一:ZooKeeper集群安装配置 1:解压zookeeper-3.3.2.tar.gz并重命名为zookeeper. 2:进入~/zookeeper/conf目录: 拷贝zoo_sample.cfg文件为zoo.cfg,并编辑如下: dataDir=/home/hadoop/zookeeper/data server.1=192.168.59.133:2888:3888 server.2=192.168.59.134:2888:3888 server.3=192.168.59.135:2888

1.hadoop环境搭建,版本:2.6.2,参考:http://www.cnblogs.com/bookwed/p/5251393.html 启动服务:在master机器上,进入hadoop安装目录,执行命令:./sbin/start-all.sh 查看是否启动成功:jps 2.zookeeper环境搭建,版本:3.4.6,参考:http://www.cnblogs.com/bookwed/p/4599829.html 启动服务:分别在三台机器上,进入zookeeper安装目录,执行命令:./b

一.上传解压后的Hbase文件. 二.配置: 1..bash_profile文件: export HBASE_HOME=/home/kituser/bigdata/hbase-0.94.6-cdh4.5.0export CLASSPATH=$CLASSPATH:$HBASE_HOME/libexport PATH=$PATH:$HBASE_HOME/bin:$HBASE_HOME/sbin 2.regionservers文件 kit-b6kit-b7 3.hbase-env.sh文件 expor

hbase的配置信息,在hbase-site.xml里面有详细说明. 可以按照需要查询相关的配置. <?xml version="1.0"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <!-- /** * Copyright 2009 The Apache Software Foundation * * Licensed to the A

-------------------------------------------------------------------------------------- [版权申明:本文系作者原创,转载请注明出处] 文章出处:http://blog.csdn.net/sdksdk0/article/details/51680296 作者: 朱培              ID:sdksdk0 --------------------------------------------------

HBase —— Hadoop Database的简称 ,hbase 是分布式,稀疏的,持久化的,多维有序映射,它基于行键rowkey,列键column key,时间戳timestamp建立索引.它是一个随机访问的存储和检索数据的平台.hbase 可以存储结构化,半结构化的数据 Hadoop使用分布式文件系统,用于存储大数据,并使用MapReduce来处理.Hadoop擅长于存储各种格式的庞大的数据,任意的格式甚至非结构化的处理. Hadoop只能执行批量处理,并且只以顺序方式访问数据.这意味着

HBASE安装与配置 备注: 1:本文在hadoop的完全分布式基础上部署hbase 2:本文使用的是小博主自己搭建的zookpeer服务,未使用hbase本身的zookpeer服务 本文内容在以下前提下进行配置: 1:master为s100,其他为regionserver(s1,s2,s3) 2:linux主机名需要修改 3:配置主机之间的解析名 例:vim /etc/hosts master 192.168.1.1 slave_1 192.168.1.2 slave_2 192.168.1.

摘要: 本文主要介绍搭建Hadoop.HBase.Zookeeper集群环境的搭建 一.基础环境准备 1.下载安装包(均使用当前最新的稳定版本,截止至2017年05月24日) 1)jdk-8u131 下载地址:Java SE Development Kit 8 2)hadoop-2.7.3 下载地址:Index of /apache/hadoop/common/hadoop-2.7.3 3)hbase-1.2.5 下载地址:Index of /apache/hbase/1.2.5 4)zooke

1.HBase的配置 还是以前配置的集群,见:http://www.cnblogs.com/DarrenChan/p/6493373.html 我们约定:weekend03和weekend04放HMaster,weekend05.weekend06和weekend07放HRegionServer 1.上传hbase安装包 2.解压 3.配置hbase集群,要修改3个文件(首先zk集群已经安装好了) 注意:要把hadoop的hdfs-site.xml和core-site.xml 放到hbase/c

说明 安装 配置 启动 网页效果 一点废话 本文介绍hbase集群配置 说明 hbase想正确配置成功的前提是,你必须知道hadoop集群和zookeeper集群是如何配置的 安装 下载地址 http://mirror.bit.edu.cn/apache/hbase/2.1.1/ tar -zxvf hbase-2.1.1-bin.tar.gz 解压 mv hbase-2.1.1 hbase 换名 配置环境变量 sudo vim /etc/profile 添加 export HBASE_HOME

