今天给大家带来的技术分享是——Hadoop集群同步. 一.同步方式 选择一个机器,作为时间服务器(这里选择hadoop01),所有的机器与这台集群时间进行定时的同步,比如,每隔十分钟,同步一次时间. 二.所需工具 时间同步服务器有两个:ntpd和ntpdatp.虽然使用二者都能达到时间同步的目的,但是使用之前得弄清楚一个问题,ntpd与ntpdate在更新时间时有什么区别.ntpd不仅仅是时间同步服务器,它还可通过客户端与标准时间服务器进行时间同步,而且是平滑同步,并非ntpdate立即同步,在…

一.Linux lucene: 全文检索引擎的架构 solr: 基于lucene的全文搜索服务器,实现了可配置.可扩展并对查询性能进行了优化,并且提供了一个完善的功能管理界面. 推荐一个大数据学习群 142974151每天晚上20:10都有一节[免费的]大数据直播课程,专注大数据分析方法,大数据编程,大数据仓库,大数据案例,人工智能,数据挖掘都是纯干货分享, 二.Hadoop HDFS: 分布式存储系统,包含NameNode,DataNode.NameNode:元数据,DataNode.Data…

1.Hadoop生态概况 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统集成架构,用户可以在不了解分布式底层细节情况下,开发分布式程序,充分利用集群的威力来进行高速运算与存储,具有可靠.高效.可伸缩的特点. 大数据学习资料分享群119599574 Hadoop的核心是YARN,HDFS,Mapreduce,常用模块架构如下 2.HDFS 源自谷歌的GFS论文,发表于2013年10月,HDFS是GFS的克隆版,HDFS是Hadoop体系中数据存储管理的基础,它是一个高度容错的系统,能检测…

HDFS基本API的应用(包含IDEA的基本设置) 在上一篇博客中,本人详细地整理了如何从0搭建一个HA模式下的分布式Hadoop平台,那么,在上一篇的基础上,我们终于可以进行编程实操了,同样,在编程前需要做一些准备工作,好了,那我们就开始吧! 1. 编程准备 在后续的学习中,我们基本都是在用IntelliJ IDEA这款集成开发环境,所以在Windows端,我们首先需要准备以下这三款软件: 1)IntelliJ IDEA软件下载并安装,盗版即可,激活码自己上百度搜,本人使用的版本是Intell…

大数据技术的学习,逐渐成为很多程序员的必修课,因为趋势也是因为自己的职业生涯.在各个技术社区分享交流成为很多人学习的方式,今天很荣幸给我们分享一些大数据基础知识,大家可以一起学习! 1.集群机器监控 这通常用于那种对集群中机器状态,机器在线率有较高要求的场景,能够快速对集群中机器变化作出响应.这样的场景中,往往有一个监控系统,实时检测集群机器是否存活.过去的做法通常是:监控系统通过某种手段(比如ping)定时检测每个机器,或者每个机器自己定时向监控系统汇报“我还活着”. 这种做法可行,但是存在两…

一.hadoop视频学习(入门到精通) 二.数据挖掘(入门到精通) 三.Hadoop学习路线 1.开发前期准备 首先,如果你没有Java和Linux基础,建议你先简单学一下这两门课程,此宝贝里面都为你准备好了. 2.云计算前期了解 当你初步掌握了Java和Linux基础后,你就可以进入大数据的学习了,我们可以先对云计算有一个前期的了解,在前期了解云计算这个文件夹中,包含了6套云计算相关的视频,你不用全部听完,建议听前两个. 4.storm学习 本宝贝为大家准备3套Storm的学习视频,第一套是传…

HBase的命令行工具,最简单的接口,适合HBase管理使用,可以使用shell命令来查询HBase中数据的详细情况.安装完HBase之后,启动hadoop集群(利用hdfs存储),启动zookeeper,使用start-hbase.sh命令开启hbase服务,最后在shell中执行hbase shell就可以进入命令行界面. habse shell的help对语法的介绍很全,hbase shell的操作分为10类,本文只介绍前4类常用的,分别是:gerneral,ddl,namespace,d…

