一 整体介绍 1.1 硬件环境 本文使用三台服务器搭建hadoop集群,使用Centos7.5系统,服务器均有独立ip 1.2 部署的软件 部署服务:namenode(HA),resourcemanager(HA),zookeeper,hbase(HA),spark,kafka,geomesa 版本:hadoop-2.7.4,zookeeper-3.4.14,hbase-1.3.6,kafka_2.11-1.0.1,scala-2.11.8,geomesa-hbase_2.11-2.1.3,sp

Hadoop 分布式环境slaves节点重启: 忽然无法启动DataNode和NodeManager处理: 在master节点: vim /etc/hosts: 修改slave 节点的IP (这个时候的IP应当登录slave节点ifconfig 查看) 造成这个原因是: slave节点如果是通过有线连接的路由器,每次重启后IP会被重新分配,如果salve节点是通过无线连接路由器的话不存在这个问题

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

用来测试,我在VMware下用Centos7搭起一个三节点的Hadoop完全分布式集群.其中NameNode和DataNode在同一台机器上,如果有条件建议大家把NameNode单独放在一台机器上,因为NameNode是集群的核心承载压力是很大的.hadoop版本:Hadoop-2.7.4: hadoopo1 hadoopo2 hadoopo3 Namenode ResourceManage SecondaryNamenode Datanode Datanode Datanode NodeMan

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

引言 Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统.它和现有的分布式文件系统有很多共同点.但同时,它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的.HDFS是一个高 度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上.HDFS能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用.HDFS放宽了一部分POSIX约束,来实 现流式读取文件系统数据的目的.HDFS在最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架构而开发的.HDFS

http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/hdfs_design.html 引言 前提和设计目标 硬件错误 流式数据访问 大规模数据集 简单的一致性模型 “移动计算比移动数据更划算” 异构软硬件平台间的可移植性 Namenode 和 Datanode 文件系统的名字空间 (namespace) 数据复制 副本存放: 最最开始的一步 副本选择 安全模式 文件系统元数据的持久化 通讯协议 健壮性 磁盘数据错误,心跳检测和重新复制 集群均衡 数据完整性 元数据磁盘

from:http://www.cnblogs.com/xia520pi/archive/2012/05/16/2503949.html 1.集群部署介绍 1.1 Hadoop简介 Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台.以Hadoop分布式文件系统(HDFS,Hadoop Distributed Filesystem)和MapReduce(Google MapReduce的开源实现)为核心的Hadoop为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构. 对于Hadoop的

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,

Hadoop分布式HA的安装部署 前言 单机版的Hadoop环境只有一个namenode,一般namenode出现问题,整个系统也就无法使用,所以高可用主要指的是namenode的高可用,即存在两个namenode节点,一个为active状态,一个为standby状态.如下图: 说明如下:HDFS的HA,指的是在一个集群中存在两个NameNode,分别运行在独立的物理节点上.在任何时间点,只有一个NameNodes是处于Active状态,另一种是在Standby状态. Active NameNo

当数据量增大到超出了单个物理计算机存储容量时,有必要把它分开存储在多个不同的计算机中.那些管理存储在多个网络互连的计算机中的文件系统被称为"分布式文件系统".由于这些计算机是基于网络连接的,所以网络编程的那些复杂性都会涉及,这也造成了分布式文件系统比一般的磁盘存储文件系统更复杂.例如,其中最大的一个难题是如何使文件系统因其中一个节点失败而不造成数据丢失. Hadoop使用的分布式文件系统称为HDFS,即Hadoop Distributed Filesystem.在非正式或早期文档或配置

