早在四月份的时候,就已经开了这篇文章.当时是参加数据挖掘的比赛,在计科院大佬的建议下用TensorFlow搞深度学习,而且要在自己的hadoop分布式集群系统下搞. 当时可把我们牛逼坏了,在没有基础的前提下,用一个月的时间搭建自己的大数据平台并运用人工智能框架来解题. 结果可想而知:GG~~~~(只是把hadoop搭建起来了....最后还是老老实实的写爬虫) 当时搭建是用VM虚拟机,等于是在17台机器上运行17个CentOS 7,现在我们用docker来打包环境. 一.技术架构 Docker 1…
在上一章<环境搭建>基础上,本章对各个模块做个测试 Mysql 测试 1.Mysql节点准备 为方便测试,在mysql节点中,增加点数据 进入主节点 docker exec -it hadoop-maste /bin/bash 进入数据库节点 ssh hadoop-mysql 创建数据库 create database zeppelin_test; 创建数据表 create table user_info(id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,n…
一.软件准备 1.基础docker镜像:ubuntu,目前最新的版本是18 2.需准备的环境软件包: (1) spark-2.3.0-bin-hadoop2.7.tgz (2) hadoop-2.7.3.tar.gz (3) apache-hive-2.3.2-bin.tar.gz (4) jdk-8u101-linux-x64.tar.gz (5) mysql-5.5.45-linux2.6-x86_64.tar.gz.mysql-connector-java-5.1.37-bin.jar (…
https://blog.csdn.net/xielinrui123/article/details/85104446 首先在docker中下载使用 docker pull redis:3.0.7docker pull ruby12分别下载redis的3.0.7版本和ruby.之所以用3.0.7版本的redis是因为ruby的redis插件没有最新版本的,如果安装最新版本的redis会导致redis.x.x.x.gem和redis版本不一致而产生问题.所以将就选择3.0.7吧.你可以去gem的官…
一.docker安装(略) 二.下载redis安装包(redis-4.0.8.tar.gz) 以任何方式获取都可以.自行官网下载. 三.拉取centos7的docker镜像 命令:docker pull centos:7 这种基于操作系统的安装也适合虚拟机.真机等环境,而且之前查询资料也都是这种情况开始,没有看到直接跳过这步的样例. 四.创建docker网络 由于集群环境要求有明确的ip配置,需要提供固定ip,所以这里创建容器时指定ip,这就要求有可用的网络信息. docker network…
超快速使用docker在本地搭建hadoop分布式集群 超快速使用docker在本地搭建hadoop分布式集群 学习hadoop集群环境搭建是hadoop入门的必经之路.搭建分布式集群通常有两个办法: 找多台机器来部署(通常找不到机器) 在本地开多个虚拟机(对宿主机器性能要求很高) 如果以上两种办法都对您不适用,那么现在有种更好更方便的办法,使用docker在本地做虚拟化,搭建hadoop伪分布式集群环境.虽然有点大材小用,但是用来练习还是挺好的. 操作思路: 使用docker构建一个Hadoo…
学习Hadoop集群环境搭建是Hadoop入门必经之路.搭建分布式集群通常有两个办法: 要么找多台机器来部署(常常找不到机器) 或者在本地开多个虚拟机(开销很大,对宿主机器性能要求高,光是安装多个虚拟机系统就得搞半天……). 那么,问题来了! 有没有更有可行性的办法? 提到虚拟化,Docker最近很是火热!不妨拿来在本地做虚拟化,搭建Hadoop的伪分布式集群环境.虽然有点大材小用,但是学习学习,练练手也是极好的. 文章比较长,建议先倒杯水,听我慢慢到来…… 先说一下我的思路吧: 先使用Dock…
使用docker搭建部署hadoop分布式集群 在网上找了非常长时间都没有找到使用docker搭建hadoop分布式集群的文档,没办法,仅仅能自己写一个了. 一:环境准备: 1:首先要有一个Centos7操作系统.能够在虚拟机中安装. 2:在centos7中安装docker,docker的版本号为1.8.2 安装过程例如以下: <1>安装制定版本号的dockeryum install -y docker-1.8.2-10.el7.centos <2>安装的时候可能会报错,须要删除这…
1. 介绍 在过去几年中,神经网络已经有了很壮观的进展,现在他们几乎已经是图像识别和自动翻译领域中最强者[1].为了从海量数据中获得洞察力,需要部署分布式深度学习.现有的DL框架通常需要为深度学习设置单独的集群,迫使我们为机器学习流程创建多个程序(见Figure 1).拥有独立的集群需要我们在它们之间传递大型数据集,从而引起不必要的系统复杂性和端到端的学习延迟. TensorFlow是Google公司刚刚发布不久一款用于数值计算和神经网络的深度学习框架.TensorFlowOnSpark是yah…
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