首先注意版本兼容问题!!!本文采用的是Scala 2.11.8 + Hadoop 2.7.5 + Spark 2.2.0 请在下载Spark时务必看清对应的Scala和Hadoop版本! 一.配置JDK 1. 下载jdk http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html 2. 配置环境变量 (1)在终端使用 sudo su 命令进入root用户模式: (2)使用 vim /etc

前提说明: 1.Hadoop与spark是两个独立的框架,只安装spark也可独立运行,spark有自己的调度器(standalone模式): 2.在Hadoop的基础上安装spark就是为了使用yarn调度器与Hadoop的hdfs存储: 3.如果你只想安装spark,可不用看Hadoop的安装,并不影响spark的安装与使用. 4.并不需要单独安装scala,因为spark之中已经集成了Scala(如果想要对应的版本也可以自己安装) 我的安装环境: centos7服务器版.jdk8.hado

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

0. 安装JDK 参考网上教程在OSX下安装jdk 1. 下载及安装hadoop a) 下载地址: http://hadoop.apache.org b) 配置ssh环境 在terminal里面输入: ssh localhost 如果有错误提示信息,表示当前用户没有权限.这个多半是系统为安全考虑,默认设置的. 更改设置如下:进入system preference --> sharing --> 勾选remote login,并设置allow access for all users. 再次输入

Mac配置Hadoop最详细过程 原文链接: http://www.cnblogs.com/blog5277/p/8565575.html 原文作者: 博客园-曲高终和寡 https://www.cnblogs.com/landed/p/6831758.html 一.准备工作: 1.  JDK1.7版本及以上(貌似Hadoop只支持1.6以上的版本,不确定,保险起见用1.7,我自己用的是1.8) 2.  2.7.3版本的Hadoop https://archive.apache.org/dist

环境准备: 在虚拟机下,大家三台Linux ubuntu 14.04 server x64 系统(下载地址:http://releases.ubuntu.com/14.04.2/ubuntu-14.04.2-server-amd64.iso): 192.168.1.200 master 192.168.1.201 node1 192.168.1.202 node2 在Master上安装Spark环境: 具体请参考我的文章:<Hadoop:搭建hadoop集群> Spark集群环境搭建: 搭建h

大数据平台搭建(hadoop+spark) 一.基本信息 1. 服务器基本信息 主机名 ip地址 安装服务 spark-master 172.16.200.81 jdk.hadoop.spark.scala spark-slave01 172.16.200.82 jdk.hadoop.spark spark-slave02 172.16.200.83 jdk.hadoop.spark spark-slave03 172.16.200.84 jdk.hadoop.spark 2. 软件基本信息 软

本人实际安装经验,目的是为以后高速安装.仅供自己參考. 一.Hadoop 1.操作系统一如既往:①setup关掉防火墙.②vi /etc/sysconfig/selinux,改SELINUX=disabled . (3)安装时自己定义不要JAVA.④系统安装后,直接创建用户hadoop,password同username. 2.ssh.①在master上以hadoop用户运行ssh-keygen. ②ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub 主机2.③同2,传到其它主机.

引言 在上一篇中 大数据学习系列之五 ----- Hive整合HBase图文详解 : http://www.panchengming.com/2017/12/18/pancm62/ 中使用Hive整合HBase,并且测试成功了.在之前的大数据学习系列之一 ----- Hadoop环境搭建(单机) : http://www.panchengming.com/2017/11/26/pancm55/ 中成功的搭建了Hadoop的环境,本文主要讲的是Hadoop+Spark 的环境.虽然搭建的是单机版,

引言 在之前的大数据学习系列中,搭建了Hadoop+Spark+HBase+Hive 环境以及一些测试.其实要说的话,我开始学习大数据的时候,搭建的就是集群,并不是单机模式和伪分布式.至于为什么先写单机的搭建,是因为作为个人学习的话,单机已足以,好吧,说实话是自己的电脑不行,使用虚拟机实在太卡了... 整个的集群搭建是在公司的测试服务搭建的,在搭建的时候遇到各种各样的坑,当然也收获颇多.在成功搭建大数据集群之后,零零散散的做了写笔记,然后重新将这些笔记整理了下来.于是就有了本篇博文. 其实我在搭

