Vertica 8和 Hadoop 集群的互操作性已经很不错的, 但这块肯定是Vertica研发的重点, 将来可能还有较大的变动. Vertica 集群 和 Hadoop 集群的两种布局方式 集群布局 描述 许可证 支持Vertica for SQL on Hadoop特性 共享集群 Vertica 节点部署在 Hadoop 所有节点或部分节点上 Vertica for SQL on Hadoop 许可证 支持 分离集群 Vertica 集群和 Hadoop 分属不同的集群 社区版或Premiu

部署方式 一般来讲有三种方式: Local Standalone Flink On Yarn/Mesos/K8s… 单机模式 参考上一篇Flink从入门到放弃(入门篇2)-本地环境搭建&构建第一个Flink应用 Standalone模式部署 我们基于CentOS7虚拟机搭建一个3个节点的集群: 角色分配: Master: 192.168.246.134 Slave: 192.168.246.135 Slave: 192.168.246.136 复制代码 192.168.246.134 jobma

Hadoop的集群部署和单节点部署类似,配置文件不同,另外需要修改网络方面的配置 首先,准备3台虚拟机,系统为CentOS 6.6,其中一台为namenode 剩余两台为 datanode: 修改主机名主节点为:hadoopha,数据节点主机名分别为hadoop1.hadoop2,具体修改方法点击这里查看 本例中这3台虚拟机处于同一个局域网,网络连接设置为桥接,ip地址分别为是hadoopha为:192.168.1.42,hadoop1为:192.168.1.78.hadoop2为:192.16

1.Hadoop的主要应用场景: a.数据分析平台. b.推荐系统. c.业务系统的底层存储系统. d.业务监控系统. 2.开发环境:Linux集群(Centos64位)+Window开发模式(window10,64位操作系统).   使用技术:hadoop,hbase,hive,flume,oozie,sqoop,nginx,tomcat,spring,mybatis,springmvc,mysql等等.Hdfs为海量的数据提供存储,MapReduce为海量的数据提供计算.     此项目使用

一.系统参数优化配置 1.1 系统内核参数优化配置 修改文件/etc/sysctl.conf,使用sysctl -p命令即时生效.   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 kernel.shmmax = 500000000 kernel.shmmni = 4096 kernel.shmall = 4000000000 kernel.sem = 250 512000 100 2048 kernel.sysrq = 1 kernel.

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

Hadoop(HA)分布式集群部署和单节点namenode部署其实一样,只是配置文件的不同罢了. 这篇就讲解hadoop双namenode的部署,实现高可用. 系统环境: OS: CentOS 6.8 内存:2G CPU:1核 Software:jdk-8u151-linux-x64.rpm hadoop-2.7.4.tar.gz zookeeper-3.3.6.tar.gz 下载地址: wget http://mirrors.hust.edu.cn/apache/hadoop/common/h

Hadoop分布式集群部署 系统系统环境: OS: CentOS 6.8 内存:2G CPU:1核 Software:jdk-8u151-linux-x64.rpm hadoop-2.7.4.tar.gz hadoop下载地址: sudo wget http://mirrors.hust.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2.7.4/hadoop-2.7.4.tar.gz 主机列表信息: 主机名 IP 地址 安装软件 Hadoop role Node role

Hadoop教程(五)Hadoop分布式集群部署安装 1 Hadoop分布式集群部署安装 在hadoop2.0中通常由两个NameNode组成,一个处于active状态,还有一个处于standby状态. Active NameNode对外提供服务,而Standby NameNode则不正确外提供服务,仅同步activenamenode的状态,以便可以在它失败时高速进行切换. hadoop2.0官方提供了两种HDFS HA的解决方式.一种是NFS,还有一种是QJM. 这里我们使用简单的QJM. 在

Hadoop及HBase集群部署 一. 集群环境 系统版本 虚拟机:内存 16G CPU 双核心 系统: CentOS-7 64位 系统下载地址: http://124.202.164.6/files/417500000AB646E7/mirrors.163.com/centos/7/isos/x86_64/CentOS-7-x86_64-DVD-1708.iso 软件版本 hadoop-2.8.1.tar.gz hbase-1.3.1-bin.tar.gz zookeeper-3.4.10.t