一.环境说明 集群环境至少需要3个节点(也就是3台服务器设备):1个Master,2个Slave,节点之间局域网连接,可以相互ping通,下面举例说明,配置节点IP分配如下: Hostname IP User Password master 192.168.59.133 hadoop 123456 slave1 192.168.59.134 hadoop 123456 slave2 192.168.59.135 hadoop 123456 三个节点均使用CentOS 6.5系统,为了便于维护,集

目录: 软件准备 Hadoop安装配置 zookeeper安装配置 Hbase安装配置 Hadoop+Hbase+zookeeper分布式存储构建 前言* Hadoop是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架,在很多大型网站上都已经得到了应用,如亚马逊.Facebook和Yahoo等等.对于我来说,最近的一个使用点就是服务集成平台的日志分析.服务集成平台的日志量将会很大,而这也正好符合了分布式计算的适用场景(日志分析和索引建立就是两大应用场景). 今天我们来实际搭建一下Hadoop 2.2

HBase 安装与配置 首要配置 配置时间同步(所有节点上执行) yum -y install chrony vi /etc/chrony.conf #写入(7版本用server:8版本用pool): server time1.aliyun.com iburst 或 pool time1.aliyun.com iburst #保存配置并退出 systemctl enable --now chronyd systemctl status chronyd #执行后如果看到running则表示成功 步

hbase-site.xml <?xml version="1.0"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?><!--/** * * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one * or more contributor license agreements. Se

一.zk单独搭建 1.修改配置文件:conf/zoo.cfg tickTime=2000 dataDir=/home/hadoop/data/zookeeper clientPort=2181 initLimit=5 syncLimit=2 server.1=slave-01:2888:3888 server.2=slave-02:2888:3888 server.3=slave-03:2888:3888 2.生成myid文件 在slave-01中 echo "1" > /hom

[推荐]Hadoop+HBase+Zookeeper集群的配置 Hadoop+HBase+Zookeeper集群的配置  http://wenku.baidu.com/view/991258e881c758f5f61f67cc.html?re=view HDFS+MapReduce+Hive+HBase十分钟快速入门   http://wenku.baidu.com/view/7db2fcd276eeaeaad1f33055.html Hadoop+Zookeeper+HBase部署指南  ht

Spark集群基于ZooKeeper的搭建:http://www.dataguru.cn/thread-333245-1-1.html Spark需要修改的地方: 进入spark的配置目录,参照下面代码修改spark-env.sh export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=node4:2181,node3:2181 -Dspark.deploy

服务器角色 服务器 192.168.58.180 192.168.58.181 192.168.58.182 192.168.58.183 Name CentOSMaster Slvae1 Slave2 StandByNameNode NameNode  Yes      Yes DataNode    Yes  Yes  Yes journalNode    Yes  yes  Yes ZooKeeper  Yes  Yes    Yes ZKFC  Yes      Yes Spark  Y

https://www.cnblogs.com/leeSmall/p/9563547.html 一.Zookeeper介绍 1. 介绍Zookeeper之前先来介绍一下分布式 1.1 分布式主要是下面两个方面: 1) 任务拆分 任务拆分指的是把传统的单节点服务拆分成多个节点服务部署到不同的机器上对外提供服务.比如一个传统服务有订单+支付+物流等3个模块,拆分成订单系统.支付系统.物流系统3个服务.2) 节点分工 如上面的服务拆分后,订单系统.支付系统.物流系统各司其职说明: 分布式解决高可用,高

Mesos安装完毕后,发现agent无法和master关联(通过WebUI的agent页面无法看到agent信息),查看日志显示: Elected as the leading master! starat recovery...具体记不清了,就是打算向zookeeper中写入信息,但是失败了 Recovery failed: Failed to recover registrar   从slave日志中来看就是Mesos-Master总是不断的断开,不断的选举: Master disconne

前言: 本文介绍的AMQ集群是Master-Slave模式的,官网介绍三种方案: (1)基于共享文件系统的,(2)基于JDBC,(3)基于可复制的LevelDB. 关于三种方式的对比网上已经有很多,本文不再介绍,本文采用第三种,基于可复制的LevelDB. 原理图如上,很简单: (1)使用Zookeeper从配置的AMQ集群中,选举一个Master,其余自动为Slave. (2)只有Master和Client之间建立Connections,然后Master将持久化的操作复制到Slave上. (3