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

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

一个分布式系统基础架构,由Apache基金会所开发. 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高速运算和存储. 首先搭建Docker环境,Docker版本大于1.3.2 安装主机监控程序和加速器(curl -sSL https://get.daocloud.io/daomonit/install.sh | sh -s 7a029f60d36056fe1b85fabca6a133887245abe6) docker pull daocloud.io/library

Docker部署Hadoop集群 2016-09-27 杜亦舒 前几天写了文章"Hadoop 集群搭建"之后,一个朋友留言说希望介绍下如何使用Docker部署,这个建议很好,Docker不仅在生产环境威力巨大,对于我们在自己电脑中搭建学习实验环境更是非常便利 搭建一个集群环境时需要多台服务器,对于我们个人,这通常是个门槛,需要使用虚拟机,安装操作系统,然后运行起来多个虚机 安装操作系统是个不太轻松的任务,并且运行多个虚机对个人电脑性能也有一定要求,这些门槛影响了很多小伙伴的实践积极性

上一篇使用Docker搭建了Hadoop的完全分布式:使用Docker搭建Hadoop集群(伪分布式与完全分布式),本次记录搭建spark集群,使用两者同时来实现之前一直未完成的项目: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---这次spark集群用于该项目的实时分析) 一.根据架构图搭建基础环境 ①Scala版本:2.13以及JDK版本:1.8.231,scala下载地址:https://www.scala-lang.org/download/(

docker安装hadoop集群?图啥呢?不图啥,就是图好玩.本篇博客主要是来教大家如何搭建一个docker的hadoop集群.不要问 为什么我要做这么无聊的事情,答案你也许知道,因为没有女票....... 好了,不多说这些没有必要的东西了,首先,我们来安装docker. 一.docker的安装 sudo yum install -y docker-io sudo wget https://get.docker.com/builds/Linux/x86_64/docker-latest -O /

最近在学习搭建hadoop集群环境,在搭建的过程中遇到很多问题,在这里做一些记录.1. SSH相关的问题 问题一: ssh: connect to host localhost port 22: Connection refused 问题二: 远程连接需要输入密码. 参照以下博客即可解决: Linux开启SSH服务: https://www.cnblogs.com/fengbeihong/p/3307575.html ubuntu Docker开启ssh:https://blog.csdn.ne

本文主要内容是使用Windows Azure的VIRTUAL MACHINES和NETWORKS服务安装CDH (Cloudera Distribution Including Apache Hadoop)搭建Hadoop集群. 项目中在私有云中使用CDH (Cloudera Distribution Including Apache Hadoop)搭建Hadoop集群进行大数据计算.作为微软的忠实粉丝,将CDH部署到Windows Azure的虚拟机中是我的必然选择.由于CDH中包含多个开源服

用了这么久的hadoop,只会使用streaming接口跑任务,各种调优还不熟练,自定义inputformat , outputformat, partitioner 还不会写,于是干脆从头开始,自己搭一个玩玩,也熟悉一下整体架构. 整体环境: 主机Win7 i5 4核 8G内存 笔记本: 虚拟机(客户机)采用Centos5.9 ( 用这个的原因是不想用图形界面,并且以后还想试着装一下ICE) 3台互联的虚拟机搭建Hadoop集群: 1. 选用virtualbox V4.2.18 + Cento

通过 搭建Hadoop集群 (二), 我们已经可以顺利运行自带的wordcount程序. 下面学习如何创建自己的Java应用, 放到Hadoop集群上运行, 并且可以通过debug来调试. 有多少种Debug方式 Hadoop在Eclipse上的Debug方式 一般来说, Debug最多的应用场景是调试MR中的代码逻辑, 还有部分是调试main方法中的某些代码逻辑. 无论是Standalone, Pesudo-Distributed, 还是Fully-Distributed Mode, 都可以d

上面讲了如何搭建Hadoop的Standalone和Pseudo-Distributed Mode(搭建单节点Hadoop应用环境), 现在我们来搭建一个Fully-Distributed Mode的Hadoop Cluster. 环境 虚拟机: VirtualBox 5 Server操作系统: CentOS-6.7-x86_64-LiveCD Hadoop版本: 2.6.2 安装Linux虚拟机 安装虚拟机, 这里一共安装3台, hostname分别取名: master, slave1, sl

前面的步骤请看  搭建Hadoop集群 (一) 安装Hadoop 解压安装 登录master, 下载解压hadoop 2.6.2压缩包到/home/hm/文件夹. (也可以从主机拖拽或者psftp压缩包到master) [hm@master ~]$ tar -xzvf hadoop-2.6.2.tar.gz -C ~ [hm@master ~]$ mv hadoop-2.6.2 hadoop[hm@master ~]$ cd hadoop/ 修改环境变量 [hm@master hadoop]$

