为配合生产hadoop使用,在本地搭建测试环境,使用docker环境实现(主要是省事~),拉取阿里云已有hadoop镜像基础上,安装hive组件,参考下面两个专栏文章: 克里斯:基于 Docker 构建 Hadoop 平台 docker上从零开始搭建hadoop和hive环境 由于hadoop与hive等存在版本兼容问题,安装前可以先通过官网确认版本兼容情况: http://hive.apache.org/downloads.html 本次使用的各版本配置如下: Docker 19.03.8 J

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

docker部署带mysql数据库连接的程序和部署普通的程序完全一致 数据库可以是物理机删的mysql,同时也可以是docker里的mysql. 如果是docker中的mysql,配置连接字符串和物理机保持一致就可以. 如果需要在docker中修改数据库连接字符串,需要安装vim,docker容器默认没有按照vim 安装方式如下 apt-get update apt-get install vim 不需要输入sudo另外程序涉及到图形验证码,部署上去后验证码会无法显示,需要安装 sudo apt

Background 一. 什么是Presto Presto通过使用分布式查询,可以快速高效的完成海量数据的查询.如果你需要处理TB或者PB级别的数据,那么你可能更希望借助于Hadoop和HDFS来完成这些数据的处理.作为Hive和Pig(Hive和Pig都是通过MapReduce的管道流来完成HDFS数据的查询)的替代者,Presto不仅可以访问HDFS,也可以操作不同的数据源,包括:RDBMS和其他的数据源(例如:Cassandra). Presto被设计为数据仓库和数据分析产品:数据分析.

最近要在公司里搭建一个hadoop测试集群,于是采用docker来快速部署hadoop集群. 0. 写在前面 网上也已经有很多教程了,但是其中都有不少坑,在此记录一下自己安装的过程. 目标:使用docker搭建一个一主两从三台机器的hadoop2.7.7版本的集群 准备: 首先要有一台内存8G以上的centos7机器,我用的是阿里云主机. 其次将jdk和hadoop包上传到服务器中. 我安装的是hadoop2.7.7.包给大家准备好了,链接:https://pan.baidu.com/s/15n

Docker部署 本文采用的是阿里云的centos7 # 更新yum yum update # 安装docker yum install docker # 启动docker systemctl start docker Docker安装完工 Docker 相关操作 查看所有的容器 #查看正在运行的容器 docker ps #查看所有容器(包括停止的) docker ps -a #启动容器 docker start 容器id #删除容器 docker rm 容器id #删除所有容器 docker

这里配置只做开发用,生产环境请根据需要修改或自行搜索其他说明 使用docker安装mysql,目前版本5.7.4(当前时间 2018.1.11) 环境 vm: Centos7 镜像来源 https://dashboard.daocloud.io/packages/fa51c1d6-9dc2-49d9-91ac-4bbfc24a1bda 镜像地址 : daocloud.io/library/mysql 执行脚本: docker run -d -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=admin

docker部署hadoop只是实验目的,每个服务都是通过手动部署,比如namenode, datanode, journalnode等.如果为了灵活的管理集群,而不使用官方封装好的自动化部署脚本,本文还是有些启发的. 准备基础镜像 准备jdk镜像 注意,openjdk启动datanode的时候,jvm会崩溃.所以换成oraclejdk. 基础镜像以alpine为基础,上面装上jdk.Dockerfile如下. 1.openjdk1.8 FROM alpine:latest MAINTAINER

Hive的安装与部署(MySQL作为元数据) (开始之前确保Hadoop环境已经启动,确保Linux下的MySQL已经安装好) 1.     安装Hive (1)下载安装包 可从apache上下载hive安装包:http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/ (2)压缩包解压: (2)移动至指定目录:(这里是移动至/usr/local/下) 2.     为Hive建立相应的MySQL账户,并赋予足够的权限: (1)登录mysql: (2)建立hive用户: (3)赋

本篇将在阿里云ECS服务器部署HADOOP集群(一):Hadoop完全分布式集群环境搭建的基础上搭建. 本地模式需要采用MySQL数据库存储数据. 1 环境介绍 一台阿里云ECS服务器:master 操作系统:CentOS 7.3 Hadoop:hadoop-2.7.3.tar.gz Java: jdk-8u77-linux-x64.tar.gz Hive:apache-hive-2.3.6-bin.tar.gz Mysql: Mysql 5.7 MySQL Connector-J:mysql-

