我想使用Xshell连接Vm里面的虚拟机,所以先ifconfig查询IP,通过Xshell登录。
伪分布式:作为学习使用,与完全分布式一样,只不过是通过java进程模拟出来的假的分布式
文章目录 大数据服务器之CM安装架构及目录 大数据服务器之CDH框架安装细节 大数据服务器之CM安装架构及目录 针对整个物流项目来说,1台虚拟机安装部署大数据环境:基于CM6.2.1安装CDH6.2.1。 关于CM功能及CM安装,不再过多赘述,项目还是要注重于业务及数据和实现。 📷 提供虚拟机【node2.itcast.cn】解压后,导入VMWare 软件中,启动虚拟机即可(选择我已移动该虚拟机) 1)、启动之前,设置node2.itcast.cn内存:4GB或者6GB或者8GB即可 2)
前面的文章介绍了《Kerberos原理--经典对话》、《Kerberos基本概念及原理汇总》、《基于ambari的Kerberos安装配置》、《Windows本地安装配置Kerberos客户端》,已经成功安装了Kerberos KDC server,也在Ambari上启用了Kerberos,接下来我们再来研究一下如何使用Kerberos。
ln -s /opt/modules/anaconda3/bin/python /usr/bin/python3 3修改root环境变量 /root/.bashrc /root/.bash_profile 修改hdfs用户环境变量,因为集群操作大多有hdfs用户完成。 su - hdfs ~/.bashrc export PATH="/usr/bin:$PATH" 4修改pyspark2命令 vi /usr/bin/pyspark2 修改spark2-submit命令 vi /usr/bin/spark2-submit 修改PYSPARK_PYTHON这个变量 几个节点都要修改,之后spark更换到新的python,常用的包都有了。
豆瓣成立于 2005 年,是中国最早的社交网站之一。在 2009 到 2019 的十年间,豆瓣数据平台经历了几轮变迁,形成了 DPark + Mesos + MooseFS 的架构。
我们还可以使用Ranger对HDFS进行目录权限访问控制。这里需要添加“HDFS-Plugin”插件。
离线数据分析平台实战——240JavaSDK数据收集引擎编写 JavaSDK设计规则 JavaSDK提供两个事件触发方法,分别为onChargeSuccess和onChargeRefund。我们在java sdk中通过一个单独的线程来发送线程数据,这样可以减少对业务系统的延时性。 SDK测试 启动集群上的hdfs+nginx+flume进程, 通过模拟数据的发送然后将数据发送到nginx服务器中, 查看最终是否在hdfs中有数据的写入。 命令: 启动hdfs start-dfs.sh: 命令 su r
首先jps的目录在java中,如下图所示。jps主要用于查看java进程,在查看hdfs的启动进程时可以代替ps -ef | grep hdfs命令。
大概意思是说:HDFS 使用的 RS-6-3-1024k 编码纠删码策略至少需要9个DataNodes,当前只安装了1个,所以再增加8个DataNodes节点即可解决该问题。
NameNode、ResourceManager、SecondaryNameNode三者分别放在三个节点上,因为都要占用内存的资源,不要重复出现在一个节点上。
本篇博客将持续更新一些遇到过的Hadoop大数据集群的问题,包括HBASE HDFS的常见问题及相关的解决方案
提前声明: 1.我们选择目前企业中使用最多的稳定版Spark2.2.0
1. Kerberos是一种计算机网络授权协议,用来在非安全网络中,对个人通信以安全的手段进行身份认证。具体请查阅官网
将java的环境变量配置到【/etc/profile.d/hadoop-eco.sh】
在 安装和配置Hadoop(单节点) 这篇文章中,已经进行了Hadoop单机伪集群模式的部署。生产环境中,Hadoop都是以集群方式进行安装和部署的,否则,就不需要使用Hadoop了,分布式存储和分布式运算是Hadoop提供的核心功能。这篇文章将在单机安装的基础上,进行3个节点Hadoop集群的安装,因此如果你还没有单机安装过Hadoop,那么请先查看一下单机安装的这篇文章。
1.2 如何在hadoop集群上实现简单的数据处理,通过 wordcount 实现测试。
