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。
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
HUE=Hadoop User Experience(Hadoop用户体验),直白来说就一个开源的Apache Hadoop UI系统,由Cloudera Desktop演化而来,最后Cloudera公司将其贡献给Apache基金会的Hadoop社区,它是基于Python Web框架Django实现的。通过使用HUE我们可以在浏览器端的Web控制台上与Hadoop集群进行交互来分析处理数据。
Ubuntu下配置Hadoop环境,实现真正的分布式的Hadoop,并不是伪分布式的。
在前几篇的文章中分别就虚拟系统安装、LINUX系统安装以及hadoop运行服务器的设置等内容写了详细的操作教程,本篇分享的是hadoop的下载安装步骤。
大数据是基于集群的分布式系统。所谓集群是指一组独立的计算机系统构成的一多处理器系统,它们之间通过网络实现进程间的通信,让若干台计算机联合起来工作(服务),可以是并行的,也可以是做备份。
Hue和hive等安装不同,需要进行编译安装,所以安装起来较为复杂。具体安装步骤:
本文详细记录在开发服务器CentOS 6.5上搭建Hadoop的详细过程。 ssh连接免密码配置 由于配置过程中需要频繁的进行ssh连接到开发服务器执行命令以及通过scp命令向服务器拷贝文件等依赖ssh连接的操作。所以,配置本地环境跟服务器之间的ssh免密码连接可以有效的提升工作效率。 由于我本机已经生成过公钥,所以我只需将已有的公钥拷贝到服务器即可。推荐使用ssh-copy-id命令,简单又不会出错。手动copy 再append的公钥文件尾,容易因为操作问题,造成无法正确识别公钥。 注:如果你没有生成过公
如果手工安装Hadoop集群,在管理和后继部署中,越来越多的问题不断出现,主要如下:
(2)归档文件 把/user/atguigu/input目录里面的所有文件归档成一个叫input.har的归档文件,并把归档后文件存储到/user/atguigu/output路径下。
前言 经过前三篇文章的介绍,已经通过VMware安装了Hadoop的集群环境,当然,我相信安装的过程肯定遇到或多或少的问题,这些都需要自己解决,解决的过程就是学习的过程,本篇的来介绍几个Hadoop环境中需要用到的软件,确切的说是两款:VSFTP和SecureCRT。 闲言少叙,进入本篇的正题。 背景 这里简要说明下这两款软件的作用。 1、VSFTP这个从字面就能理解就是搭建FTP服务器用的,为什么要搭建FTP服务呢? 我相信,如果按部就班的按照我之前的文章全装Hadoop的童鞋会发现一个很繁琐的过程,
Hadoop集群管理员希望能对集群Yarn作业的资源进行控制。根据不同的业务组或不同的用户,对Yarn的资源池进行划分,达到资源管控、任务管控的效果。通过CM可以进行Yarn动态资源的配置,这里Fayson主要介绍如何在Cloudera Manager中配置Yarn动态资源池的放置规则。
开篇:Hadoop是一个强大的并行软件开发框架,它可以让任务在分布式集群上并行处理,从而提高执行效率。但是,它也有一些缺点,如编码、调试Hadoop程序的难度较大,这样的缺点直接导致开发人员入门门槛高,开发难度大。因此,Hadop的开发者为了降低Hadoop的难度,开发出了Hadoop Eclipse插件,它可以直接嵌入到Hadoop开发环境中,从而实现了开发环境的图形界面化,降低了编程的难度。
Hadoop slave node会定期发出一些metrics信息来反映服务的健康状况,服务团队可以通过查看这些metrics来了解服务是否处于健康状态,并回溯了解历史表现。一些典型的用例是:
查看主机名hostname(文件修改后没有重启主机名没有生效,可以用hostname临时生效)
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。
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
在我们实际工作当中,极有可能会遇到将测试集群的数据拷贝到生产环境集群,或者将生产环境集群的数据拷贝到测试集群,那么就需要我们在多个集群之间进行数据的远程拷贝,hadoop自带也有命令可以帮我们实现这个功能。
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。
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。
我们知道如果要向远程服务器传输数据和操作必须输入用户名和密码远程登录服务器 ,或用FTP等协议,都需要权限控制。 然而如果是两台服务器间的软件需要通讯和数据传输,如hadoop集群中机器互访,是不是每次也要输入用户名和密码?那是不是很麻烦?下面介绍SSH来解决这个问题(不是JAVA中的SSH概念) SSH是一种网络协议,用于计算机之间的加密登录。 如果一个用户从本地计算机,使用SSH协议登录另一台远程计算机,我们就可以认为,这种登录是安全的,即使被中途截获,密码也不会泄露。 最早的时候,互联网
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。
提高hadoop可靠性已经有很多方法了,我尝试着收集整理了5种,通过修改Hadoop默认配置就可以极大的提升Hadoop的可靠性,本文先列举了前3种: (1)文件的删除和恢复 为了避免误删文件,hadoop提供了回收站功能,配置文件如下 core-site.xml <property> <name>fs.trash.interval</name> <value>1440</value> </property> 和windows的回收站一样,HDFS会在用户目录下创建一个.Trash目录,删除