通过docker可以从头开始构建集群,也可以将现有集群(配置以及数据)平滑的迁移到docker部署: 1 docker部署zookeeper # usermod -G docker zookeeper# mkdir /data# chown zookeeper.zookeeper /data# echo 1 > /data/myid# su - zookeeper$ docker run --name zookeeper --restart always -p 2181:2181 -p 2888

最近一直在折腾使用docker一键部署全分布式hadoop集群,虽然一键部署的脚本写好了并且可以成功运行出各个节点,但在运行一个wordcount实例时出现了错误,错误如下: java.io.IOException: org.apache.hadoop.yarn.exceptions.InvalidResourceRequestException: Invalid resource request, requested memory < 0, or requested memory > max

最近在学习用docker部署Django项目,经过百折不挠的鼓捣,终于将项目部署成功,爬过好多坑,也发现很多技能需要提高.特此写下随笔与小伙伴们分享,希望能对大家有所启发. docker的理论我就不赘述了,直接上干菜吧. 本人django项目目录结构: xxx_project: apps app1 app2 app3 extra_apps xadmin ueditor xxx_project settings.py urls.py wsgi.py templates xxx.html requi

要求:centOS7上部署的mysql和spring boot服务,要求,mysql的时间.java程序服务的时间和宿主机的时间完全保持一致: =============================================================================== 一共五步: 前提:修改宿主机的localtime和timezone文件的内容 1.查看宿主机时间 2.修改mysql时区[有临时和永久修改两种方式] 3.修改spring boot配置,增加时区设

docker微服务部署之:三,搭建Zuul微服务项目 1.Centos7安装Docker 详见:Centos7安装Docker 2.Docker中安装jdk1.8 详见:使用Docker构建jdk1.8 3.Docker中安装mysql5.7 详见:docker安装mysql 在防火墙中开启3306端口,不然启动article项目连接docker中的mysql时,会报如下错误: Caused by: com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.CommunicationsEx

目录 Docker 部署mysql 步骤 1.查找 Docker Hub 上的 MySQL 镜像 2.docker pull mysql 拉取镜像 3.运行容器 4.查看容器启动情况 使用命令备注 Docker 部署mysql 步骤 1.查找 Docker Hub 上的 MySQL 镜像 root@UbuntuBase:/usr/local/docker/mysql# docker search mysql NAME DESCRIPTION STARS OFFICIAL AUTOMATED my

上节回顾:docker(部署常见应用):docker部署nginx docker部署mysql:5.7.26 # 下载镜像 docker pull mysql: # 查看镜像 docker images|grep mysql # 启动容器镜像,建议在/usr/local/workspace/mysql 下执行以下docker run 命令 docker run -p 13306:3306 --name my-mysql -v $PWD/conf:/etc/mysql/conf.d -v $PWD

前段时间公司停电,正巧赶上周一领导要开会要过一遍项目,然而项目所依赖的MySQL数据库是直接部署在宿主机,且因为各人部署方式不同的原因,花了很久才在开会前启动起来.于是开完会后,我第一件事就是把原先依赖的MySQL数据库迁移到Docker上,又另外写了一个脚本定时将Docker上部署的MySQL数据库备份出来,而且我们的脚本不单单可以指定要备份的数据库,还要将备份出来的SQL文件打包成压缩文件,并以一定的规范来命名,比如:test_2019-10-11-17,test是前缀,2019-10-11

先介绍利用的两个数据卷挂载的规则,这对于理解挂载mysql数据库存储非常有帮助. 如果挂载一个空的数据卷到容器中的一个非空目录中,那么这个目录下的文件会被复制到数据卷中. 如果挂载一个非空的数据卷到容器中的一个目录中,那么容器中的目录中会显示数据卷中的数据.如果原来容器中的目录中有数据,那么这些原始数据会被隐藏掉. mysql数据库物理存储位置/var/lib/mysql MySQL: 拉取镜像 $docker pull mysql:5.7 运行容器 $docker volume create

上一篇完成了通过docker部署nginx+tomcat的基础软件架构,但是距离一个真正可用的软件架构还差得很远.其中最重要的一点是缺少数据库这个角色的存在,那么本篇就来完善这一点. 废话少说,直接进入正题. 首先拉取mysql镜像: docker pull mysql:5.7 创建本地mysql目录: mkdir -p ~/mysql/data ~/mysql/conf ~/mysql/logschmod -R 777 ~/mysql/logs 在mysql/conf目录下创建配置文件my.c