Hadoop 3.2.2 版本命令:https://hadoop.apache.org/docs/r3.2.2/hadoop-project-dist/hadoop-common/FileSystemShell.html
昨天装好伪分布式的hadoop环境后,今天进行最基础的HDFS环境操作。HDFS最刚开始使用有几个误区,接下来,我们在实际操作中进行一一演示。
白话解释SSH免秘钥 如果A 想 免密的登陆到B: A:ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa B:cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
千里之行始于足下,学习大数据我们首先就要先接触Hadoop,上节介绍到Hadoop分为Hadoop-HDFS,Hadoop-YARN,Hadoop-Mapreduce组成,分别负责分布式文件存储,任务调度,计算处理,本机我们在单机模式下把Hadoop运行起来并且简单的使用接触Hadoop相关的机制. 附上: Hadoop的官网:hadoop.apache.org 喵了个咪的博客:w-blog.cn 1.环境准备 这里所有的系统统一使用Centos7.X 64位系统 其他系统未经过测试 创建install
1)在各个JournalNode节点上,输入以下命令启动journalnode服务:(前提zookeeper集群已启动)
CentOS安装和配置Hadoop2.2.0 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-01/94685.htm
作用 : 以<paths>中的URI作为参数,创建目录。使用-p参数可以递归创建目录
Hadoop-大数据开源世界的亚当夏娃。 核心是HDFS数据存储系统,和MapReduce分布式计算框架。
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。
NFS的方式的HA的配置与启动,和QJM方式基本上是一样,唯一不同的地方就是active namenode和standby namenode共享edits文件的方式,QJM方式是采用journalnode来共享edits文件,而NFS方式则是采用NFS远程共享目录来共享edits文件。
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:
这里我们提供一个示例来说明如何使用 BFS 来找出根结点 A 和目标结点 G 之间的最短路径。
准备至少3台机器(通过克隆虚拟机;配置好网络JDK 时间 hosts,保证节点间能互ping通)
上一篇文章《Hadoop2.0 federation介绍》(见http://www.linuxidc.com/Linux/2014-05/101179.htm )介绍了hadoop2.0 federation的基本架构和基本原理,本文接着先介绍单独配置federation,在下一篇文章中会继续介绍同时配置HA和federation。 1 准备
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在查询了很多资料以后,发现国内外没有一篇关于hadoop2集群环境搭建的详细步骤的文章。
1、启动hadoop所有进程 start-all.sh等价于start-dfs.sh + start-yarn.sh
Hadoop2.0的架构和1.0完全不一样,在安装配置上和1.0也有很大的不同,譬如配置文件的目录不一样了,还有要对yarn进行配置,这个在1.0是没有的。很多人第一次接触hadoop2.0的时候,会很不适应,而且官方的文档也有些写得不太清楚的地方,也有些错误。笔者在初次安装hadoop2.0的时候,看着官方的文档,中间也出现过很多问题。为了帮助大家很快的部署上hadoop2.0,笔者写了这篇文章。这篇文章主要就是介绍一个hadoop2.0的一个最基本最简单的配置,目的就是尽快的让hadoop2.0在机器上
最近一个数据分析朋友需要学习 Hive,刚好我也想学,便利用手头的服务器搭建一个学习环境,但是搭建过程中,发现网上的教程很多过时了,而且部署过程中,很多地方走不通,博主也没有给出对应的说明。花了大力气才从各种资料中完成 Hadoop、Mysql、Hive 三者的部署。
本次分享小菌带来的是关于在HDFS中shell的常用命令!
