今天在集群上跑程序的时候遇到了zookeeper无法成功启动的问题,先分别启动了主节点和从节点的zookeeper进程,并且通过jps也看到zookeeper进程已经启动了,但通过指令查看进程状态的时候却提示的是没有启动.问题如下面几张图所示: 遇到问题后我立刻查看了进程的相关状态,并关掉进程重启,但是结果任然是不能成功启动.后来想到会不会是因为防火墙的问题,于是查看了以下防火墙的状态.果不其然,我并没有关掉防火墙,如下所示. 于是,使用以下命令关掉防火墙: sudo service iptab

一.高可用简介 二.集群规划 三.前置条件 四.集群配置 五.启动集群 六.查看集群 七.集群的二次启动 一.高可用简介 Hadoop 高可用 (High Availability) 分为 HDFS 高可用和 YARN 高可用,两者的实现基本类似,但 HDFS NameNode 对数据存储及其一致性的要求比 YARN ResourceManger 高得多,所以它的实现也更加复杂,故下面先进行讲解: 1.1 高可用整体架构 HDFS 高可用架构如下: 图片引用自:https://www.edure

一.高可用简介 Hadoop 高可用 (High Availability) 分为 HDFS 高可用和 YARN 高可用,两者的实现基本类似,但 HDFS NameNode 对数据存储及其一致性的要求比 YARN ResourceManger 高得多,所以它的实现也更加复杂,故下面先进行讲解: 1.1 高可用整体架构 HDFS 高可用架构如下: 图片引用自:https://www.edureka.co/blog/how-to-set-up-hadoop-cluster-with-hdfs-hig

一.高可用简介 Hadoop 高可用 (High Availability) 分为 HDFS 高可用和 YARN 高可用,两者的实现基本类似,但 HDFS NameNode 对数据存储及其一致性的要求比 YARN ResourceManger 高得多,所以它的实现也更加复杂,故下面先进行讲解: 1.1 高可用整体架构 HDFS 高可用架构如下: 图片引用自:https://www.edureka.co/blog/how-to-set-up-hadoop-cluster-with-hdfs-hig

本篇主要从hdfs的namenode和resourcemanager的高可用进行安装和原理的阐述. 一.HA安装 1.基本环境准备 1.1.1.centos7虚拟机安装,详情见VMware安装Centos7虚拟机 1.1.2.关闭防火墙 systemctl stop firewalld.service systemctl disable firewalld.service 1.1.3.修改selinux vim /etc/selinux/config将SELINUX=enforcing改为SEL

1.Zookeeper安装搭建Zookeeper集群并查看各服务器的角色停止Leader并查看各服务器的角色 1.1 安装Zookeeper1)编辑/etc/hosts ,所有集群主机可以相互 ping 通(在nn01上面配置,同步到node1,node2,node3)nn01 hadoop]# vim /etc/hosts192.168.1.21 nn01192.168.1.22 node1192.168.1.23 node2192.168.1.24 node3 2)安装 java-1.8.0

HADOOP高可用机制 HA运作机制 什么是HA HADOOP如何实现HA HDFS-HA详解 HA集群搭建 目标: 掌握分布式系统中HA机制的思想 掌握HADOOP内置HA的运作机制 掌握HADOOP2.x的HA集群机制配置 1 Hadoop的HA机制 前言:正式引入HA机制是从hadoop2.0开始,之前的版本中没有HA机制 1.1 HA的运作机制 (1)hadoop-HA集群运作机制介绍 所谓HA,即高可用(7*24小时不中断服务) 实现高可用最关键的是消除单点故障 hadoop-ha严格

参考链接 Hadoop 完全分布式安装 ZooKeeper 集群的安装部署 0. 说明 在 Hadoop 完全分布式安装 & ZooKeeper 集群的安装部署的基础之上进行 Hadoop 高可用(HA)的自动容灾配置 Hadoop 高可用 High Availablility 相当于再配置一台 NameNode 单节点模式容易产生单点故障 冷备份和热备份的区别 热备份:有两个 NameNode 同时工作,其中一台机器处于 active 状态,另一台机器处于 standby 状态. 两个节点数据

zookeeper介绍    是一个分布式服务的协调服务,集群半数以上可用(一般配置为奇数台),            快速选举机制:当集群中leader挂掉,所有小弟会投票选举出新的leader.    快速同步数据:zk将会存储小量用于服务做协调的数据.        标准文件系统用于存储大量数据:而zk存储小量协调数据    标准文件系统文件就是文件,目录就是目录:zk中文件既是目录. 1.zookeeper的安装与启动        解压并配置环境变量    配置./conf/zoo.c

hadoop高可用集群搭建小结1.Zookeeper集群搭建2.格式化Zookeeper集群 (注:在Zookeeper集群建立hadoop-ha,amenode的元数据)3.开启Journalmnode集群(注:两个NameNode为了数据同步,会通过一组称作JournalNodes的独立进程进行相互通信)4.格式化Namenode,并启动5.格式化Standby Namenode,同步Namenode,并启动6.启动所有Datanode7.启动Yarn8.启动zkfc (注:只在Nameno