        HBase 是一个开源的非关系(NoSQL)的可伸缩性分布式数据库.它是面向列的,并适合于存储超大型松散数据.HBase适合于实时,随机对Big数据进行读写操作的业务环境.   本文基本环境: Centos 7   Linux Master 3.10.0-229.el7.x86_64 Hadoop-2.7.1 完全分布式 3台机 Hbase-1.1.2  HBase官网下载 hbase-1.1.2-bin.tar.gz 三台虚拟机主机名: Master  分配2G内存  name…

学习大数据是必须掌握一定Linux知识的,工欲善其事,必先利其器.在学习之前,首先需要搭建Linux系统,本节将讲解VMware Workstation的安装和CentOS 7系统的安装. 1.2.1 VMware Workstation安装 (1)在VMware 官网地址(https://www.vmware.com/cn.html)处下载虚拟机安装包(VMware-workstation-full-14.1.1.28517.exe),双击该安装包,进入安装向导界面,如图1.1所示. 图1.1…

Hadoop编程实战——Mapreduce基本功能实现 此篇博客承接上一篇总结的HDFS编程实战,将会详细地对mapreduce的各种数据分析功能进行一个整理,由于实际工作中并不会过多地涉及原理,因此,掌握好mapreduce框架将会有助于了解sql语句在大数据场景下的底层实现原理,从而能够帮助开发人员优化sql语句,提高查询速度,废话不多说,现在正式开始吧! 1. Mapreduce入门——word count实现 一个基本的mapreduce程序一般要写三个类,Mapper类,Reducer…

高可用模式下的Hadoop集群搭建 本篇博客将会在之前写过的Linux的完整部署的基础上进行,暂时不会涉及到伪分布式或者完全分布式模式搭建,由于HA模式涉及到的配置文件较多,维护起来也较为复杂,相信学会部署高可用模式了,其他模式的搭建也会比较驾轻就熟,关于各种配置文件的讲解,如果有时间会在后期另开一篇博客进行详细的解读,现在正式开始部署流程! 1. 安装准备 基本思路讲解:在做正式安装之前,首先需要整理有哪些软件包是一定需要安装的,尽量先在一台机器上(一般我们称这台机器为“母机”)把所有需要的软…

Hadoop Cluster Setup Purpose Prerequisites Installation Configuring Hadoop in Non-Secure Mode Configuring Environment of Hadoop Daemons Configuring the Hadoop Daemons Monitoring Health of NodeManagers Slaves File Hadoop Rack Awareness Logging Operati…

hadoop的基本概念: Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构. 用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力进行高速运算和存储. Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上:而且它提供高吞吐量(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large dat…

1-> 集群的准备工作 1)关闭防火墙(进行远程连接) systemctl stop firewalld systemctl -disable firewalld 2)永久修改设置主机名 vi /etc/hostname 注意:需要重启生效->reboot 3)配置映射文件 vi /etc/hosts #127.0.0.1   localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4 #::1         loca…

一.Hadoop运行模式 (1)本地模式(默认模式): 不需要启用单独进程,直接可以运行,测试和开发时使用. (2)伪分布式模式: 等同于完全分布式,只有一个节点. (3)完全分布式模式: 多个节点一起运行. 1.1  本地运行Hadoop 案例 1.1.1 官方grep案例 1)创建在hadoop-2.7.6文件下面创建一个input文件夹 [root@master hadoop-2.7.6]# mkdir input 2)将hadoop的xml配置文件复制到input [root@maste…

一.Hadoop的优势 1)高可靠性:因为Hadoop假设计算元素和存储会出现故障,因为它维护多个工作数据副本,在出现故障时可以对失败的节点重新分布处理. 2)高扩展性:在集群间分配任务数据,可方便的扩展数以千计的节点. 3) 高效性:在MapReduce的思想下,Hadoop是并行工作的,以加快任务处理速度. 4)高容错性:自动保存多份副本数据,并且能够自动将失败的任务重新分配. 二.Hadoop组成 1)Hadoop HDFS:一个高可靠.高吞吐量的分布式文件系统. 2)Hadoop Map…