最近准备接触分布式计算,学习分布式计算的技术栈和架构知识.目前的分布式计算方式大致分为两种:离线计算和实时计算.在大数据全家桶中,离线计算的优秀工具当属Hadoop和Spark,而实时计算的杰出代表非Flink莫属了.Hadoop算是分布式计算的鼻祖,又是用Java代码实现,我们就以Hadoop作为学习分布式计算的入门项目了. 目录 一.环境 二.创建Hadoop用户 1. 设置密码 2. 增加管理员权限 三.配置SSH免密登录 四.hosts配置主机名 五.安装JDK环境 六.安装Hadoop

原文地址:http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/hdfs_user_guide.html 目的 概述 先决条件 Web接口 Shell命令 DFSAdmin命令 Secondary NameNode Rebalancer 机架感知(Rack awareness) 安全模式 fsck 升级和回滚 文件权限和安全性 可扩展性 相关文档 目的 本文档的目标是为Hadoop分布式文件系统(HDFS)的用户提供一个学习的起点,这里的HDFS既可以作为Hadoop集

原文地址:http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/hdfs_design.html 引言 前提和设计目标 硬件错误 流式数据访问 大规模数据集 简单的一致性模型 “移动计算比移动数据更划算” 异构软硬件平台间的可移植性 Namenode 和 Datanode 文件系统的名字空间 (namespace) 数据复制 副本存放: 最最开始的一步 副本选择 安全模式 文件系统元数据的持久化 通讯协议 健壮性 磁盘数据错误,心跳检测和重新复制 集群均衡 数据完整性

HDFS(Hadoop Distributed File System )hadoop分布式文件系统.HDFS有如下特点:保存多个副本,且提供容错机制,副本丢失或宕机自动恢复.默认存3份.运行在廉价的机器上.适合大数据的处理.HDFS默认会将文件分割成block,64M为1个block.然后将block按键值对存储在HDFS上,并将键值对的映射存到内存中.如果小文件太多,那内存的负担会很重.硬件错误是常态,而非异常情况, HDFS可能是有成百上千的 server组成,任何一个组件都有可能一直失效

引言 Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合执行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统.它和现有的分布式文件系统有非常多共同点.但同一时候,它和其它的分布式文件系统的差别也是非常明显的.HDFS是一个高度容错性的系统,适合部署在便宜的机器上.HDFS能提供高吞吐量的数据訪问.非常适合大规模数据集上的应用. HDFS放宽了一部分POSIX约束,来实现流式读取文件系统数据的目的. HDFS在最開始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架构而开发的.

Hadoop分布式文件系统是设计初衷是可靠的存储大数据集,并且使应用程序高带宽的流式处理存储的大数据集.在一个成千个server的大集群中,每个server不仅要管理存储的这些数据,而且可以执行应用程序任务.通过分布式存储和在各个server间交叉运算,集群和存储可以按需动态经济增长.以下的设计原则和经验是根据yahoo通过HDFS管理的40PB得来的. 1. HDFS简介 HDFS是一个分布式文件系统,并且为MapReduce分布式算法提供了一分析和传输大数据的框架.HDFS使用java编写,

FROM:http://www.drdobbs.com/parallel/indexing-and-searching-on-a-hadoop-distr/226300241?pgno=3 在今天的信息饱和的世界,地理分布的数据,需要一种系统的巨大增长,有利于快速检索有意义的结果的解析.分布式数据的可搜索的索引去加速的过程很长的路要走.在这篇文章中,我演示了如何使用Lucene和Java的基本数据索引和搜索,如何使用RAM目录索引和搜索,如何创建居住在HDF的数据索引,以及如何搜索这些索引.由开

Hadoop分布式文件系统即Hadoop Distributed FileSystem.        当数据集的大小超过一台独立的物理计算机的存储能力时,就有必要对它进行分区(Partition)并存储到若干台单独的计算机上,管理网络中跨越多台计算机存储的文件系统成为分布式文件系统(Distributed FileSystem).    该系统架构与网络之上,势必引入网络编程的复杂性,因此分布式文件系统比普通磁盘文件系统更为复杂.例如:使文件系统能够容忍节点故障且不丢数据便是一个极大的挑战. 

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