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。
工欲善其事,必先利其器,啥都不说,Hadoop下载:http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/ 选择好相应版本搞起,在本文讲述的是 围绕hadoop-2.3.0-cdh5.1.2版本安装过程。(安装环境为自己在VMWare 10里面搭建的三台 Linux 虚拟机)。
HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop项目的核心子项目,首先它是一个文件系统,用于存储文件,通过目录树来定位文件位置;其次,它是分布式的,由很多服务器联合起来实现其功能,集群中的服务器有各自的角色。
and then 4 xml files: core, hdfs, mapreduce, yarn
花了近两天时间,终于把Hadoop的安装,实例运行实践了一遍。虽然还有很多东西都不大懂,但总算有了个好的开端,也算是对自己的一点安慰吧。
环境说明 redhat6.7 hadoop2.7 角色 主机名 IP master node01 192.168.6.71slave node02 192.168.6.72Slave node03 192.168.6.73 配置 vim /etc/hosts 192.168.6.71 node01
集群中只有mapred-site.xml.template,可以从这个文件进行复制
如果启动spark shell时没有指定master地址,但是也可以正常启动spark shell和执行spark shell中的程序,其实是启动了spark的local模式,该模式仅在本机启动一个进程,没有与集群建立联系。
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。
因为是课程要求,所以在自己电脑上安装了Hadoop,由于没有使用虚拟机,所以使用单机模拟Hadoop的使用,可以上传文件,下载文件。
系统: Ubuntu 14.04 64bit Hadoop版本: Hadoop 2.5.2 (stable) JDK版本: JDK 1.6 虚拟机及Ubuntu安装 1. 下载并安装 VMware w
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。
1、本系列以Ubuntu Linux作为开发和生产平台 2、Linux所需的软件包括:
– 查看dfs帮助信息 [root@hadp-master sbin]# dfs Usage: dfs [generic options] [-appendToFile … ] [-cat [-ignoreCrc] …] [-checksum …] [-chgrp [-R] GROUP PATH…] [-chmod [-R] <MODE[,MODE]… | OCTALMODE> PATH…] [-chown [-R] [OWNER][:[GROUP]] PATH…] [-copyFromLocal [-f] [-p] [-l] … ] [-copyToLocal [-p] [-ignoreCrc] [-crc] … ] [-count [-q] [-h] …] [-cp [-f] [-p | -p[topax]] … ] [-createSnapshot []] [-deleteSnapshot ] [-df [-h] [ …]] [-du [-s] [-h] …] [-expunge] [-find … …] [-get [-p] [-ignoreCrc] [-crc] … ] [-getfacl [-R] ] [-getfattr [-R] {-n name | -d} [-e en] ] [-getmerge [-nl] ] [-help [cmd …]] [-ls [-d] [-h] [-R] [ …]] [-mkdir [-p] …] [-moveFromLocal … ] [-moveToLocal ] [-mv … ] [-put [-f] [-p] [-l] … ] [-renameSnapshot ] [-rm [-f] [-r|-R] [-skipTrash] …] [-rmdir [–ignore-fail-on-non-empty]
本文详细介绍搭建4个节点的完全分布式Hadoop集群的方法,Linux系统版本是CentOS 7,Hadoop版本是2.7.7,JDK版本是1.8。
首先,准备 5 台虚拟机,其中 1 台虚拟机作为NameNode,4 台虚拟机作为DataNode,分别为:
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。
如何真正地掌握一个技术知识点,这是我一直在探索的一个问题,在秋招复习的那段时间,我主要通过阅读博客、整理博客等方式构建了自己的知识体系,所以也算是有了一些经验,在这里分享给大家。
l DataNode异步地将内存中数据刷新到磁盘,从而减少代价较高的磁盘IO操作,这种写入称之为懒持久写入
没有任何基础,第一次跑hadoop实例,遇到不少问题,记录下来以便自查和帮助同样情况的hadoop学习者。
大白话,Hadoop是个存储数据,计算数据的分布式框架。核心组件是HDFS、MapReduce、Yarn。
这里设置的副本数只是记录在namenode的元数据中,是否真的会有这么多副本,还得看datanode的数量。因为目前只有3台设备,最多也就3个副本,只有节点数的增加到10台时,副本数才能达到10。
Hadoop2.0 配置yarn成功,记住这个成功的一刻,把几个主要文件贴出来: --------------------------------------分割线 -----------------
下载地址:Index of apache-local/hadoop/core/hadoop-3.3.0
有hadoop01-04 四个节点,现在只开hadoop01,只用master 修改master节点的 /etc/local/hadoop/etc/hadoop/slaves文件 将hadoop01加入,即之前没有hadoop01,表明master节点只有namenode,没有datanode, 现在将datanode让之启动,就可以使master有双重身份 其他配置,其他节点的配置,均不改 以上类似伪分布式,但是更灵活,本身为完全分布式状态,只运行hadoop01时即为节点缺省状态,当其他节点运行时,不用任何改动即可以成为一个集群。 完。
为了体验HDFS和MapReduce框架,以及在HDFS上运行示例程序或简单作业,我们首先需要完成单机上的Hadoop安装。所依赖的软件环境如下:
由于Hadoop 2.5.x 已经出来有好几个月了,网上配置类似架构的文章也有很多,所以在这里重点描述一下namenode 和 secondary namenode不再同一台机器上的配置方法,以及namenode 宕机后 meta数据的恢复方法,并且描述一下几个主要配置文件中配置项的意义。
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