前言 大家在搭建hadoop集群时,第一次格式化后,一路要做好快照.别随便动不动缺少什么进程,就来个格式化. 问题描述:启动hadoop时报namenode未初始化:java.io.IOException: NameNode is not formatted. 同时,若单独启动namenode,则出现,启动后一会儿,自行又消失的情况. 2.访问HadoopMaster:50070失败,说明namenode启动失败 解决办法:初始化namenode 提示是否重新初始化namenode,于是输入Y.

1. 介绍 在过去几年中,神经网络已经有了很壮观的进展,现在他们几乎已经是图像识别和自动翻译领域中最强者[1].为了从海量数据中获得洞察力,需要部署分布式深度学习.现有的DL框架通常需要为深度学习设置单独的集群,迫使我们为机器学习流程创建多个程序(见Figure 1).拥有独立的集群需要我们在它们之间传递大型数据集,从而引起不必要的系统复杂性和端到端的学习延迟. TensorFlow是Google公司刚刚发布不久一款用于数值计算和神经网络的深度学习框架.TensorFlowOnSpark是yah

前置章节:hadoop集群配置同步(hadoop完全分布式四)|10 启动namenode之前: 1. 先查看有无节点启动,执行jps查看,有的话停掉 [shaozhiqi@hadoop102 ~]$ jps 10566 Jps [shaozhiqi@hadoop102 ~]$ 2. 删除每个机器上之前运行的data和logs文件 启动namenode 格式化namenode执行命令和执行成功的部分日志 [shaozhiqi@hadoop102 hadoop-3.1.2]$ bin/hdfs n

Hadoop分布式集群部署 系统系统环境: OS: CentOS 6.8 内存:2G CPU:1核 Software:jdk-8u151-linux-x64.rpm hadoop-2.7.4.tar.gz hadoop下载地址: sudo wget http://mirrors.hust.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2.7.4/hadoop-2.7.4.tar.gz 主机列表信息: 主机名 IP 地址 安装软件 Hadoop role Node role

前置章节:hadoop集群namenode启动ssh免密登录(hadoop完全分布式五)|11 集群启动 配置workers(3.x之前是slaves), 删除localhost,添加102/103/104 [shaozhiqi@hadoop102 hadoop]$ pwd /opt/module/hadoop-3.1.2/etc/hadoop [shaozhiqi@hadoop102 hadoop]$ vi workers [shaozhiqi@hadoop102 hadoop]$ cat w

搭建环境准备:JDK1.6,SSH免密码通信 系统:CentOS 6.3 集群配置:NameNode和ResourceManager在一台服务器上,三个数据节点 搭建用户:YARN Hadoop2.2下载地址:http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/ 步骤一:上传Hadoop 2.2 并解压到/export/yarn/hadoop-2.2.0 外层的启动脚本在sbin目录 内层的被调用脚本在bin目录 Native的so文件都在lib

start-all.sh脚本现在已经废弃,推荐使用start-dfs.sh和start-yarn.sh分别启动HDFS和YARN. 在新一代的Hadoop里面HDFS称为了统一存储的平台,而YARN成为了统一计算的平台. (1)调用start-dfs.sh启动HDFS.之后JPS会出现NameNode,DataNode,SecondaryNameNode (2)调用start-yarn.sh启动YARN.之后JPS会出现ResourceManager,NodeManager 对于每个start脚

这篇文章里我们将用配置 YARN,在 YARN 上运行 MapReduce. 1.修改 yarn-env.sh 环境变量里的 JAVA_HOME 路径 [bamboo@hadoop-senior hadoop-2.5.0]$ vim etc/hadoop/yarn-env.sh export JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.7.0_67   2.修改 etc/hadoop/yarn-site.xml,添加如下的两个属性   <configuration> <pro

这里分两部分,第一部分是NameNode HA,第二部分是ResourceManager HA (ResourceManager HA是hadoop-2.4.1之后加上的) NameNode HA 1.启动Zookeeper zkServer.sh start可以用zkServer.sh status查看状态(看看该节点是不是leader还是follower) 2.在hadoop001上执行,格式化ZooKeeper集群,目的是在ZooKeeper集群上建立HA的相应节点 hdfs zkfc -

最近有安装了一次hadoop集群,NameNode启动失败,查看日志,找到以下原因: 遇到的异常1: org.apache.hadoop.hdfs.server.common.InconsistentFSStateException: Directory /tmp/hadoop-javoft/dfs/name is in an inconsistent state: storage di rectory does not exist or is not accessible.at org.apa

body { margin: 0 auto; font: 13px / 1 Helvetica, Arial, sans-serif; color: rgba(68, 68, 68, 1); padding: 5px } h1, h2, h3, h4 { color: rgba(17, 17, 17, 1); font-weight: 400 } h1, h2, h3, h4, h5, p { margin-bottom: 16px; padding: 0 } h1 { font-size: 2