for i in in {1..10}; do rm -f hadoop-cmf-hive-HIVEMETASTORE-nn1.testhdp.com.log.out.$i;done
本文将使用oozie组件自带的例子,详细介绍如何在oozie workflow上提交一个MapReduce jar。 本文以oozie 4.3.1版本为例。
https://download.csdn.net/download/feng8403000/88074219
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。
login命令用于给出登录界面,可用于重新登录或者切换用户身份,也可通过它的功能随时更换登入身份。在Slackware发行版中,您可在命令后面附加欲登入的用户名称,它会直接询问密码,等待用户输入。当/etc/nologin文件存在时,系统只root帐号登入系统,其他用户一律不准登入。
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。
对于HDFS服务,hdfs默认是超级管理员用户,它的权限最大,可以说它就相当于Linux的root。hdfs用户默认对所有目录有所有权限,同时可以执行HDFS相关的管理员命令比如让HDFS进入安全模式。但我们有时会碰到需要配置另一个超级用户的情况,本文Fayson主要介绍如何将普通用户设置为HDFS的超级用户。
您可以使用 authzmigrator 工具将 Hive 对象和 URL 权限以及 Kafka 权限从 CDH 集群迁移到 CDP 私有云基础 集群。您可以使用 DistCp 工具将 HDFS 数据从安全的 HDP 集群迁移到安全或不安全的CDP 私有云基础集群。
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口,在企业中全文搜索时,特别常用。
HDFS是存取数据的分布式文件系统,那么对HDFS的操作,就是文件系统的基本操作,比如文件的创建、修改、删除、修改权限等,文件夹的创建、删除、重命名等。对HDFS的操作命令类似于Linux的shell对文件的操作,如ls、mkdir、rm等。
hadoop集群搭建好之后,通过HDFS命令操作HDFS分布式文件系统,HDFS命令与linux命令类似
01 — HDFS中常用的命令 HDFS文件操作常有两种方式; 命令行方式,即Hadoop提供了一套与Linux文件命令类似的命令行工具; JavaAPI,即利用Hadoop的Java库,采用编程的方式操作HDFS的文件。 Hadoop最常用的文件操作命令,包括添加文件和目录、获取文件、删除文件等。 看下Linux下的shell命令工具 HDFS命令基本格式:hadoop fs -cmd < args > cmd是具体的文件操作命令,<args>是一组数目可变的参数。 02 — 添加文件和目录 HDFS有
温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github:https://github.com/fayson/cdhproject 1.文档编写目的 前面Fayson讲过《Hue中使用Oozie创建Ssh工作流时sudo命令执行失败问题分析》,如果不在Shell脚本中使用sudo命令该如何切换到其它呢?本篇文章主要讲述如何Hue中使用Oozie创建Shell工作流在脚本中切换用户执行Hadoop命令。本文脚本中的主要流程如下: 内容概述 1.编写测试shell脚本 2.准备
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
1. 背景介绍 许多公司的平台每天会产生大量的日志(一般为流式数据,如,搜索引擎的pv,查询等),处理这些日志需要特定的日志系统,一般而言,这些系统需要具有以下特征: (1) 构建应用系统和分析系统的桥梁,并将它们之间的关联解耦; (2) 支持近实时的在线分析系统和类似于Hadoop之类的离线分析系统; (3) 具有高可扩展性。即:当数据量增加时,可以通过增加节点进行水平扩展。 本文从设计架构,负载均衡,可扩展性和容错性等方面对比了当今开源的日志系统, 包括facebook的scribe,apache的ch
本篇文章《大数据基础学习五:Hadoop 实验——熟悉常用的 HDFS 操作》是完全针对HDFS文件系统的,目的即理解 HDFS 在 Hadoop 体系结构中的角色,熟练使用 HDFS 操作常用的 Shell 命令,熟悉 HDFS 操作常用的 Java API。大数据系列文章请移步本人大数据专栏查看。
