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Ambari + HDP 整体介绍

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。

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Pentaho Work with Big Data(一)—— Kettle连接Hadoop集群

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。

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大数据系列(1)——Hadoop集群坏境搭建配置

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

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