节点 <value>node04</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>//与zookeeper通信 <value>node02:2181,node03:2181,node04:2181</value> </property>
root@node1 server$ scp -r /export/server/hadoop root@node2:$PWD
进入文件之后,除了127.0.0.1以及::1这开头的两行以外,其余的行全部删除
git clone https://github.com/hepyu/docker-ambari-2.7.git
在上一篇的分享文章中我是给大家分享了运行部署hadoop的一些安装准备工作,这篇接上一篇继续为大家分享一些个人的学习经验总结。我学习用的是大快发行版DKHadoop,所以所有的经验分享都是以DKHadoop为基础,这里要先说明一下。个人觉得DKHadoop对新手还是算是很友好的了,新手朋友们可以大快搜索网站下载一个三节点的dkhadoop玩一下看看
相信在看了上一篇博客《带你快速认识NamenodeHA和Yarn HA,为搭建HadoopHA集群打下基础!》后,大家一定对于如何搭建HA集群非常期待٩(๑❛ᴗ❛๑)۶不要慌,本篇博客即将为大家带来搭建HA集群的详细教程!
使用 ambari 来搭建 hdp 集群,前前后后搭了不下10遍,之前一直没有完整的总结整个过程,最近有空正好记录一下。
core-site.xml 、hdfs-site.xml 、yarn-site.xml 、mapred-site.xml
根据文章内容总结的摘要
hadoop集群配置 1.多台机器ssh免密配置 修改用户名 # 1.更改hostname hostnamectl --static set-hostname <主机名> scp传输文件 scp <文件路径> <目标账号@地址>: 目标路径 scp /etc/hosts root@hadoop2: /etc/ ssh免密登录 # 配置公钥 ssh-keygen # 配置免密登录 ssh-copy-id <目标ip> 2. 多台主机时间核对 所有机器安装ntp yum -y
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。
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。
bin目录下存放的是Hadoop相关的常用命令,比如操作HDFS的hdfs命令,以及hadoop、yarn等命令。
上一篇介绍了伪分布式集群的搭建,其实在我们的生产环境中我们肯定不是使用只有一台服务器的伪分布式集群当中的。接下来我将给大家分享一下全分布式集群的搭建!
今天是2021年的4月25日,2015年参加工作,到现在有6年了,前段时间做了个决定,离职休息一段时间,趁着休息把以前学过的,用过的,以及涉及不深的好好学习总结下。(以下总结都是基于CDH集群)
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构,用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
输出java版本 虽然默认已经将Java的路径配置到了系统环境变量中,但由于后续需要使用JAVA_HOME,我们最好将JAVA_HOME显式写入到系统的配置文件中。参考链接:https://segmentfault.com/a/1190000007950960
本文配置可实现:集群服务器之间相互可以ssh免密登录。若只想从单一机器(如master)ssh免密登录其他机器(slave1、slave2),则只跟着操作到第二步即可。
Spark On Yarn完全分布式搭建 Spark On Yarn的搭建分为三个阶段,第一个是Zookeeper集群的搭建,第二是Hadoop集群的搭建,第三是Spark集群的搭建。所以以下将按照这三个步骤来给大家进行展示Spark On Yarn完全分布式搭建。 一、准备 1、软件及版本 1. jdk-8u65-linux-x64.tar.gz 2. scala-2.11.0.tgz 3. zookeeper-3.4.7.tar.gz 4. hadoop-2.7.
本文是之前elk的后续,故默认已搭建好logstash等elk相关环境。侧重点是Hadoop安装以及其与logstash的Output插件的整合。ELK的搭建可见:ELK实时日志管理-系统搭建
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