目标 在3台服务器上搭建 Hadoop2.7.3 集群,然后测试验证,要能够向 HDFS 上传文件,并成功运行 mapreduce 示例程序 搭建思路 (1)准备基础设施 准备3台服务器,分别命名为 master、slave1、slave2 互相配置为 SSH 免密码登录,并都安装好 JAVA 环境 (2)安装配置 hadoop 在 master 上下载解压 hadoop,修改相应配置文件,包括: core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-s
掌握了Hadoop完全分布式平台搭建后,就可以搭建一个高可用(HA)的Hadoop集群了。
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
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
最近一周工作太忙了,用 C# 写了 API、建了数据库、部署了服务器(从 Docker 迁移回了 IIS,API 在 Docker 中的访问速度不稳定,出现随机访问超时问题,应该是 Windows 下,Docker 性能有问题或 SELinux 的问题?)、写了一个钉钉的 E 应用接入公司的系统。由于一直写前台,这一段时间确实认识到了对后台的了解不够深入,但路还是得一步一步走。
有三台云服务,系统centOS7.6,为了能够尽可能“分布”一下,所以三台机器都作为计算节点,master机器担任NameNode节点,兼任一个DataNode节点,slave1兼任secondaryNameNode和DataNode节点。
官方文档地址: https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/latest.html
在电子游戏的历史长河中,红白机(FC)以其独特的魅力,成为了一代又一代玩家心中的经典。那些熟悉的《超级马里奥兄弟》、《魂斗罗》等游戏声音,至今仍在我们心中回响。如今,通过腾讯云轻量应用服务器,我们能够重温这份怀旧情怀,甚至更上一层楼——搭建自己的在线红白机游戏服务器,让这份快乐不仅局限于个人的小世界,而是与远方的朋友们共享。
server.listen(3000, err=> console.log("服务启动了"))
前面做了基于Hbase自带Zookeeper的安装配置(参考http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/51241641),今天做了个基于独立Zookeeper集群的。 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 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 hadoop 2.7.2 hbase 1.2.1 zooeeper 3.4.8 二、安装配置zooeeper
lefthook是由 Go 语言开发的适用于多种编程语言项目的快速且强大的 Git 钩子管理器,它可以在项目构建过程中执行一些任务,例如检查代码格式、检查依赖、测试、覆盖率检查、静态分析、持续集成等。官方介绍它的几个特点: 快速,它是用 Go 编写的,可以并行运行命令。 强大,它可以控制执行通过命令传递的执行和文件。 简单,它是一个无依赖的二进制文件,可以在任何环境中工作。
koa2 作为 nodejs 中面向未来的 web 开发框架,对于想做全栈的工程师基本是必学的,但是它并不是一个开箱即用的框架,很多必要模块需要我们自己去安装配置,整个项目框架都需要我们自己搭建,因此我把自己搭建框架的步骤记录下来,仅供参考。
平常如果我们想利用 Python 进行桌面端应用开发,常用的 3 种方案是:Tkiner、wxPython、PyQt
JSON Crack数据可视化工具 SON Crack 是一个很方便的 JSON 数据可视化工具。 该项目不是简单的展示 JSON 数据,而是将其转化为类似思维导图的形式,支持放大/缩小、展开/收缩、搜索节点、导出图片等操作。对于经常和json格式的数据打交道的人会非常有帮助。 “忘了那烦人的引号、大括号和冒号吧”
平常开发中使用 eslint prettier 等校验工具时, 希望在提交代码前做一次校验或版本更新触发构建脚本,之类的操作。这是就需要用到 git hook, husky 就是方便我们操作 git hook 的工具。
摘 要 体验一下Hadoop2.x版本在单机环境下是如何安装配置。 系统环境 操作系统:centos 6.5 x64 hadoop版本:2.7.0 jdk 1.7 上传hadoop安装包 上传完毕后,为了方便操作,在系统根目录下创建/itunic目录,代码如下: mkdir /itunic 将hadoop解压到itunic目录下 tar -zxvf hadoop.2.7.0.tar.gz -C /itunic 配置hadoop 注意:hadoop2.x的配置文件$HADOOP_HOME/etc/ha
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
此篇博客主要记录集群安装Hadoop环境的流程及配置讲解。这里的IP已换成192.168.0.*
今天无意间看到Hadoop3去年年底就release了,今天就准备装个环境看看。 安装配置 首先从下面的地址下载安装包 http://hadoop.apache.org/releases.html 这里我下载的是hadoop-3.0.0.tar.gz包,解压安装。 $ tar zxvf hadoop-3.0.0.tar.gz $ cd hadoop-3.0.0/ 编辑etc/hadoop/hadoop-env.sh文件,设置JAVA_HOME环境变量, export JAVA_HOME=/opt/jdk8
实时作业要保证7 x 24运行,除了要在业务逻辑和编码上下功夫之外,好的监控系统也是必不可少的。Flink支持多种汇报监控指标(metrics)的reporter,如JMX、SLF4J、InfluxDB、Prometheus等。
Hadoop,zookeeper,HBase,Spark集群环境搭建【面试+工作】
设置完毕后,ssh localhost 不提示输入密码就表示已经设置好了公钥验证登陆
最近搭建这个hadoop踩过不少坑,先是配置JDK搞错路径(普通用户和root用户下的路径不同),再就是hadoop版本不同导致的启动错误,网上找到的是hadoop2.*.*的版本,但是我安装的hadoop3.*.*的版本,环境配置有部分不同。希望大家不要重蹈覆辙!
