1.概述 接着上一篇博客的内容,继续介绍Hadoop3的其他新特性.其内容包含:优化Hadoop Shell脚本.重构Hadoop Client Jar包.支持等待Container.MapReduce任务级别本地优化.支持多个NameNode.部分默认服务端口被改变.支持文件系统连接器.DataNode内部添加负载均衡.重构后台程序和任务堆管理. 2.内容 2.2.1 优化Hadoop Shell脚本 Hadoop Shell脚本已经被重写,用来修复已知的BUG,解决兼容性问题和一些现有安装的

https://blog.csdn.net/wsh596823919/article/details/80774805 hadoop3.1.0 window win7 基础环境搭建 前言:在windows上部署hadoop默认都是安装了java环境的哈. 1.下载hadoop3.1.0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hadoop/common 2.下载之后解压到某个目录 3.配置hadoop_home 新建HADOOP_HOME,指向ha

前言 因近期要做 hadoop 有关的项目,需配置 hadoop 环境,简单起见就准备进行单机部署,方便开发调试.顺便记录下采坑步骤,方便碰到同样问题的朋友们. 安装步骤 一.下载 hadoop-XXX.tar.gz 下载地址:http://archive.apache.org/dist/hadoop/core/ 将文件解压至无空格目录下,好像时间有那么点点久..... 注:解压需管理员权限!!! 添加环境变量 添加HADOOP_HOME配置 在 path 中添加 bin 目录 C:\hadoo

1.集群规划 1.1 规划说明 hadoop1 cluster1 nameNode hadoop2 cluster1 nameNodeStandby ZooKeeper ResourceManager  hadoop3 cluster2 nameNode ZooKeeper hadoop4 cluster2 nameNodeStandby ZooKeeper ResourceManagerStandBy hadoop5 DataNode hadoop6 DataNode hadoop7 Data

1.环境准备 系统版本:CentOS7.5 主机名:node01 hadoop3.1 的下载地址: http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-3.1.1/hadoop-3.1.1.tar.gz  jdk8 rpm包下载地址:https://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/8u191-b12/2787e4a523244c269598db4e85c51e0c/jdk-8u191-linux-x6

编写不易,转载请注明(http://shihlei.iteye.com/blog/2084711)! 说明 本文搭建Hadoop CDH5.0.1 分布式系统,包括NameNode ,ResourceManger HA,忽略了Web Application Proxy 和Job HistoryServer. 一概述 (一)HDFS 1)基础架构 (1)NameNode(Master) 命名空间管理:命名空间支持对HDFS中的目录.文件和块做类似文件系统的创建.修改.删除.列表文件和目录等基本操作

1.概述 目前从Hadoop官网的Wiki来看,稳定版本已经发行到Hadoop2.9.0,最新版本为Hadoop3.1.0,查阅JIRA,社区已经着手迭代Hadoop3.2.0.那么,今天笔者就带着大家来剖析一下Hadoop3,看看它给我们带来了哪些新特性. 2. 内容 从功能上来说,Hadoop3比Hadoop2有些功能得到了增强,具体增加了哪些,后面再讲.首先,我们来看看Hadoop3主要带来了哪些变化: JDK:在Hadoop2时,可以使用JDK7,但是在Hadoop3中,最低版本要求是J

目录 目录 1.前言 1.1.什么是 Hadoop? 1.1.1.什么是 YARN? 1.2.什么是 Zookeeper? 1.3.什么是 Hbase? 1.4.什么是 Hive 1.5.什么是 Spark? 2.环境准备 2.1.网络配置 2.2.更改 HOSTNAME 2.3.配置 SSH 免密码登录登录 2.4.关闭防火墙 2.7.安装 NTP 3. 下载应用程序及配置环境变量 3.1.创建安装目录 3.2.下载本文中用到的程序 3.3.设置环境变量 4. 安装 Oracle JDK 1.

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk8 hadoop-3.1.1 由于NameNode对于整个HDFS集群重要性,为避免NameNode单点故障,在集群里创建2个或以上NameNode(不要超过5个),保证高可用. 实现主备NameNode需要解决的问题:1.通过JournalNodes来保证Active NN与Standby NN之间的元数据同步 2.通过ZKFC来保证Active NN与Sta

目录 目录 1 1. 前言 3 2. 特性介绍 3 3. 部署 5 3.1. 机器列表 5 3.2. 主机名 5 3.2.1. 临时修改主机名 6 3.2.2. 永久修改主机名 6 3.3. 免密码登录范围 7 3.4. 修改最大可打开文件数 7 3.5. OOM相关:vm.overcommit_memory 7 4. 约定 7 4.1. 安装目录约定 7 4.2. 服务端口约定 9 4.3. 各模块RPC和HTTP端口 10 5. 工作详单 10 6. JDK安装 10 6.1. 下载安装包

安装zookeeper下载zookeeper编辑zookeeper配置文件创建myid文件启动zookeeper配置HDFS HA配置手动HA配置自动HA启动HDFS HA namenode负责管理整个hdfs集群,如果namenode故障则集群将不可用.因此有必须实现namenode高可用. hdfs的高可用原理参考: HADOOP(二):hdfs 高可用原理 zookeeper简介: zookeeper集群安装 安装zookeeper 下载zookeeper 下载zookeeper并解压到/

    1.环境简述2.QJM HA简述2.1为什么要做HDFS HA?2.2 HDFS HA的方式2.2 HSFS HA的结构2.3 机器要求3.部署HDFS HA3.1 详细配置3.2 部署HDFS HA4. HDFS HA的管理5.自动切换5.1 使用zookeeper实现HA原理5. 部署hdfs自动切换5.1 关闭集群5.2 添加HA配置5.3 在zookeeper中初始化HA状态5.4 开启集群5.5 使用zookeeper时的安全机制6.FAQ7.做了HA后HDFS的升级.回滚7.