SequenceFile(Hadoop序列文件)基础知识与应用 上篇编程实战系列中本人介绍了基本的使用HDFS进行文件读写的方法,这一篇将承接上篇重点整理一下SequenceFile的相关知识及应用 1. SequenceFile简介 SequenceFile是Hadoop自带的一种键值对文件格式,它具有以下几个特点: 1. 由于该文件类型是Hadoop自带的,因此对Hadoop环境具有最强的兼容性 2. 由于Hadoop不适合存储大量小文件,SequenceFile作为容器文件,能够封装大量的…

一.hadoop的配置文件分类 1.只读类型的默认文件 core-default.xml     hdfs-default.xml    mapred-default.xml   mapred-queues.xml 2.定位设置 core-site.xml   hdfs-site.xml   mapred-site.xml  mapred-queues.xml 3.守护进程设置 hadoop-env.sh 二.守护进程配置表 守护进程(Daemoon) 配置选项(Configure Option…

1.准备Linux环境 1.0先将虚拟机的网络模式选为NAT 1.1修改主机名 vi /etc/sysconfig/network NETWORKING=yes HOSTNAME=itcast ### 1.2修改IP 两种方式: 第一种:通过Linux图形界面进行修改(强烈推荐) 进入Linux图形界面 -> 右键点击右上方的两个小电脑 -> 点击Edit connections -> 选中当前网络System eth0 -> 点击edit按钮 -> 选择IPv4 ->…

已经更新100+篇~ 关注公众号,BAT大神带你飞~ 听说你还在写Java,看Spring,看Dubbo,今天SpringCloud, 明天Dubbo3.X新版本... 10个开发9个半在写Java后台?框架层出不穷,天天学新东西怕被甩淘汰︿(￣︶￣)︿ 本文旨在为普通程序员(Java程序员最佳)提供一个入门级别的大数据技术学习路径,如果你有java的基础,不想像大多数javaer一样面对成千上万的Javaer开发竞争者,我推荐你转大数据开发~ 大数据成神之路目录 大数据开发基础 Java基础…

引言 在之前的大数据学习系列中,搭建了Hadoop+Spark+HBase+Hive 环境以及一些测试.其实要说的话,我开始学习大数据的时候,搭建的就是集群,并不是单机模式和伪分布式.至于为什么先写单机的搭建,是因为作为个人学习的话,单机已足以,好吧,说实话是自己的电脑不行,使用虚拟机实在太卡了... 整个的集群搭建是在公司的测试服务搭建的,在搭建的时候遇到各种各样的坑,当然也收获颇多.在成功搭建大数据集群之后,零零散散的做了写笔记,然后重新将这些笔记整理了下来.于是就有了本篇博文. 其实我在搭…

作者: seriouszyx 首发地址:https://seriouszyx.top/ 代码均可在 Github 上找到(求Star) 最近想要了解一些前沿技术,不能一门心思眼中只有 web,因为我目前对 Java 语言及其生态相对熟悉,所以在网上搜集了 Hadoop 相关文章,并做了整合. 本篇文章在于对大数据以及 Hadoop 有一个直观的概念,并上手简单体验. Hadoop 基础概念 Hadoop 是一个用 Java 实现的开源框架,是一个分布式的解决方案,将大量的信息处理所带来的压力分摊…

引言 在上一篇中 大数据学习系列之五 ----- Hive整合HBase图文详解 : http://www.panchengming.com/2017/12/18/pancm62/ 中使用Hive整合HBase,并且测试成功了.在之前的大数据学习系列之一 ----- Hadoop环境搭建(单机) : http://www.panchengming.com/2017/11/26/pancm55/ 中成功的搭建了Hadoop的环境,本文主要讲的是Hadoop+Spark 的环境.虽然搭建的是单机版,…

