不多说,直接上干货! 这个问题,跟 全网最详细的Hadoop HA集群启动后,两个namenode都是standby的解决办法(图文详解) 是大同小异. 欢迎大家,加入我的微信公众号:大数据躺过的坑        人工智能躺过的坑       同时,大家可以关注我的个人博客:    http://www.cnblogs.com/zlslch/   和     http://www.cnblogs.com/lchzls/      http://www.cnblogs.com/sunnyDream

不多说,直接上干货! 解决办法 因为,如下,我的Hadoop HA集群. 1.首先在hdfs-site.xml中添加下面的参数,该参数的值默认为false: <property> <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled.ns</name> <value>true</value> </property> 2.在core-site.xml文件中添加下面的参数,该参数的值为ZooKeeper服务器的地

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

不多说,直接上干货! 1.先每台机器的zookeeper启动(bigdata-pro01.kfk.com.bigdata-pro02.kfk.com.bigdata-pro03.kfk.com) 2.启动zkfc(bigdata-pro01.kfk.com上) [kfk@bigdata-pro01 hadoop-2.6.0]$ pwd /opt/modules/hadoop-2.6.0 [kfk@bigdata-pro01 hadoop-2.6.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh

Hadoop ha CDH5.15.1-hadoop集群启动后,两个namenode都是standby模式 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. 一说起周五,想必大家都特别开心对吧?其实我也很开心呀-眼看还剩下一个小时就下班了.然而在这一个小时内,我都心里活动真的是跌宕起伏呀-不是因为放假,而是身为一名大数据运维技术人员需要替公司大数据生态圈中面临都各种问题. 这不,遇到了一个奇葩的问题,让我花了接近一个小时才处理完呢!深感惭愧啊,要是有小伙伴遇到跟我同样的问题,别慌

假设我们有3台虚拟机,主机名分别是hadoop01.hadoop02和hadoop03. 这3台虚拟机的Hadoop的HA集群部署计划如下: 3台虚拟机的Hadoop的HA集群部署计划 hadoop01 zookeeper journalnode nodemanager datanode resourcemanager namenode zkfc hadoop02 zookeeper journalnode nodemanager datanode resourcemanager namenod

Hadoop ha CDH5.15.1-hadoop集群启动后,集群容量不正确,莫慌,这是正常的表现! 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.集群启动顺序 1>.查看Namenode节点的web UI界面,如下图所示 2>.耐心等待安全模式退出,集群方能正常使用(下图的安全模式的进度为85.39%) 3>.等待集群启动成功(大约30分钟左右才启动成功) 4>.上图只是我计算集群存储的数据,其实在存储集群的数据的话可能启动时间会更长,诺,下图就是用来存

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 -

1.主机规划 序号 主机名 IP地址 角色 1 nn-1 192.168.9.21 NameNode.mr-jobhistory.zookeeper.JournalNode 2 nn-2 ).HA的集群,zookeeper节点要在3个以上, 建议设置成5个或者7个节点.zookeeper可以和DataNode节点复用. (4).HA的集群,ResourceManager建议单独一个节点.对于较大规模的集群,且有空闲的主机资源, 可以考虑设置ResourceManager的HA. 2.主机环境设置

1.主机规划 序号 主机名 IP地址 角色 1 nn-1 192.168.9.21 NameNode.mr-jobhistory.zookeeper.JournalNode 2 nn-2 192.168.9.22 Secondary NameNode.JournalNode 3 dn-1 192.168.9.23 DataNode.JournalNode.zookeeper.ResourceManager.NodeManager 4 dn-2 192.168.9.24 DataNode.zook

Hadoop集群启动之后,用JPS命令查看进程发现datanode节点上,只有TaskTracker进程.如下图所示 master的进程: 两个slave的节点进程 发现salve节点上竟然没有datanode进程. 查看了日志,发现有这样一句话:   这句话的意思是:datanode上的data目录权限是765,而期望权限是755,所以使用chmod 755 data命令,将目录权限改为755. 再次重启hadoop集群,发现datanode节点已经正常启动.

1.solr的下载: 下载地址:solr官网:http://lucene.apache.org/solr进入官网点击download或者点击链接https://lucene.apache.org/solr/mirrors-solr-latest-redir.html,页面会直接跳转到最新版本的solr下载页面. 三种安装包:对于这三种格式的包就不做解释了,既然是开发应该一看就知道. solr-7.1.0.tgz  对于Linux / Unix / OSX系统 solr-7.1.0.zip  对于

(1)hadoop2.7.1源码编译 http://aperise.iteye.com/blog/2246856 (2)hadoop2.7.1安装准备 http://aperise.iteye.com/blog/2253544 (3)1.x和2.x都支持的集群安装 http://aperise.iteye.com/blog/2245547 (4)hbase安装准备 http://aperise.iteye.com/blog/2254451 (5)hbase安装 http://aperise.it

忽略元数据末尾 回到原数据开始处 Hadoop+spark集群搭建 说明: 本文档主要讲述hadoop+spark的集群搭建,linux环境是centos,本文档集群搭建使用两个节点作为集群环境:一个作为Master节点,另一个作为Slave节点,由于spark依赖scala,所以需要安装scala 搭建步骤: 一:安装jdk二:安装hadoop集群(http://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/也可参考这个大家hadopp集群)1:选定一台机器

简介 Ganglia可以监控分布式集群中硬件资源的使用情况,例如CPU,内存,网络等资源.通过Ganglia可以监控Hadoop集群在运行过程中对集群资源的调度,作为简单地运维参考. 环境搭建流程 1.我们先在主机master01上面搭建好Ganglia环境 2.在master01主机上解压JDK和Hadoop到安装目录.修改配置文件 3.克隆出两台主机slave01,slave02并修改主机名和IP主机名映射.做免密码登录 4.启动Ganglia和Hadoop集群.实现wordcount实例

每一次 Hadoop 生态的更新都是如此令人激动 像是 hadoop3x 精简了内核,spark3 在调用 R 语言的 UDF 方面,速度提升了 40 倍 所以该文章肯定得配备上最新的生态 hadoop 生态简介 期待目标 环境 OS : CentOS 7.4 组件: Hadoop 3x 及生态 Yarn Mapreduce HDFS Zookeeper 3.6.3 可选项 Hive Flume 1.9 Sqoop 2 kafka 2x Spark 3x RDMS: MySQL 5.7 or 8

1.Overview Ambari是Apache推出的一个集中管理Hadoop的集群的一个平台,可以快速帮助搭建Hadoop及相关以来组件的平台,管理集群方便.这篇博客记录Ambari的相关问题和注意事项.方便为初学者省去搭配各个社区版的烦恼. 2.How to works 在Ambari的官方WIKI上介绍了如何去使用Ambari,［官方文档］.官方说法比较简要,下面我补充相关注意事项,并给大家罗列一个详细的步骤. 2.1 Env 首先,节点(物理机)需要实现准备好,这里笔者准备了5台节点,大

hadoop的集群安装 1.安装JDK,解压jar,配置环境变量 1.1.解压jar tar -zxvf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz -C /opt/install //将jdk解压到对应的文件目录下 1.2.配置环境变量, sudo vim /etc/profile //添加下面内容:export JAVA_HOME=/opt/install/jdk1.7.0_79 export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH 2.下载hadoop压缩包,解压jar

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

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