一.情况描述 按照如下配置,使用zookeeper监听 SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=node1:2181,node2:2181,node3:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark" 然后node2执行start-master.sh,预想的结果是node1处于活跃状态,node2处于备用状态,结

Hadoop ha CDH5.15.1-hadoop集群启动后,两个namenode都是standby模式 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一说起周五,想必大家都特别开心对吧?其实我也很开心呀-眼看还剩下一个小时就下班了.然而在这一个小时内,我都心里活动真的是跌宕起伏呀-不是因为放假,而是身为一名大数据运维技术人员需要替公司大数据生态圈中面临都各种问题. 这不,遇到了一个奇葩的问题,让我花了接近一个小时才处理完呢!深感惭愧啊,要是有小伙伴遇到跟我同样的问题,别慌

参考自:Spark部署三种方式介绍:YARN模式.Standalone模式.HA模式http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=7115(出处: about云开发) 1.Yarn模式由谁来作为客户端提交作业给YARN? 2.SPARK_HADOOP_VERSION=2.2.0 SPARK_YARN=true ./sbt/sbt assembly的作用是什么? 3.Standalone 模式dist目录的作用是什么? 4.recover

不多说,直接上干货! 解决办法 因为,如下,我的Hadoop HA集群. 1.首先在hdfs-site.xml中添加下面的参数,该参数的值默认为false: <property> <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled.ns</name> <value>true</value> </property> 2.在core-site.xml文件中添加下面的参数,该参数的值为ZooKeeper服务器的地

报错: 无明显报错 状况: 所有namenode都是standby,即ZK服务未生效 尝试一:手动强制转化某个namenode为active 操作:在某台namenode上,执行 hdfs haadmin -transitionToActive --forcemanual nn1 (nn1是你的某台nameservice-id) 结果:nn1被成功转为active.但是在stop-dfs.sh后再一次start-dfs.sh后,所有namenode仍然都是standby 结论:果然因该是ZK的问

报错: 经过查看集群的jps如下: ==================== hadoop01 jps =================== FsShell ResourceManager NameNode Jps ==================== hadoop02 jps =================== NodeManager DataNode JournalNode QuorumPeerMain Jps ==================== hadoop03 jps =

1)集群规划:主机名        IP      安装的软件                     运行的进程master    192.168.199.130   jdk.hadoop                     NameNode.DFSZKFailoverController(zkfc)slaver1    192.168.199.131    jdk.hadoop                       NameNode.DFSZKFailoverController(

大数据技术之Hadoop3.1.2版本HA模式 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.Hadoop的HA特点 1>.主备NameNode 2>.解决单点故障(属性,位置) .主NameNode对外提供服务,备NameNode同步主NameNode元数据一带切换: .所有DataNode同时向两个NameNode汇报数据块信息(位置): .JNN:集群(属性): .Standby:备,完成了edits.log文件的合并产生新的image,推送回ANN: 3>

一:HDFS系统架构 (一)利用secondary node备份实现数据可靠性 (二)问题:NameNode的可用性不高,当NameNode节点宕机,则服务终止 二:HA架构---提高NameNode服务的可用性 架构中至少有两个NameNode节点 (此处以两个NameNode举例) (一)两个NN节点在某个时间只能有一个节点正常响应客户端请求,响应请求的必须为ACTIVE状态的那一台.另一台为standby备用 在高可用模式下,这一对NameNode节点,叫做Federation (二)当a

思科无线控制器HA模式下升级文档   当前使用版本:8.0.120.0 计划升级版本:8.2.151.0   其他工具: TFTP Server: 3CDaemon 远程登录:SecureCRT   升级前准备工作: 1.      检查当前镜像版本: CLI方式检查:show boot     2.      检查当前WLC 5508 HA状态 CLI方式检查:show redundancy summary 需注意观察,当前冗余模式Local State状态为Active(主)还是Standb

when you build a spark standalone ha cluster, when you submit your app,  you should send it to the leader master, not the standby master, how to decided the status of the two masters? a simple way, not judge the status which master is the active, you

未经本人同意严禁转载,徽沪一郎. 概要 在Standalone部署模式下,Spark运行过程中会创建哪些临时性目录及文件,这些临时目录和文件又是在什么时候被清理,本文将就这些问题做深入细致的解答. 从资源使用的方面来看,一个进程运行期间会利用到这四个方面的资源,分别是CPU,内存,磁盘和网络.进程退出之后,CPU,内存和网络都会由操作系统负责释放掉,但是运行过程中产生临时文件如果进程自己不在退出之前有效清除,就会留下一地鸡毛,浪费有效的存储空间. 部署时的第三方依赖 再提出具体的疑问之前,先回顾

