Hadoop生态圈-Kafka的完全分布式部署 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 本篇博客主要内容就是搭建Kafka完全分布式,它是在kafka本地模式(https://www.cnblogs.com/yinzhengjie/p/9209058.html)的基础之上进一步实现完全分布式搭建过程. 一.试验环境 试验环境共计4台服务器 1>.管理服务器(s101) 2>.Kafka节点二(s102,已经部署好了zookeeper服务) 3>.Kafka节点三

Hadoop生态圈-使用Kafka命令在Zookeeper中对应关系 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.zookeeper保存kafka的目录     二.使用Kafka命令在Zookeeper中对应关系 1>.创建主题在zookeeper中的对应关系 [yinzhengjie@s102 ~]$ kafka-topics. --create --partitions --replication-factor --topic test Created topic

写在张文章时,差点辣死我了.把sentry数据库密码搞掉了,导致hive,impala,hue都挂了.此事要引以为戒,以后要小心操作了. 安装Sentry服务 a)                在cloudera上添加Sentry服务 b)               选中Sentry服务并继续 c)                使用集群主机Master节点作为Sentry Sever服务器(Gateway选中集群内的所有服务器) d)               根据需要进行的数据库选项配

大数据和Hadoop生态圈 一.前言: 非常感谢Hadoop专业解决方案群:313702010,兄弟们的大力支持,在此说一声辛苦了,经过两周的努力,已经有啦初步的成果,目前第1章 大数据和Hadoop生态圈小组已经翻译完成,在此对:译者:贾艳成 QQ:496830205 表示感谢. 二.意见征集: 本章节由<Hadoop专业解决方案群:313702010>翻译小组完成,为小组校验稿,已经通过小组内部校验通过,特此面向网络征集意见,如果对本章节内容有任何异议,请在评论中加以说明,说明时,请标明行

一.前言: 非常感谢Hadoop专业解决方案群:313702010,兄弟们的大力支持,在此说一声辛苦了,经过两周的努力,已经有啦初步的成果,目前第1章 大数据和Hadoop生态圈小组已经翻译完成,在此对:译者:贾艳成 QQ:496830205 表示感谢. 二.意见征集: 本章节由<Hadoop专业解决方案群:313702010>翻译小组完成,为小组校验稿,已经通过小组内部校验通过,特此面向网络征集意见,如果对本章节内容有任何异议,请在评论中加以说明,说明时,请标明行号,也可以以修订的方式,发送

本帖最后由 howtodown 于 2015-4-2 23:15 编辑 问题导读 1.Hadoop生态圈介绍了哪些组件,分别都是什么? 2.大数据与Hadoop是什么关系? 本章主要内容: 理解大数据的挑战 了解Hadoop生态圈 了解Hadoop发行版 使用基于Hadoop的企业级应用 你可能听别人说过,我们生活在“大数据”的环境中.技术驱动着当今世界的发展,计算能力飞速增长,电子设备越来越普遍,因特网越来越容易接入,与此同时,比以往任何时候都多的数据正在被传输和收集. 企业正在以惊人的速度产

Hadoop生态圈-Kafka配置文件详解 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.默认kafka配置文件内容([yinzhengjie@s101 ~]$ more /soft/kafka/config/server.properties ) [yinzhengjie@s101 ~]$ more /soft/kafka/config/server.properties # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF

Hadoop生态圈-Kafka的旧API实现生产者-消费者 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.旧API实现生产者-消费者 1>.开启kafka集群 [yinzhengjie@s101 ~]$ more `which xkafka.sh` #!/bin/bash #@author :yinzhengjie #blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie #EMAIL:y1053419035@qq.com #判断用户是否传参 ];

Hadoop生态圈-Kafka的本地模式部署 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.Kafka简介 1>.什么是JMS 答:在Java中有一个角消息系统的东西,我们叫他Java Message Service,简称JMS.比如各种MQ. 2>.JMS的两种工作模式 第一种模式:点到点(point to point,简称P2P),典型的一对一模式(一个人发送数据的同时只有一个人接收数据),也有人称之为端到端(peer to peer). 第二种模式:发布订阅模式(

Hadoop生态圈-kafka事务控制以及性能测试 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任.