一.环境说明: 操作系统:Centos6.5 Linux node1 2.6.32-431.el6.x86_64 #1 SMP Fri Nov 22 03:15:09 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux     jdk版本:java version "1.7.0_79"     hadoop版本:Apache hadoop-2.5.2 zookeeper:3.4.6 本文实现hadoop分布式环境搭建,启用YARN,利用zookeeper实现

转自:http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-yarn/,非常感谢分享! 对于业界的大数据存储及分布式处理系统来说,Hadoop 是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架,对于 Hadoop 框架的介绍在此不再累述,读者可参考 Hadoop 官方简介.使用和学习过老 Hadoop 框架(0.20.0 及之前版本)的同仁应该很熟悉如下的原 MapReduce 框架图: 图 1.Hadoop 原 MapReduce

本节目的:搭建Hadoop分布式集群环境 环境准备 LZ用OS X系统 ,安装两台Linux虚拟机,Linux系统用的是CentOS6.5:Master Ip:10.211.55.3 ,Slave Ip:10.211.55.4 各虚拟机环境配置好Jdk1.8(1.7+即可) 资料准备 hadoop-2.7.3.tar.gz 虚拟机配置步骤 以下操作都在两台虚拟机 root用户下操作,切换至root用户命令 配置Master hostname 为Master ; vi /etc/sysconfi

layout: "post" title: "Hadoop分布式集群搭建" date: "2017-08-17 10:23" catalog: true --- 基础环境 ## 环境准备 1,软件版本 (1)在VMWare上面跑了三台虚拟机:CentOS7,系统内核3.10 (2)三台虚拟机的IP:192.168.102.3,192.168.102.4,192.168.102.5.三台机器分别作为hadoop的master,slaveA,slav

早在四月份的时候,就已经开了这篇文章.当时是参加数据挖掘的比赛,在计科院大佬的建议下用TensorFlow搞深度学习,而且要在自己的hadoop分布式集群系统下搞. 当时可把我们牛逼坏了,在没有基础的前提下,用一个月的时间搭建自己的大数据平台并运用人工智能框架来解题. 结果可想而知:GG~~~~(只是把hadoop搭建起来了....最后还是老老实实的写爬虫) 当时搭建是用VM虚拟机,等于是在17台机器上运行17个CentOS 7,现在我们用docker来打包环境. 一.技术架构 Docker 1

在Linux(Centos7)系统上对进行Hadoop分布式配置以及运行Hadoop伪分布式实例                                                                                                                                                                                                          

学习Hadoop集群环境搭建是Hadoop入门必经之路.搭建分布式集群通常有两个办法: 要么找多台机器来部署(常常找不到机器) 或者在本地开多个虚拟机(开销很大,对宿主机器性能要求高,光是安装多个虚拟机系统就得搞半天……). 那么,问题来了! 有没有更有可行性的办法? 提到虚拟化,Docker最近很是火热!不妨拿来在本地做虚拟化,搭建Hadoop的伪分布式集群环境.虽然有点大材小用,但是学习学习,练练手也是极好的. 文章比较长,建议先倒杯水,听我慢慢到来…… 先说一下我的思路吧: 先使用Dock

Hadoop 服务划分 使用三台节点,集群部署规划如下 服务\主机 hadoop1 hadoop2 hadoop3 HDFS NameNode DataNode DataNode SecondaryNameNode DataNode YARN NodeManager ResourceManager NodeManager NodeManager IP地址规划 hadoop1 192.168.123.11 hadoop2 192.168.123.12 hadoop3 192.168.123.13

1)集群规划:主机名        IP      安装的软件                     运行的进程master    192.168.199.130   jdk.hadoop                     NameNode.DFSZKFailoverController(zkfc)slaver1    192.168.199.131    jdk.hadoop                       NameNode.DFSZKFailoverController(

电脑如果是8G内存或者以下建议搭建3节点集群,如果是搭建5节点集群就要增加内存条了.当然实际开发中不会用虚拟机做,一些小公司刚刚起步的时候会采用云服务,因为开始数据量不大. 但随着数据量的增大才会考虑搭建自己的集群,中大型公司肯定会搭建自己的专属集群,毕竟云服务用起来方便,但是还是有很多的局限性. 简单的集群架构图 1.journalnode来现主备节点之间的数据共享. 2.zookeeper实现主备节点的切换,通过选举机制来实现的. 1. 内存的选择一部是大内存容量的,64G 128G以上的,