笔者的集群是 HA 模式的( HDFS 和 ResourceManager HA).在 ” Hadoop-2.5.0-cdh5.3.2 HA 安装＂ 中详细讲解了关于 HA 模式的搭建,这里就不再赘述.但网上直接将关于 HA 模式下的历史服务器的配置资料却很少. 笔者在思考,如果配置在 mapred-site.xml 中就设置一台历史服务器,那么当这台机器挂了,那么能不能有另一台机器来承担历史服务器的责任,也就是笔者理想当然的 jobhistory server HA 模式.后面经过各自尝试,得

补充了一下NameNode启动过程中有关FSImage与EditsLog的相关知识. 一.什么是FSImage和EditsLog 我们知道HDFS是一个分布式文件存储系统,文件分布式存储在多个DataNode节点上.一个文件存储在哪些DataNode节点的哪些位置的元数据信息(metadata)由NameNode节点来处理.随着存储文件的增多,NameNode上存储的信息也会越来越多.那么HDFS是如何及时更新这些metadata的呢?  在HDFS中主要是通过两个组件FSImage和Edits

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 本文主要讲述在standalone cluster部署模式下,Spark Application在整个运行期间,资源(主要是cpu core和内存)的申请与释放. 构成Standalone cluster部署模式的四大组成部件如下图所示,分别为Master, worker, executor和driver,它们各自运行于独立的JVM进程. 从资源管理的角度来说 Master  掌管整个cluster的资源,主要是指cpu core和memory,但Ma

这是我自己在公司一个搭建公司大数据框架是自己的选项,在配置yarn ha 出现了nodemanager起不来的问题于是我把yarn搭建为普通yarn 如果有人解决 高yarn的nodemanager问题,请能留下留言,希望我的这个小日志能初学者有所帮助. 在此例中采用的是 hadoop 2.6.5 版本由于在建助hadoop 普通模式将基于hadoop的搭建都基本搭建起来,因而这里采用的是 on tez 模式如果您不需要on tez 模式,你可以选择 将 yarn-tez 改成 yarn既可以了

问题导读 1.在Standalone部署模式下,Spark运行过程中会创建哪些临时性目录及文件? 2.在Standalone部署模式下分为几种模式? 3.在client模式和cluster模式下有什么不同? 概要 在Standalone部署模式下,Spark运行过程中会创建哪些临时性目录及文件,这些临时目录和文件又是在什么时候被清理,本文将就这些问题做深入细致的解答. 从资源使用的方面来看,一个进程运行期间会利用到这四个方面的资源,分别是CPU,内存,磁盘和网络.进程退出之后,CPU,内存和网络

Spark Standalone 部署配置 Standalone架构 手工启动一个Spark集群 https://spark.apache.org/docs/latest/spark-standalone.html 通过脚本启动集群 编辑slaves,其实把worker所在节点添加进去 配置spark-defaults.conf 启动集群(我这里是三节点集群) 在浏览器打开页面 修改 spark-env.sh 文件 先停止 在重新启动一下 再次访问网页 下面跑一个Job实例 ./spark-su

在上文中我们知道spark的集群主要有三种运行模式standalone.yarn.mesos,其中常被使用的是standalone和yarn,本文了解一下什么是standalone运行模式,它的运行流程是怎么样的. 简介 standalone模式,是spark自己实现的,它是一个资源调度框架.这里我们要关注这个框架的三个节点: 1)client 2)master 3)worker spark应用程序有一个Driver驱动,Driver可以运行在Client上也可以运行在master上.如果你使用

1.简介 2.X版本后namenode支持了HA特性,使得整个文件系统的可用性更加增强. 2.安装前提 zookeeper集群,zookeeper的安装参考[hadoop][会装]zookeeper安装 3.资源规划 xufeng-1 xufeng-2 xufeng-3 zookeeper zookeeper zookeeper JournalNode JournalNode JournalNode NameNode DFSZKFailoverController NameNode DFSZKF

NameNode主要保存了下面的内容 1-维护元数据信息.Block和文件之间的关系,即某一个特定文件都有哪些Block: 2-每一个Block存储在什么位置(DataNode上面): 3-维护HDFS上面虚拟的目录树: 4-响应客户端的请求: NameNode如何保证元数据的可靠性 fsimage 和内存中保存的元数据互为镜像: edits.log中存储了一段时间内所有的元数据操作:edits.log文件大小是固定的(默认是64M),那么每当edits.log文件满了,那么将这段时间之内新产生