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）
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。
本篇演示使用Kettle操作Hadoop上的数据。首先概要介绍Kettle对大数据的支持，然后用示例说明Kettle如何连接Hadoop，如何导入导出Hadoop集群上的数据，如何用Kettle执行Hive的HiveQL语句，还会用一个典型的MapReduce转换，说明Kettle在实际应用中是怎样利用Hadoop分布式计算框架的。本篇最后介绍如何在Kettle中提交Spark作业。
HDFS（Hadoop分布式文件系统）是Hadoop生态系统的核心组件之一，它负责存储和管理大规模数据集。有时候，由于某些原因，我们需要重新格式化HDFS并清除所有先前的数据。本文将介绍如何重新格式化HDFS的方案。
7、启动集群 a)格式化集群 在第一个节点执行 hadoop namenode -format
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
本教程将介绍如何在腾讯云CVM上搭建Hadoop集群。Hadoop中是一个Apache的框架，可以让你通过基本的编程处理跨服务器集群的分布式方式的大型数据集。Hadoop提供的可扩展性允许你从单个服务器扩展到数千台计算机。它还在应用层提供故障检测，因此它可以检测和处理故障，作为高可用性服务。
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。
问题导读 1.文中哪些监控软件有邮件通知功能？ 2.监控粒度更细如何自定义实现？ 3.哪些监控软件可以自定义？ 企业转型大数据，随着发展，可能会遇到很多的问题。该如何知道磁盘的使用情况；遇到问题，该如何及时的报警通知。该如何知道各个组件的运行情况，各自暂用内存、磁盘、网络使用等，都可能是我们想获取的。由于监控软件，粒度比较粗，想定制监控内容，该如何定制，获取某个进程的信息.由于每个企业需求不一样，经常有些初学者想了解或则提问，我们到底该用哪个监控软件好。这里整合、统计一些监控软件的一些用途，大家可以选择
Hadoop是一个分布式系统基础架构，可以高效地存储和处理大规模的数据集。本文将介绍如何在Linux上搭建Hadoop集群。 一、环境准备 安装Java：Hadoop是基于Java编写的，需要先安装Java。 创建普通用户：为了安全起见，我们不应该直接使用root用户来运行Hadoop。 下载Hadoop：从官网下载Hadoop的稳定版本。 二、安装配置Hadoop 解压Hadoop：将下载的Hadoop文件解压到指定目录下。 配置Hadoop环境变量：编辑/etc/profile文件，将Hadoop的bi
Apache Hadoop是一个开源框架，用于分布式存储以及在商用硬件上运行的计算机集群上的大数据的分布式处理。 Hadoop将数据存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，并使用MapReduce完成这些数据的处理。 YARN提供用于在Hadoop集群中请求和分配资源的API。
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
• 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
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。
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。
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
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。
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）
（1）Hadoop适不适用于电子政务？为什么？ 电子政务是利用互联网技术实现政府组织结构和工作流程的重组优化，建成一个精简、高效、廉洁、公平的政府运作信息服务平台。因此电子政务肯定会产生相关的大量数据以及相应的计算需求，而这两种需求涉及的数据和计算达到一定规模时传统的系统架构将不能满足，就需要借助海量数据处理平台，例如Hadoop技术，因此可以利用Hadoop技术来构建电子政务云平台。 总结一下，任何系统没有绝对的适合和不适合，只有当需求出现时才可以决定，在一个非常小的电子政务系统上如果没有打数据处
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。
1.2 如何在hadoop集群上实现简单的数据处理，通过 wordcount 实现测试。
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
根据文章内容，总结为：本文主要介绍了如何从零开始搭建一个Hadoop集群，包括安装、配置、集群部署等步骤，并提供了可能出现的问题和解决方法。同时，本文还介绍了如何格式化节点，以及使用Hadoop进行集群部署的一些常见问题和解决方法。
我们用MapReduce进行数据分析。当业务比较复杂的时候，使用MapReduce将会是一个很复杂的事情，比如你需要对数据进行很多预处理或转换，以便能够适应MapReduce的处理模式,另一方面，编写MapReduce程序，发布及运行作业都将是一个比较耗时的事情。
我是上进小菜猪，沈工大软件工程专业，爱好敲代码，持续输出干货，欢迎关注。 Sqoop: Hadoop数据传输的利器, 在大数据领域，数据的传输和集成是至关重要的任务之一。Sqoop（SQL to Hadoop）作为Apache软件基金会下的一个开源项目，旨在提供高效、可靠的工具，用于在Hadoop和关系型数据库之间进行数据传输。本文将深入探讨Sqoop的技术细节，包括其工作原理、常用功能和示例代码。
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。
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。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算。
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。
beeline是hiveserver2的CLI，一个JDBC的客户端，分为两种模式
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）。
作者：所罗伯·斯里瓦斯塔瓦（Saurabh Shrivastava）、内拉贾利·斯里瓦斯塔夫（Neelanjali Srivastav）
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
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
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
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
转自|CSDN:http://www.csdn.net/ 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
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
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
安装VMware，使用三台 Ubuntu18.04 虚拟机进行集群搭建，下面是每台虚拟机的规划：
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。
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
直接拷贝虚拟机文件； 使用对应版本的VMware虚拟机来打开它； 不知道选择“我已复制该虚拟机”; 知道选择“我已移动该虚拟机”(免设置网络IP)一定要选这个！！！ 如果需要修改IP地址，要做以下内容：
hadoop01-hadoop04：hadoop集群 hadoop01：MySQL服务器 hadoop02：Hive服务端 hadoop03-hadoop04：Hive客户端
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
修改JAVA_HOME：export JAVA_HOME指向自己的Java安装目录下的default目录
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
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