安装包下载 1.CM软件包下载 从http://archive.cloudera.com/cm5/redhat/7/x86_64/cm/5.16.1/RPMS/x86_64/下载rpm包,如下: 其实不需要下载j2sdk的,因为cm安装过程中会自动安装的,自己下载了也没用(这个网上的一些文章说法是不正确的). 2.cloudera-manager安装文件下载 从http://archive.cloudera.com/cm5/installer/5.16.1/下载,如下: 3.rpm仓库文件下载

如果是全新安装集群的话,可以参考<Ubuntu 16.04上搭建CDH5.16.1集群> 下面是集群新增节点步骤: 1.已经存在一个集群,有两个节点 192.168.100.19 hadoop-master 192.168.100.20 hadoop-slave1 新增节点ip为192.168.100.21 2.新增节点所有的操作都在root下进行,所以首先需要设置ssh可以使用root登录(如果已经是root登录则跳过) ①设置root的登录密码 sudo passwd root ②切换到r

本文参考自:<Ubuntu16.04上搭建CDH5.14集群> 1.准备三台(CDH默认配置为三台)安装Ubuntu 16.04.4 LTS系统的服务器,假设ip地址分布为 192.168.100.19 192.168.100.20 192.168.100.21 (如果是虚拟机,建议内存配置为8G或以上,否则会导致各种启动运行失败.) 2.所有的操作都在root下进行,所以首先需要设置ssh可以使用root登录(如果已经是root登录则跳过) ①设置root的登录密码 sudo passwd

1.安装环境 Centos 7.6 CDH 5.16.1 2.下载Phoenix所需的parcel包 3.上传parcel包到ClouderaManager server所在的节点上 /opt/cloudera/parcel-repo 4.在CDH5.16.1上配置Phoenix 依次点击 分配-->** 激活** 5.重启HBase服务 6.登录Phoenix /opt/cloudera/parcels/CLABS_PHOENIX/bin 登录 ./phoenix-sqlline.py cdh

背景:我自己的电脑配置太低,想在centos操作系统上安装CDH5.1.2并配置集群,我去阿里云上买了3台按流量计费的阿里云服务器. 大家一定要注意,配置,购买的阿里云服务器不要太低了.建议:3台2核8G内存的阿里云服务器.测试完毕后,请及时释放掉这三台服务器,否则阿里云会继续计费,很快消耗掉账户里面的钱.我花了不到10元,就完成了测试. 当前环境: 操作系统:CentOS7.2 CDH版本:5.16.2 CM版本:5.16.2 Spark2版本: 3台2核8G的阿里云ECS服务器[测试完,已释

1.在已经安装好系统的linux服务器上关闭selinux和iptables 2.在所有linux服务器上配置ntp服务并设置ntp时间同步 3.在所有linux服务器上安装好cm和cdh版本所需要对应的java版本 (1).下载java包到/usr/local目录解压 (2).添加java环境到/root/.bash_profile目录下 export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_211 export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre export

一.准备工作 1.离线部署主要分为三块: MySQL离线部署 CM离线部署 Parcel文件离线源部署 2.规划 节点 MySQL部署组件 Parcel文件离线源 CM服务进程 大数据组件 hadoop001 MySQL Parcel Activity Monitor NN RM DN NM hadoop002     Alert Publisher Event Server DN NM hadoop003     Host MonitorService Monitor DN NM 3.下载源:

目录 01 Coudera Manager 02 环境准备 03 CM安装 01 Coudera Manager 概念:拥有集群自动化安装.中心化管理.集群监控.报警功能的一个工具,使集群安装从几天时间缩短到几个小时,运维人员从几十人降低到几人,极大的提高集群管理的效率 功能 管理,对集群进行管理,如添加节点.删除节点 监控,监控集群的健康情况,对设置的各种指标和系统运行情况进行全面监控 诊断,对集群出现的问题进行诊断,对出现的问题给出建议解决方案 集成,整合多种组件 架构 Server,集群主

由于官网服务器在国外,下载速度奇慢,所以我们可以利用阿里云镜像下载ubuntuubuntu 14.04:http://mirrors.aliyun.com/ubuntu-releases/14.04/ ubuntu 16.04:http://mirrors.aliyun.com/ubuntu-releases/16.04/ ubuntu 18.04:http://mirrors.aliyun.com/ubuntu-releases/18.04/没错,只要市面上存在的版本,阿里云镜像基本都有,下载

第一次接触Linux也难免有些懵逼,因为公司项目必须用.Net Core 开发一个后端服务应用:第一次用Linux给我的感觉就像在用2000年的手机一样:没用智能的操作:让人崩溃的用户体验.说多了都是泪,将正事吧. 第一点:下载Linux镜像,Linux服务器有很多种操作系统(RHEL.Ubuntu,Mint.Debian.Fedora.CentOS,Oracle.openSUSE)我自己安装的Linux镜像是Ubuntukylin-16.04-desktop-amd64(官方麒麟版下载地址:h

1 下载源代码文件 https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.3.3/ 2 解压后导入编辑器,修改依赖的Hadoop版本,下面截图是修改后的,要看自己集成的CDH版本 3 然后编译,一开始要等一会儿, 4 编译成功后,copy出编译好的tar包,然后部署

下载地址: http://mirror.pnl.gov/releases/xenial/ Ubuntu 14.04.5 LTS (Trusty Tahr)http://releases.ubuntu.com/14.04/ https://blog.csdn.net/yangshuo__0619/article/details/71946282

1 详细错误 0/Oct/2019 14:56:13 +0000] 28577 MainThread agent ERROR Error, CM server guid updated, expected d9bcadb4-f983-41b8-a667-66760f47bc91, received a67f5efa-8473-4f6a-94d6-231d1f432ef0 [10/Oct/2019 14:56:14 +0 2 解决,删除cm_guid然后重启服务 产生的原因是服务器以前作为集群节点

1查询官网地址,提供了详细的各个版本的jar依赖版本信息 https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/release-notes/topics/cdh_vd_cdh5_maven_repo_516x.html

1.正常的启动.关闭流程     关闭流程 cluster1 stop Cloudera Management Service stop 4台agent:systemctl stop cloudera-scm-agent server机器: systemctl stop cloudera-scm-server mysql: systemctl stop mysqld   启动流程 mysql: systemctl start mysqld server机器: systemctl start cl

1 自己的配置文件已经添加了配置,但是还是报错,由于是自建数据库 com.cloudera.cmf.db.setupType=EXTERNAL 2,索性注释掉这个参数,启动就ok了

http://blog.csdn.net/chenchunlin526/article/details/54707757

1 详细错误 kafka.common.NoReplicaOnlineException: No broker in ISR for partition [getngo_collect_apm_test,0] is alive. Live brokers are: [Set(112, 113, 114, 115)], ISR brokers are: [116] at kafka.controller.OfflinePartitionLeaderSelector.selectLeader(Par

1 贴一下自己的G1垃圾收集器参数(region server配置了5G内存) -Xmx5g -Xms5g -XX:MaxDirectMemorySize=5g -XX:+UseG1GC -XX:+UnlockExperimentalVMOptions -XX:-ResizePLAB -XX:MaxGCPauseMillis=90 -XX:G1NewSizePercent=3 -XX:MaxGCPauseMillis=200 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=

1 同时运行5个Spark任务的资源分配截图 2 每个任务占用3个Container 3个core以及4.5GB内存 也就是说一个Container需要 1个core 以及 512MB的内存 如果资源不够,可以提交任务时修改下内存分配,比如256MB,这样就可以提交更多的Spark任务到Yarn集群运行了.

    激活1.0.1的包