1. Hadoop集群介绍 Hadoop集群部署,就是以Cluster mode方式进行部署. Hadoop的节点构成如下: HDFS daemon:  NameNode, SecondaryNameNode, DataNode YARN damones: ResourceManager, NodeManager, WebAppProxy MapReduce Job History Server 2. 集群部署 本次测试的分布式环境为:Master 1台 (test166),Slave 1台(t

  1. 部署ganglia 服务   ganglia 涉及到的组件:     数据监测节点(gmond):这个部件装在需要监测的节点上,用于收集本节点的运行情况,并将这些统计信息传送到gmetad,Ubuntu系统中的ganglia-monitor包可以安装: 数据收集节点(gmetad.gweb):这个部件用于收集gmond发送的数据,并通过web部件将其显示处理,可以通过ganglia-webfrontend包完成安装: web界面:这个就是用于将gmetad整理生成的xml数据以网页形式

1) 安装jdk 下载jdk-6u21-linux-i586.bin 然后修改/etc/profile: export JAVA_HOME=/usr/local/jdk export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib:$CLASSPATH export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin 保存,并执行source /etc/profile 2) 配置host Namenode的机器,需要配置集群中所有机器的ip 修改/etc/hos

1.  部署完,启动集群后,mapred-site.xml文件中配置没有生效 <property> <name>mapred.job.tracker</name> <value>http://master:9001</value> </property> <property> <name>mapred.system.dir</name> <value>/opt/hadoop/mapred

Spark集群安装部署

一.hadoop下载 使用2.7.6版本,因为公司生产环境是这个版本 cd /opt wget http://mirrors.hust.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2.7.6/hadoop-2.7.6.tar.gz 二.配置文件 参考文档:https://hadoop.apache.org/docs/r2.7.6 在$HADOOP_HOME/etc/hadoop目录下需要配置7个文件 1.core-site.xml <?xml version="1

/etc/hosts192.168.153.147 Hadoop-host192.168.153.146 Hadoopnode1 192.168.153.145 Hadoopnode2::1 localhost /etc/profileexport HADOOP_HOME=/opt/hadoop  export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin 设置关键的分布式IP地址配置:masters文件:192.168.153.147slaves文件:192.168.153.1471

可以尝试以下步骤解决: 1 ,分别删除:主节点从节点的  /usr/local/hadoop-2.6.2/etc/tmp   下得所有文件; 2: 编辑cd usr/local/hadoop-2.6.2/etc/hadoop/    vi slaves 删除slaves里面的 localhost 3:然后 hadoop namenode -format 4: 重新启动  start-all.sh

MySQL的安装部署

 环境系统配置  JAVA虚拟机的安装

Hadoop系列之(三):使用Cloudera部署,管理Hadoop集群 http://www.cnblogs.com/ee900222/p/hadoop_3.html Hadoop系列之(一):Hadoop单机部署 http://www.cnblogs.com/ee900222/p/hadoop_1.html Hadoop系列之(二):Hadoop集群部署 http://www.cnblogs.com/ee900222/p/hadoop_2.html

Hadoop+Spark集群部署指南 (多节点文件分发.集群操作建议salt/ansible) 1.集群规划节点名称 主机名 IP地址 操作系统Master centos1 192.168.0.1 CentOS 7.2Slave1 centos2 192.168.0.2 CentOS 7.2Slave2 centos2 192.168.0.3 Centos 7.22.基础环境配置2.1 hostname配置1)修改主机名在192.168.0.1 root用户下执行:hostnamectl set

1.分布式环境搭建 采用4台安装Linux环境的机器来构建一个小规模的分布式集群. 图1 集群的架构 其中有一台机器是Master节点,即名称节点,另外三台是Slaver节点,即数据节点.这四台机器彼此间通过路由器相连,从而实验相互通信以及数据传输.它们都可以通过路由器访问Internet,实验网页文档的采集. 2.集群机器详细信息 2.1 Master服务器 名称 详细信息 机器名称 Master.Hadoop 机器IP地址 192.168.1.2 最高用户名称(Name) root 最用用户

Hadoop集群部署完成后,经常会提示 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable 这是因为系统位数的原因. 在网上找到了一个方法,试试了,居然解决了．记录一下解决办法: 下载hadoop-native-64-2.4.0.tar: http://dl.bintray.com/sequ

一  Hadoop集群部署 hadoop配置 二 Zookeeper集群部署 zookeeper配置 三  Hbase集群部署 1.配置hbase-env.sh HBASE_MANAGES_ZK:用来设置是否使用hbase自带的zookeeper,默认值为true(即使用内置的) HBASE_PID_DIR:用来存放hbase中的线程的一些信息,默认放在/tmp文件中,容易丢失,而且如果这里不设置会导致stop-hbase.sh 不能用 2.配置  hbase-site.xml hbase.ro

超详细从零记录Ubuntu16.04.1 3台服务器上Hadoop2.7.3完全分布式集群部署过程.包含,Ubuntu服务器创建.远程工具连接配置.Ubuntu服务器配置.Hadoop文件配置.Hadoop格式化.启动.(首更时间2016年10月27日) 主机名/hostname IP 角色 hadoop1 192.168.193.131 ResourceManager/NameNode/SecondaryNameNode hadoop2 192.168.193.132 NodeManager/

1.分布式环境搭建 采用4台安装Linux环境的机器来构建一个小规模的分布式集群. 图1 集群的架构 其中有一台机器是Master节点,即名称节点,另外三台是Slaver节点,即数据节点.这四台机器彼此间通过路由器相连,从而实验相互通信以及数据传输.它们都可以通过路由器访问Internet,实验网页文档的采集. 2.集群机器详细信息 2.1 Master服务器 名称 详细信息 机器名称 Master.Hadoop 机器IP地址 192.168.1.21 最高用户名称(Name) root 最用用

一.概念 Hadoop是由java语言编写的,在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式分析应用的开源框架,其核心部件是HDFS与MapReduce.HDFS是一个分布式文件系统,类似mogilefs,但又不同于mogilefs,hdfs由存放文件元数据信息的namenode和存放数据的服务器datanode组成:hdfs它不同于mogilefs,hdfs把元数据信息放在内存中,而mogilefs把元数据放在数据库中:而对于hdfs的元数据信息持久化是依靠secondary name node

Docker部署Hadoop集群 2016-09-27 杜亦舒 前几天写了文章"Hadoop 集群搭建"之后,一个朋友留言说希望介绍下如何使用Docker部署,这个建议很好,Docker不仅在生产环境威力巨大,对于我们在自己电脑中搭建学习实验环境更是非常便利 搭建一个集群环境时需要多台服务器,对于我们个人,这通常是个门槛,需要使用虚拟机,安装操作系统,然后运行起来多个虚机 安装操作系统是个不太轻松的任务,并且运行多个虚机对个人电脑性能也有一定要求,这些门槛影响了很多小伙伴的实践积极性

导读 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构,Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.HDFS有高容错性特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上:而且它提供高吞吐量(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序:HDFS放宽了(relax)POSIX的要求,可以以流的形式访问(streaming acces