     Hadoop生态圈-Kafka的新API实现生产者-消费者 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任.

原文地址:大数据技术Hadoop入门理论系列之一----hadoop生态圈介绍   1. hadoop 生态概况 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. 具有可靠.高效.可伸缩的特点. Hadoop的核心是YARN,HDFS和Mapreduce 下图是hadoop生态系统,集成spark生态圈.在未来一段时间内,hadoop将于spark共存,hadoop与spark 都能

Technorati 标记: hadoop,生态圈,ecosystem,yarn,spark,入门 1. hadoop 生态概况 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. 具有可靠.高效.可伸缩的特点. Hadoop的核心是YARN,HDFS和Mapreduce 下图是hadoop生态系统,集成spark生态圈.在未来一段时间内,hadoop将于spark共存,hadoop与

Hadoop生态圈-通过CDH5.15.1部署spark1.6与spark2.3.0的版本兼容运行 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 在我的CDH5.15.1集群中,默认安装的spark是1.6版本,开发的同事跟我抱怨,说之前的大数据平台(在ucloud上,属于云服务)用的就是spark1.6,好多java的API都用不了,有很多高级的功能没法在1.6版本上使用,因此被迫需要升级spark版本,他们要求升级到2.3.0或以上版本,经查阅相关资料,才总结了我部署sp

Hadoop生态圈-Zookeeper的工作原理分析 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任.   无论是是Kafka集群,还是producer和consumer都依赖于Zookeeper集群保存一些mate信息,来保证系统可用性!这个特点会产生一个现象,即会产生大量的网络IO,所以说在企业生产环境中会单独开3到5台集群,这三台集群什么都不干,只开Zookeeper集群.所以说Zookeeper开放的节点一定要开网络监控告警,这是一个大数据运维的基本功! 一.Zookee

一篇了解大数据架构及Hadoop生态圈 阅读建议,有一定基础的阅读顺序为1,2,3,4节,没有基础的阅读顺序为2,3,4,1节. 第一节 集群规划 大数据集群规划(以CDH集群为例),参考链接: https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/latest/topics/cm_ig_host_allocations.html https://blog.csdn.net/xuefenxi/article/details/81563033 Clou

前言 2016年,Hadoop迎来了自己十周岁生日.过去的十年,Hadoop雄霸武林盟主之位,号令天下,引领大数据技术生态不断发展壮大,一时间百家争鸣,百花齐放.然而,兄弟多了不好管,为了抢占企业级市场,各家都迭代出自己的一套访问控制体系,不管是老牌系统(比如HDFS.HBase),还是生态新贵(比如Kafka.Alluxio),ACL(Access Control List)支持都是Roadmap里被关注最高的issue之一. 历史证明跳出混沌状态的最好方式就是--出台标准.于是,Hadoop

Technorati 标记: hadoop,生态圈,ecosystem,yarn,spark,入门 1. hadoop 生态概况 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. 具有可靠.高效.可伸缩的特点. Hadoop的核心是YARN,HDFS和Mapreduce. 下图是hadoop生态系统,集成spark生态圈.在未来一段时间内,hadoop将于spark共存,hadoop

1.Hadoop是什么? 适合大数据的分布式存储与计算平台 HDFS: Hadoop Distributed File System分布式文件系统 MapReduce:并行计算框架 解决的问题: HDFS: 海量数据的存储 MapReduce:海量数据的分析 2.Hadoop生态圈 ①HBase Google Bigtable的开源实现 列式数据库 可集群化 可以使用shell.web.api等多种方式访问 适合高读写(insert)的场景 HQL查询语言 NoSQL的典型代表产品 ②Hive

1.Hadoop是什么? 适合大数据的分布式存储与计算平台 HDFS: Hadoop Distributed File System分布式文件系统 MapReduce:并行计算框架 解决的问题: HDFS: 海量数据的存储 MapReduce:海量数据的分析 2.Hadoop生态圈 ①HBase Google Bigtable的开源实现 列式数据库 可集群化 可以使用shell.web.api等多种方式访问 适合高读写(insert)的场景 HQL查询语言 NoSQL的典型代表产品 ②Hive