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5MDYxNjIzOQ==&mid=2247483999&idx=1&sn=016e4c4d0ba7bd96e9f2d2d5f8cbe0de&chksm=ec1c649fdb6bed89e74984c28859557f577cdfedcdcee3f67ad50a5097daaff0e67718c50121&mpshare=1&scene=23&srcid=06136e9eXqqwI

前提 笔者目前需要搭建数据平台,发现了Windows系统下,Hadoop和Hive等组件的安装和运行存在大量的坑,而本着有坑必填的目标,笔者还是花了几个晚上的下班时候在多个互联网参考资料的帮助下完成了Windows10系统下Hadoop和Hive开发环境的搭建.这篇文章记录了整个搭建过程中的具体步骤.遇到的问题和对应的解决方案. 环境准备 基于笔者的软件版本洁癖,所有选用的组件都会使用当前(2020-10-30)最高的版本. 软件 版本 备注 Windows 10 操作系统 JDK 8 暂时不要

前言 之前工作中,有接触到大数据的需求,虽然当时我们体系有专门的大数据部门,但是由于当时我们中台重构,整个体系的开发量巨大,共用一个大数据部门,人手已经忙不过来,没法办,为了赶时间,我自己负责的系统的大数据相关操作,由我们自己承担了.此前对大数据的知识了解的很少,于是晚上回去花时间突击大数据知识,白天就开始上手干,一边学一边做,总算在部门规定的时间,跟系统一起上线了.后来的维护迭代就交给大数据去了,虽然接触大数据的时间不长,但是对我来说,确是很有意思的一段经历,觉得把当时匆匆学的知识点,再仔细回

目录 0.HDFS-HA的工作机制 1. HDFS-HA集群配置 1.1 环境准备 1.2 规划集群 1.3 配置Zookeeper集群 2. 配置HDFS-HA集群 3. 启动HDFS-HA集群 4.配置HDFS-HA自动故障转移 5. YARN-HA配置 5.1YARN-HA工作机制 4.4.2 配置YARN-HA集群 0.HDFS-HA的工作机制 问题:因为hdfs的中心就是namenode,而我们的集群只有一台服务器安装了nn,如果这台服务器挂掉,整个集群瘫痪,这个就是典型的单点故障,搭

Hadoop2相比较于Hadoop1.x来说,HDFS的架构与MapReduce的都有较大的变化,且速度上和可用性上都有了很大的提高,Hadoop2中有两个重要的变更: (1)HDFS的NameNode可以以集群的方式布署,增强了NameNodes的水平扩展能力和高可用性,分别是:HDFS Federation与HA: (2)MapReduce将JobTracker中的资源管理及任务生命周期管理(包括定时触发及监控),拆分成两个独立的组件,并更名为YARN(Yet Another Resourc

HDFS Federation (读书笔记) HDFS的架构 HDFS包含两个层次:命名空间管理(Namespace) 和 块/存储管理(Block Storage). 命名空间管理(Namespace) HDFS的命名空间包含目录.文件和块.命名空间管理是指命名空间支持对HDFS中的目录.文件和块做类似文件系统的创建.修改.删除.列表文件和目录等基本操作. 块/存储管理(Block Storage) 在块存储服务中包含两部分工作:块管理和物理存储.这是一个更通用的存储服务.其他的应用可以直接建

存入HDFS的文件会按块(block)划分,默认每块128MB.默认1个block还有2个备份.备份增加了数据的可靠性和提高计算效率(数据本地化). HDFS部署可选择不支持HA,也可选择支持HA. NameNode内存中有metadata,metadata里主要记录的信息包括:file location,ownership,permissions,block's name and location. metadata持久化在fsimage文件中,每次NameNode启动时加载到内存.Block

当数据集超过一个单独的物理计算机的存储能力时,便有必要将它分不到多个独立的计算机上.管理着跨计算机网络存储的文件系统称为分布式文件系统.Hadoop 的分布式文件系统称为 HDFS,它 是为 以流式数据访问模式存储超大文件而设计的文件系统. “超大文件”是指几百 TB 大小甚至 PB 级的数据: 流式数据访问:HDFS 建立在这样一个思想上 - 一次写入.多次读取的模式是最高效的.一个数据集通常由数据源生成或者复制,接着在此基础上进行各种各样的分析.HDFS 是为了达到高数据吞吐量而优化的,这有