引言 在大数据学习系列之一 ----- Hadoop环境搭建(单机) 成功的搭建了Hadoop的环境,在大数据学习系列之二 ----- HBase环境搭建(单机)成功搭建了HBase的环境以及相关使用介绍.本文主要讲解如何搭建Hadoop+Hive的环境. 一.环境准备 1,服务器选择 本地虚拟机 操作系统:linux CentOS 7 Cpu:2核 内存:2G 硬盘:40G 说明:因为使用阿里云服务器每次都要重新配置,而且还要考虑网络传输问题,于是自己在本地便搭建了一个虚拟机,方便文件的传输以…

大数据测试之初识Hadoop POPTEST老李认为测试开发工程师是面向测试的开发,也就是说,写代码就是为完成测试任务服务的,写自动化测试(性能自动化,功能自动化,安全自动化,接口自动化等等)的case或者开发测试工具完成不同类型的测试.其实自动化测试涉及面非常之广,目前来讲,case基本都可以写成自动化,而性能测试的脚本开发要围绕业务和协议特点来完成开发,并测试完成后依靠软件分析工具对被测试系统进行评估测试. 未来的技术趋势是云测试,大数据测试,安全性测试,这些要完成测试都需要自动化来完成,而…

八月迷情,这个月会对大数据进行一个快速的了解学习. 一.所需工具简介 首先我是在大数据实验一体机上进行集群管理学习,管理五台实验机,分别为master,slave1,slave2,slave3,client. 此外,学习还涉及到以下工具的使用: 先来介绍下每个工具的作用之处: 1‘ google浏览器,JDK,eclipse,IDEA就不说明了(你们懂得): 2’ OPENVPN用来从操作的本机连接到服务器(下载注意操作系统的匹配),安装完成后,将下载的客户端配置压缩包解压,将其中的client…

Java Java IO/NIO JVM原理与配置.调优 Socket 网络套接字技术 Java Collection java Reflection 多线程与并发编程 设计模式 Collection深入 流式计算 流式计算原理及应用场景 Storm Kafka Redis 实战案例 离线计算框架Hadoop及其生态圈 离线计算原理及应用场景 Hadoop基础 MapReduce HDFS HBase Zookeeper Hive Flume(数据采集) OOZIE(任务调度) sqoop(数据…

引言 在上一篇 大数据学习系列之四 ----- Hadoop+Hive环境搭建图文详解(单机) 和之前的大数据学习系列之二 ----- HBase环境搭建(单机) 中成功搭建了Hive和HBase的环境,并进行了相应的测试.本文主要讲的是如何将Hive和HBase进行整合. Hive和HBase的通信意图 Hive与HBase整合的实现是利用两者本身对外的API接口互相通信来完成的,其具体工作交由Hive的lib目录中的hive-hbase-handler-*.jar工具类来实现,通信原理如下图…

前言 在之前的大数据学习系列之七 ----- Hadoop+Spark+Zookeeper+HBase+Hive集群搭建 中介绍了集群的环境搭建,但是在使用hive进行数据查询的时候会非常的慢,因为hive默认使用的引擎是MapReduce.因此就将spark作为hive的引擎来对hbase进行查询,在成功的整合之后,我将如何整合的过程写成本篇博文.具体如下! 事前准备 在进行整合之前,首先确保Hive.HBase.Spark的环境已经搭建成功!如果没有成功搭建,具体可以看我之前写的大数据学习系…

hadoop生态系统 zookeeper负责协调 hbase必须依赖zookeeper flume 日志工具 sqoop 负责 hdfs dbms 数据转换 数据到关系型数据库转换 大数据学习群119599574 hbase简介 hadoop database 是一个高可靠性.高性能.面向列.可伸缩.实时读写的分布式数据库 利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统,利用Hadoop MapReduce 来处理Hbase中的海量数据,利用Zookeeper作为其分布式系统服务 主要用来存储非结…