本篇文章《大数据基础系列 5:Hadoop 实验——熟悉常用的 HDFS 目录操作和文件操作》是完全针对 HDFS 文件系统的,目的即理解 HDFS 在 Hadoop 体系结构中的角色,熟练使用 HDFS 操作常用的 Shell 命令,熟悉 HDFS 操作常用的 Java API。对大数据系列感兴趣的同学可以移步本人大数据专栏查看更多内容。
腾讯云大数据团队服务的某个大客户,hadoop集群超过300台服务器。因为大数据平台承载的业务程序非常多(每天超过5万次任务运行在yarn)、datanode的IO压力很大,在今天下午datanode出现大面积故障。通过日志查找,发现以下信息:
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
HDFS是hadoop实现的一个分布式文件系统。(Hadoop Distributed File System)来源于Google的GFS论文。它的设计目标有:
安全模式是HDFS所处的一种特殊状态,在这种状态下,文件系统只接受读数据请求,而不接受删除、修改等变更请求。在NameNode主节点启动时,HDFS首先进入安全模式,DataNode在启动的时候会向namenode汇报可用的block等状态,当整个系统达到安全标准时,HDFS自动离开安全模式。
大数据技术主要要解决的问题的是大规模数据的计算处理问题,那么首先要解决的就是大规模数据的存储问题。大规模数据存储要解决的核心问题有三个方面:
Hadoop 社区为了解决 HDFS 横向扩展的问题,早前的版本中实现了基于 ViewFs 的 Federation 架构,而在最新的 Hadoop 版本中,社区又实现了基于 Router 的 Federatio n架构,并且在这个架构之上还实现了许多增强集群管理能力的特性。Router 将挂载表从 Client 中抽离了出来,解决了挂载表不一致的问题,本篇文章就会介绍 HDFS Router-based Federation 的架构和特性。
Hive是一个数据仓库基础工具在Hadoop中用来处理结构化数据。它架构在Hadoop之上,总归为大数据,并使得查询和分析方便。 最初,Hive是由Facebook开发,后来由Apache软件基金会开发,并作为进一步将它作为名义下Apache Hive为一个开源项目。它用在好多不同的公司。例如,亚马逊使用它在 Amazon Elastic MapReduce。
1. 背景介绍许多公司的平台每天会产生大量的日志(一般为流式数据,如,搜索引擎的pv,查询等),处理这些日志需要特定的日志系统,一般而言,这些系统需要具有以下特征:(1) 构建应用系统和分析系统的桥梁,并将它们之间的关联解耦;(2) 支持近实时的在线分析系统和类似于Hadoop之类的离线分析系统;(3) 具有高可扩展性。即:当数据量增加时,可以通过增加节点进行水平扩展。 本文从设计架构,负载均衡,可扩展性和容错性等方面对比了当今开源的日志系统,包括facebook的scribe,apache的chukwa
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。
问题导读: 1.安装cdh5伪分布配置文件在什么位置? 2.不同的操作系统,cdh5的安装过程都包含哪些流程? 3.在yarn上运行wordcount都需要哪些准备? 4.CDH5是如何安装的? 简介: 如果安装过Cloudera Manager5,我们可能会知道,这个安装还是比较曲折的,因为一旦网络中断,那么我们的安装失败率还是比较高的。如果我们只想了解CDH,我们安装CDH5.CDH5该如何安装,而它的安装确实比hadoop要简单些,我们这里介绍单节点伪分布安装及如何在yarn上运行word
刚刚搭建好cdh后,在使用hdfs的基本指令的时候发现使用root用户权限不够。经过查找资料发现。root用户只是系统的超级管理员,但是不是hdfs的超级管理员。默认cdh安装后,超级管理原始hdfs。如下图:
使用admin用户登录http://cdp02.fayson.com:6080 页面,点击cm_hdfs 进入该页面
Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。
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