高可用模式下的Hadoop集群搭建 本篇博客将会在之前写过的Linux的完整部署的基础上进行,暂时不会涉及到伪分布式或者完全分布式模式搭建,由于HA模式涉及到的配置文件较多,维护起来也较为复杂,相信学会部署高可用模式了,其他模式的搭建也会比较驾轻就熟,关于各种配置文件的讲解,如果有时间会在后期另开一篇博客进行详细的解读,现在正式开始部署流程! 1. 安装准备 基本思路讲解:在做正式安装之前,首先需要整理有哪些软件包是一定需要安装的,尽量先在一台机器上(一般我们称这台机器为“母机”)把所有需要的软

一.HA部署架构 如上图所示,我们可以将其分为三个部分: 1.NN和DN组成Hadoop业务组件.浅绿色部分. 2.中间深蓝色部分,为Journal Node,其为一个集群,用于提供高可用的共享文件存储(元数据存储). 3.蓝色部分为Zookeeper,提供自动NN切换. 在 hadoop全分布式安装 中,我们已经部署了一套全分布式的Hadoop集群,包含1个NN和3个DN. 我们在全分布式的基础上将其中一个DN(安装SNN的节点)变为SBNN(备用NN). 在全分布式中,存在一个SNN(sec

一.原因 - NameNode是HDFS的黑心配置HDFS有事hadoop的核心组件 NameNode 在Hadoop及群众至关重要 - NameNode的宕机导致集群的不可用 二.解决方案 其中 NN表示两台 NameNode  ZK表示 zookeeper(保持事务的一致性) 两种 1. HDFS with nfs 2. HDFS with QJM 方案对比 (一)都能实现热备 (二)都是一个Active NN一个 Stabdby NN (三)都是用zookeeper和zkfc来实践自动失效

1.简介 若HDFS集群中只配置了一个NameNode,那么当该NameNode所在的节点宕机,则整个HDFS就不能进行文件的上传和下载. 若YARN集群中只配置了一个ResourceManager,那么当该ResourceManager所在的节点宕机,则整个YARN就不能进行任务的计算. *Hadoop依赖Zookeeper进行各个模块的HA配置,其中状态为Active的节点对外提供服务,而状态为StandBy的节点则只负责数据的同步,在必要时提供快速故障转移. Hadoop各个模块剖析:ht

1.服务器设置 集群规划 Namenode-Hadoop管理节点 10.25.24.92 10.25.24.93 Datanode-Hadoop数据存储节点 10.25.24.89 10.25.24.90 10.25.24.91 Zookeeper—高可用推举机制 1-    标识需要安装 NN-namenode DN-datanode 服务器名 NN DN ZK 10.25.24.92 jyh-zhzw-inline-25 1 1(1) 10.25.24.93 jyh-zhzw-inline-

Redis主从复制 在开始实现redis的高可用之前,首先来学习一下如何实现redis的主从复制,毕竟高可用也会依赖主从复制的技术. Redis的主从复制,可以实现一个主节点master可以有多个从节点slave节点,一个slave节点也可以作为下面很多从节点的主节点,类似于mysql的级联复制. Redis的主从复制策略是通过其持久化的rdb文件来实现的,其过程是先dump出rdb文件,将rdb文件传输给slave,然后再将dump后的操作实时同步到slave中.让从服务器(slave ser

一.HA概述 1.引言 正式引入HA机制是从hadoop2.0开始,之前的版本中没有HA机制 2.运行机制 实现高可用最关键的是消除单点故障 hadoop-ha严格来说应该分成各个组件的HA机制——HDFS的HA.YARN的HA 详解: 通过双namenode消除单点故障 双namenode协调工作的要点: A.元数据管理方式需要改变: 内存中各自保存一份元数据 Edits日志只能有一份,只有Active状态的namenode节点可以做写操作 两个namenode都可以读取edits 共享的ed

部署master 节点 上一遍是CA证书和etcd的部署,这一篇继续搭建k8s,废话不多说.开始部署. kubernetes master 节点包含的组件有: kube-apiserver kube-scheduler kube-controller-manager 目前这3个组件需要部署到同一台机器上:(后面再部署高可用的master) kube-scheduler.kube-controller-manager 和 kube-apiserver 三者的功能紧密相关: 同时只能有一个 kube

下载Hadoop安装包 登录 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hadoop/common/ 镜像站,找到我们要安装的版本,点击进去复制下载链接 安装Hadoop时要注意版本与后续安装的HBase.Spark等相关组件的兼容,不要安装了不匹配的版本,而导致某些组件需要重装 输入命令进行安装操作 cd /usr/local/src/ wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hadoop/

文章概览: 1.机器规划和预配置 2.软件安装 3.集群文件配置 4.启动集群 5.HA验证 6.注意事项 7.小结   机器规划和预配置 主机/进程 NN DN RM NM ZK(QP) ZKFC JN nna √    √    √  √   nns  √    √    √  √   dn1     √    √  √    √ dn2     √    √      √ dn3     √    √      √   软件安装 所需工具:虚拟机CentOS-6.5,JDK-1.8,Had

HDFS高可用 通过主从切换实现单NameNode高可用.通过Federation:水平扩展来联合多NameNode个: NameNode高可用 把edits日志从原来的nameNode中分离出来,存放到专门的日志服务(QJournal)集群中.取消原来的SecondaryNameNode,而使用主从双机的方式.Active的NameNode对外正常提供服务.产生的日志信息在写入到本机的edits中的同时,多线程并发写入到日志服务中.Standby的的NameNode则负责从日志服务器中获取ed