一.环境准备 1. 机器: 3 台虚拟机 机器 角色  l-qta3.sp.beta.cn0 NameNode,ResourceManager,spark的master l-querydiff1.sp.beta.cn0 DataNode,NodeManager,Worker l-bgautotest2.sp.beta.cn0 DataNode,NodeManager,Worker 2. jdk版本 [xx@l-qta3.sp.beta.cn0 ~]$ java -versionjava vers

1.  安装VM14的方法在 人工智能标签中的<跨平台踩的大坑有提到> 2. CentOS分区设置: /boot:1024M,标准分区格式创建. swap:4096M,标准分区格式创建. /:剩余所有空间,采用lvm卷组格式创建 其他按需要设置就好, 配置好后使用 vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eno16777736 设置网络连接; HWADDR=00:0C:29:B3:AE:0E TYPE=Ethernet BOOTPROTO=static

Mac下hadoop运行word count的坑 Word count体现了Map Reduce的经典思想,是分布式计算中中的hello world.然而博主很幸运地遇到了Mac下特有的问题Mkdirs failed to create,特此记录 一.代码 WCMapper.java package wordcount; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.a

目录: 第一部分:操作系统准备工作: 1. 安装部署CentOS7.3 1611 2. CentOS7软件安装(net-tools, wget, vim等) 3. 更新CentOS7的Yum源,更新软件速度更快 4. CentOS 用户配置,Sudo授权 第二部分:Java环境准备 1. JDK1.8 安装与配置 第三部分:Hadoop配置,启动与验证 1. 解压Hadoop2.7.3更新全局变量 2. 更新Hadoop配置文件 3. 启动Hadoop 4. 验证Hadoop =========

Hadoop & Spark 概述 Apache Hadoop 是一种通过服务集群并使用MapReduce编程数据模型完成大数据的分布式处理框架,核心模块包括:MapReduce,Hadoop Utilites,YARN(Yet Another Resource Negotiator)和HDFS(Hadoop Distributed File System). MapReduce是一种提供平行计算的编程模型,具有位置感知计划(locality-aware scheduling),容错(fault

原文地址:https://www.cnblogs.com/hanzhi/articles/8794984.html 目录 引言 目录 一环境选择 1集群机器安装图 2配置说明 3下载地址 二集群的相关配置 1主机名更改以及主机和IP做相关映射 更改主机名 做主机和IP的关系映射 2ssh免登录 3防火墙关闭 4时间配置 5快捷键设置可选 6整体环境变量设置 二Hadoop的环境搭建 1JDK配置 2hadoop配置 21 文件准备 22 环境配置 23 修改配置文件 231 修改 core-si

转载来自:http://www.cnblogs.com/spark-china/p/3941878.html 在VMWare 中准备第二.第三台运行Ubuntu系统的机器:   在VMWare中构建第二.三台运行Ubuntu的机器和构建第一台机器完全一样,再次不在赘述.. 与安装第一台Ubuntu机器不同的几点是: 第一点:我们把第二.三台Ubuntu机器命名为了Slave1.Slave2,如下图所示: 创建完的VMware中就有三台虚拟机了: 第二点:为了简化Hadoop的配置,保持最小化的H

Hadoop基础及演练 ---第1章 初识大数据 大数据是一个概念也是一门技术,是在以Hadoop为代表的大数据平台框架上进行各种数据分析的技术. ---第2章 Hadoop核心HDFS Hadoop是一个开源的大数据框架,是一个分布式计算的解决方案,Hadoop=HDFS(分布式文件系统)+MapReduce(分布式计算) 存储是大数据技术的基础,分布式计算是大数据应用的解决方案 HDFS基础架构: 数据块:是抽象块,一般设置为128MB,备份3个. NameNode:主数据块,管理文件系统的

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

之前的几篇博客中记录的Hadoop.Spark和Hbase部署过程虽然看起来是没多大问题,但是之后在上面跑任务的时候出现了各种各样的配置问题.庆幸有将问题记录下来,可以整理出这篇部署整合篇. 确保集群的每台机器用户名都为cloud(或者一样) 为了避免过多重复的解释,这里仅仅示意了怎么配置,关于配置的详情解释可自行百度,必应之~或者参考: hadoop2.2.0集群安装和配置 HBase集群的安装部署 Spark(一)– Standalone HA的部署 修改各个节点上的/etc/hosts文件