一、 准备环境 1, 安装简介 Java-- jdk-8u121-linux-x64.tar.gz Hadoop--hadoop-2.7.4.tar.gz (jdk1.7会报错) 本系列教程所有ja
作者:王远东 ,重庆芝诺大数据分析有限公司大数据开发工程师。 提前说明一下,大数据的搭建环境都是在Linux系统下构建,可能针对一些没有Linux编程基础的同学来说会有一些吃力,请各位客官放心,小店伙计后期会专门有几期来讲解Linux编程基础。绝对保证零基础完成大数据环境的构建。今天大数据环境构建后会暂停其他组件(hue、flume、kafka、oozie等)的构建,后面的文章就是基于该环境讲解大数据的应用。 一 安装zookeeper 参考:大数据开发Hadoop分布式集群环境构建(1) 二 安装spar
【讲在前面】 Hadoop完全分布式集群的搭建需要多台虚拟机,每台虚拟机单独安装配置比较麻烦,因此我们可以在VMware中创建一个虚拟机后完成公共的基础配置然后直接创建完整克隆,这样效率比较高。 Hadoop完全分布式集群的搭建是典型的主从架构,即一台master节点多台slave节点,这里我采用三台虚拟机,一台作为master节点,另外两台作为slave1节点和slave2节点。
注意:apache官网提供的hadoop-2.x的安装包是在32位操作系统编译的,因为hadoop依赖一些C++的本地库,
根据文章内容总结的摘要
Hadoop 是一个性能、可靠性、可扩展性、可管理性的软件,为以后的分布式打下了基础,接下来咱们好好的深刨一下这个有意思的框架。
相信大家在看了前面一篇《Hadoop High Availability (高可用)详细讲解》之后,大家一定在想怎么搭建Hadoop HA的集群呢? 不要着急 ,小生接下来就带大家快速搭建一下(#.#)。
勾选该选项,表示目标应用的安装配置全部由本地的安装配置来执行,不从服务端获取设备信息;控制台信息如下:
考虑到Java8仍然是使用最广泛的版本(尤其是国内),因此我们还是安装Java8的版本。在Oracle官方网站的Java下载页https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/ 找到Java8的安装包并下载,如下图所示:
CSDN 叶庭云:https://yetingyun.blog.csdn.net/
前言:要进行一个Android App的开发,需要使用到Java、Android SDK、ADT以及一些软件开发工具IDE的帮助。本文将首先介绍这些工具的安装以及配置,以完成Android App开发的准备工作。
1.jdk的安装配置 2.jmeter的安装配置 3.ant的安装配置 4.Jenkins的安装配置
Flink提供了一个命令行接口(CLI)用来运行打成JAR包的程序,并且可以控制程序的运行。命令行接口在Flink安装完之后即可拥有,本地单节点或是分布式的部署安装都会有命令行接口。命令行接口启动脚本是 $FLINK_HOME/bin目录下的flink脚本, 默认情况下会连接运行中的Flink master(JobManager),JobManager的启动脚本与CLI在同一安装目录下。
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。
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
大数据集群搭建之Linux安装hadoop3.0.0_qq262593421的博客-CSDN博客
不管你有多少个节点,肯定要有一个 server 角色,至于谁是 server 你来决定。 例如下面这样,我们姑且假设有这样四个节点
文章目录 一、学习内容: 💝DNS域名解析服务 💘域名系统 💖DNS记录 二、学习时间: 三、操作环境 四、操作步骤: 0️⃣所有程序/管理工具/服务器管理 1️⃣添加角色 2️⃣添加DHCP服务器 3️⃣编辑虚拟机 4️⃣关闭虚拟机DHCP功能 5️⃣指定ipv4 DNS服务器设置 6️⃣添加DHCP作用域 7️⃣配置ipv6 无状态模式 8️⃣安装配置固定IP 9️⃣安装 🔟验证 ⏸安装配置DHCP 🟠测试 🟡结果 ---- 一、学习内容: 💝DNS域名解析服务 📷 💘域名系统 📷 💖DNS记录 📷
Registered Name: https://zhile.io License Key: 48891cf209c6d32bf4
在这篇文章里,我将在 VMWare 里面虚拟四台 Debian 虚拟机,一个做master,三个slave。这四台主机的 hostname 分别是 master、slave1、slave2、slave3。下面的 JDK 和 Hadoop 安装配置操作都是使用普通用户 hadoop 来执行,并非 root。
这是 PyCharm 的下载地址:http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows
配置文件都在/usr/local/Cellar/hadoop/3.1.2/libexec/etc/hadoop
云桌面越来越常见,很多企业和公司都会选择它。一来可以让数据更加安全,二来可以加强公司对员工的约束,让办公变得更加高效率。那么,云桌面服务器安装配置要求高吗?云桌面好用吗?这两个问题,我们会在下文做详细的介绍。
前面几篇主要是sparkRDD相关的基础,也使用过textFile来操作过本机的文档。实际应用中,操作普通文档的机会不多,更多的时候是操作kafka的流和Hadoop上文件。
本文介绍了大数据技术生态从Hadoop到Spark的演进,重点介绍了Hadoop、Spark、Hive、HBase、Kafka等大数据组件的架构原理、应用场景、最佳实践,以及基于云原生技术的大数据解决方案。
GitBook 是一款现代化的文档平台,这个工具链 (GitBook) 是一个使用 Git 和 Markdown 来构建书籍的工具。它可以将你的书输出很多格式:PDF,ePub,mobi,或者输出为静态网页。
yalmip是由Lofberg开发的一种免费的优化求解工具,其最大特色在于集成许多外部的最优化求解器,形成一种统一的建模求解语言,提供了Matlab的调用API。其具体的安装配置如下所示
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