本文主要通过Kettle完成对Hive和HBase中数据的读写工作,为了便于按照文档即可实现Kettle的读写Hive和HBase,文本前面也介绍下Hive的安装过程,如何Hive已经完成安装,可跳过前面即可。 实验环境: cetnos7.4
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
大家好,我是ABC_123。本期分享一个之前做过的针对某物联网云平台的渗透测试案例,包括了对Hadoop生态系统的内网横向过程,由于内网很多都是Yarn、MapReduce、Spark、HDFS、Ambari、Hortonworks这些组件,平时很少遇到,由此开始了长达3个月的断断续续地一边学习,一边研究的历程。
root@node1 server$ scp -r /export/server/hadoop root@node2:$PWD
近学习Hadoop,在Windows+Eclipse+虚拟机Hadoop集群环境下运行Mapreduce程序遇到了很多问题。上网查了查,并经过自己的分析,最终解决,在此分享一下,给遇到同样问题的人提供参考。
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。
Hadoop,zookeeper,HBase,Spark集群环境搭建【面试+工作】
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:
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:
身为码农,表示十分痛恨服务器上的各种乱七八糟配置,平时很少用到Linux命令,对Linux一直保持在学了就忘,忘了再学的死循环中,故做此笔记,可能以后翻看的机会也不多,毕竟总有用到的时候
一、实验环境 3台CentOS release 6.4虚拟机,IP地址为 192.168.56.101 master 192.168.56.102 slave1 192.168.56.103 slave2 hadoop 2.7.2 hbase 1.1.4 hive 2.0.0 zookeeper 3.4.8 kylin 1.5.1(一定要apache-kylin-1.5.1-HBase1.1.3-bin.tar.gz包) master作为hadoop的NameNode、SecondaryNameNode、ResourceManager,hbase的HMaster slave1、slave2作为hadoop的DataNode、NodeManager,hbase的HRegionServer 同时master、slave1、slave2作为三台zookeeper服务器
hive是一个著名的离线处理的数据仓库,可以通过类SQL语言轻松的访问大量的数据集,也可以访问HDFS中的文件,但是其底层的实现是MapReduce,所以具有较高的可扩展性。但是hive不是RDBMS数据库。
在VirtualBox中复制已经装好Hadoop和Spark程序的虚拟主机,且保持两台主机登录的用户名称相同,从而使用两台主机模拟集群环境。
补充: 为什么 在 Hadoop 2.x 中 HDFS 中有 ZKFC 进程,而 yarn 却没有? 在 Hadoop 1.x 升级到 Hadoop 2.x 的过程中,考虑到向下兼容的问题, NameNode 进程没有嵌入 ZKFC 中的代码,而另外开辟一个进程 ZKFC 。 再者由于 Hadoop 1.x 中没有 yarn 组件,Hadoop 2.x 中才出现的 yarn 组件, 所以 yarn 不用考虑向下兼容的问题,即 ResourceManager 进程就直接嵌入 ZKFC 中的代码,只运行一个进程。
expect命令通过预测远程终端将要显示的提示字符串,自动输入密码或其他用户指定的字符串,实现自动化安装。有关expect命令的使用方法请见:
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。
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。
spark SQL经常需要访问Hive metastore,Spark SQL可以通过Hive metastore获取Hive表的元数据。从Spark 1.4.0开始,Spark SQL只需简单的配置,就支持各版本Hive metastore的访问。注意,涉及到metastore时Spar SQL忽略了Hive的版本。Spark SQL内部将Hive反编译至Hive 1.2.1版本,Spark SQL的内部操作(serdes, UDFs, UDAFs, etc)都调用Hive 1.2.1版本的class。
本文介绍了从Ambari迁移到HDP的步骤和注意事项。主要包括了升级前检查、配置迁移、数据迁移、应用迁移、高可用和性能优化、验证和测试、以及常见问题。
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。
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。
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/84
FreeIPA集成了Directory Server、Kerberos、PKI、DNS、Certmonger、NTP Server、WebUI、Trusts、Client等组件,在Hadoop集群上进行统一用户管理和安全认证只要安装FreeIPA就够了,省去了单独集成OpenLDAP、Kerberos、NTP等的过程,十分便捷。本文讲解如何在RedHat7.6上安装FreeIPA。
Cloudera 集群如何使用Kerberos工件,例如principal、keytab和委派令牌。
HDFS在生产应用中主要是客户端的开发,其核心步骤是从HDFS提供的api中构造一个HDFS的访问客户端对象,然后通过该客户端对象操作(增删改查)HDFS上的文件。
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