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一.前述 有了上次hadoop集群的搭建,搭建yarn就简单多了.废话不多说,直接来 二.规划 三.配置如下 yarn-site.xml配置 <property>        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>        <value>mapreduce_shuffle</value>//定义yarn的机制    </property><property>   <…
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一.前述 Hive中搭建分为三中方式 a)内嵌Derby方式 b)Local方式 c)Remote方式 三种方式归根到底就是元数据的存储位置不一样. 二.具体实现 a)内嵌Derby方式 使用derby存储方式时,运行hive会在当前目录生成一个derby文件和一个metastore_db目录.这种存储方式的弊端是在同一个目录下同时只能有一个hive客户端能使用数据库. b)本地模式 这种存储方式需要在本地运行一个mysql服务器,并作如下配置(下面两种使用mysql的方式,需要将mysql的j…
前一篇搭建RabbitMQ集群(通用)只是把笔记直接移动过来了,因为我的机器硬盘已经满了,实在是开不了那么虚拟机. 还好,我的Linux中安装了Docker,这篇文章就简单介绍一下Docker中搭建RabbitMQ集群吧.当然,理念还是通用的,包括命令啥的.只是操作方式有所不同而已. 我将在今后的Docker系列文章中介绍Docker的仓库.镜像.容器等,这里不做过多的介绍. 我的Docker已经安装3.7.8-management镜像 *带management后缀的镜像版本,支持网页控制台.…
好了,本篇开始部署kafka集群 Zookeeper集群搭建 注:Kafka集群是把状态保存在Zookeeper中的,首先要搭建Zookeeper集群(也可以用kafka自带的ZK,但不推荐) 1.软件环境 (3台服务器) 10.0.20.131 10.0.20.132 10.0.20.133 1.Linux服务器一台.三台.五台.(2*n+1),Zookeeper集群的工作是超过半数才能对外提供服务,3台中超过两台超过半数,允许1台挂掉 ,是否可以用偶数,其实没必要. 如果有四台那么挂掉一台还…
doop YARN学习之监控集群监控Nagios(4) 1. Nagios是一个流行的开源监控工具,可以用来监控Hadoop集群. 2. 监控基本的Hadoop服务 调试好脚本后命名为chek_resource_manager.sh,并把它放在Nagios的插件目录中. 加载Nagios插件向hadoop-cluster.cfg添加如下信息 define command{ command_name check_resource_manager command_line /usr/lib64/na…
使用Cloudera Manager搭建zookeeper集群及HDFS HA实战篇 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.使用Cloudera Manager搭建zookeeper集群  1>.通过CM界面点击添加服务 2>.进入服务安装向导,选择需要安装的zookeeper服务 3>.进入zookeeper安装界面 4>.为zookeeper服务分配节点 5>.自定义zookeeper节点后,点击继续 6>.配置zookeeper的数…
Kafka初识 1.Kafka使用背景 在我们大量使用分布式数据库.分布式计算集群的时候,是否会遇到这样的一些问题: 我们想分析下用户行为(pageviews),以便我们设计出更好的广告位 我想对用户的搜索关键词进行统计,分析出当前的流行趋势 有些数据,存储数据库浪费,直接存储硬盘效率又低 这些场景都有一个共同点: 数据是由上游模块产生,上游模块,使用上游模块的数据计算.统计.分析,这个时候就可以使用消息系统,尤其是分布式消息系统! 2.Kafka的定义 What is Kafka:它是一个分布…
之前用虚拟机搭建Hadoop集群(包括伪分布式和完全分布式:Hadoop之伪分布式安装),但是这样太消耗资源了,自学了Docker也来操练一把,用Docker来构建Hadoop集群,这里搭建的Hadoop主要服务于之前没有完成的项目:网站日志流量分析系统(该系统目前用虚拟机实现了离线分析模块,实时分析由于资源问题尚未完成,我想这次不担心了)考虑到阿里云ECS对于我个人来说,成本有点太高了,但是自从学了Dokcer以后,我再也不怕了,用这一台就够啦,哈哈哈哈……下面开始吧!安装过程较长,so pl…
大数据简介,概念部分 概念部分,建议之前没有任何大数据相关知识的朋友阅读 大数据概论 什么是大数据 大数据(Big Data)是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉.管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力.洞察发现力和流程优化能力的海量.高增长率和多样化的信息资产 粗略解读以下 常规软件工具:例如 JavaEE.Mysql(500-1000w数据)即使构建 Mysql 集群,集群中节点的数量也不是无限增加的. 海量.高增长率:数据本身基数大,每天新加入的数据也多 多样…