本文地址: 1.前言 本文描述的是如何使用3台Hadoop节点搭建一个集群.本文中,使用的是三个Ubuntu虚拟机,并没有使用三台物理机.在使用物理机搭建Hadoop集群的时候,也可以参考本文.首先这3个节点要保证能相互连通,本文中,3个虚拟机的ip地址如下: Master 192.168.21.130 Slaver1 192.168.21.131 Slaver2 192.168.21.132 这三个节点都要先按照好单机版的Hadoop环境,如果安装,请参考我之前写的一篇文章: http://b

五.搭建Hadoop集群 上面的步骤,确认了单机能够运行Hadoop的伪分布运行,真正的分布式运行无非也就是多几台slave机器而已,配置方面的有一点点差别,配置起来就很easy了. 1.准备三台server 192.168.56.101 192.168.56.102 192.168.56.103 在每台机器的/etc/hosts中都将ip及hostname给映射上: 192.168.56.101  nginx1 192.168.56.102  nginx2 192.168.56.103  ng

阅读目录: 主机安装 集群搭建 API 操作 API 说明和 etcdctl 命令说明 etcd 是 CoreOS 团队发起的一个开源项目(Go 语言,其实很多这类项目都是 Go 语言实现的,只能说很强大),实现了分布式键值存储和服务发现,etcd 和 ZooKeeper/Consul 非常相似,都提供了类似的功能,以及 REST API 的访问操作,具有以下特点: 简单:安装和使用简单,提供了 REST API 进行操作交互 安全:支持 HTTPS SSL 证书 快速:支持并发 10 k/s

内容基于(自己的真是操作步骤编写) Linux 搭建Hadoop集群---Jdk配置 Linux 搭建Hadoop集群 ---SSH免密登陆 一:下载安装 Hadoop 1.1:下载指定的Hadoop hadoop-2.8.0.tar.gz 1.2:通过XFTP把文件上传到master电脑bigData目录下 1.3:解压hadoop压缩文件 tar -xvf hadoop-2.8.0.tar.gz 1.4:进入压缩文件之后 复制路径 /bigData/hadoop-2.8.0 1.5:配置Ha

如何创建MySQL的PXC集群 下载PXC集群镜像文件 下载 docker pull percona/percona-xtradb-cluster 重命名 [root@hongshaorou ~]# docker tag docker.io/percona/percona-xtradb-cluster pxc 创建内部网络 处于安全考虑,需要给PXC集群实例创建Docker内部网络 创建网段:   [root@hongshaorou ~]# docker network create --sub

Docker搭建RabbitMQ集群 Docker安装 见官网 RabbitMQ镜像下载及配置 见此博文 集群搭建 首先,我们需要启动运行RabbitMQ docker run -d --hostname my-rabbit -p 5671:5671 -p 5672:5672 -p 15671:15671 -p 15672:15672 -p 25672:25672 -p 4369:4369 -v $PWD/rabbitmq-data:/var/rabbitmq/lib --name my_rab

这个问题花费了我将近两天的时间,经过多次试错和尝试,现在想分享给大家来解决此问题避免大家入坑,以前都是在局域网上搭建的hadoop集群,并且是局域网访问的,没遇见此问题. 因为阿里云上搭建的hadoop集群,需要配置映射集群经过内网访问,也就是局域网的ip地址. 如果配置为公网IP地址,就会出现集群启动不了,namenode和secondarynamenode启动不了,如果将主机的映射文件配置为内网IP集群就可以正常启动了.但通过eclipse开发工具访问 会出错,显示了阿里云内网的ip地址来访

安装包准备 操作系统:ubuntu-16.04.3-desktop-amd64.iso 软件包:VirtualBox 安装包:hadoop-3.0.0.tar.gz,jdk-8u161-linux-x64.tar.gz 1. 环境准备 使用VirtualBox和下载的ubuntu镜像文件新建三个Ubuntu操作环境,具体配置如下: 用户 内存(G) 磁盘空间(G) hadoop01 1.5 10 hadoop02 1.5 10 hadoop03 1.5 10 2. 网络环境准备        点

环境搭建-Hadoop集群搭建 写在前面,前面我们快速搭建好了centos的集群环境,接下来,我们就来开始hadoop的集群的搭建工作 实验环境 Hadoop版本:CDH 5.7.0 这里,我想说一下,我们我没有选择官方版本,是因为,cdh版本已经解决好了各个组件之间的依赖.因为,后面,我们还会使用更多hadoop家族里面的组件.cdh版本目前也是国内成产环境中使用最多的一个版本. 环境所需要的安装包我可以在我的百度云分享中获取到: 链接:http://pan.baidu.com/s/1c24g