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

 Linux系统的安装和配置.(在VM虚拟机上) 一:安装虚拟机VMware Workstation 14 Pro 以上,虚拟机软件安装完成. 二:创建虚拟机. 三:安装CentOS系统 (1)上面步骤完成后虚拟机创建完成,虚拟机会自动重启进入安装系统阶段.如果不重启可手动重启,如下图. (2)进入虚拟机安装阶段.(鼠标在虚拟机内按Ctrl+Alt释放)媒介测试,默认一分钟后自动进入安装界面. (3)选择语言.(也可以下滑到下面,选择中文) (4)选择时区. (5)系统分区. (6)以下开始安装

1.背景 日志主要包括系统日志.应用程序日志和安全日志.系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息.检查配置过程中的错误及错误发生的原因.经常分析日志可以了解服务器的负荷,性能安全性,从而及时采取措施纠正错误. 通常,日志被分散的储存不同的设备上.如果需要管理数十上百台服务器,必须依次登录每台机器的传统方法查阅日志,这样很繁琐和效率低下.当务之急是使用集中化的日志管理,开源实时日志分析ELK平台能够完美的解决上述所提到的问题. 2.需要安装的工具 ELK由ElasticSearch(ES

大数据集群为了保证故障转移,一般通过zookeeper来整体协调管理,当节点数大于等于6个时推荐使用,接下来描述一下Hbase集群部署在zookeeper上的过程: 安装Hbase之前首先系统应该做通用的集群环境准备工作,这些是必须的: 1.集群中主机名必须正确配置,最好有实际意义:并且主机名都在hosts文件中对应主机IP,一一对应,不可缺少 这里集群有6台服务器:bigdata1,bigdata2,bigdata3,bigdata4,bigdata5,bigdata6 这里是3台主机,分别对

一. 关于kafka Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据. 这种动作(网页浏览,搜索和其他用户的行动)是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素. 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决. 对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统,但又要求实时处理的限制,这是一个可行的解决方案.Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理,也是为了通过集群机来提供实时的消费. 关于Kafka的

目前在网络世界里,云计算.虚拟化.SDN.NFV这些话题都非常热.今天借这个机会我跟大家一起来一场SDN的深度之旅,从概念一直到实践一直到一些具体的技术. 本次分享分为三个主要部分: SDN & NFV的背景介绍 SDN部署的实际案例 SDN控制器的集群部署方案 我们首先看一下SDN.其实SDN这个东西已经有好几年了,它强调的是什么?控制平面和数据平面分离,中间是由OpenFlow交换机组成的控制器,再往上就是运行在SDN之上的服务或者是应用.这里强调两个,控制器和交换机的接口——我们叫做南向接

Spark standalone安装-最小化集群部署(Spark官方建议使用Standalone模式)        集群规划:    主机        IP                    软件      进程    sc1        192.168.1.61    spark    Master.Worker    sc2        192.168.1.62    spark    Worker    sc3        192.168.1.63    spark    W

HP DL160 Gen9服务器集群部署文档 硬件配置=======================================================Server        Memory    CPU            DISK            NetWorkDL160①        32GB    6*1.9GHZ    2*2TB(SATA)        2*1GBEDL160②        32GB    6*1.9GHZ    2*2TB(SATA)  

前言: 随着大数据的普及,大部分企业的大数据查询与统计渐渐出现瓶颈.虽说存储方面有分布式的HDFS,HBSE,MongoDB等可以应对,但是面对千万级别(1x10^7)界别的数据量查询时,以上组件也不免显得力不从心.正因此,分布式查询引擎应运而生.而基于内存查询的分布式查询引擎--Presto正是其中之一.很多人都说现代计算机技术的发展都是拼开源,拼社区.而Presto的社区也不小,国际化的Facebook,也有国内电商大头京东.正因此,在经过实际尝试与测验之后决定简要地介绍一下presto的部

在Dubbo+zookeeper构建高可用分布式集群(一)-单机部署中我们讲了如何单机部署.但没有将如何配置微服务.下面分别介绍单机与集群微服务如何配置注册中心. Zookeeper单机配置:方式一. <dubbo:registry address="zookeeper://10.20.153.10:2181"/> 方式二. <dubbo:registry protocol="zookeeper" address="10.20.153.1

1. Redis基础 1.1 Redis概述 Redis是一个开源.先进的key-value存储,并用于构建高性能.可扩展的应用程序的完美解决方案. Redis从它的许多竞争继承了三个主要特点:   ①Redis数据库完全在内存中,使用磁盘仅用于持久性:   ②相比许多键值对数据存储,Redis拥有一套较为丰富的数据类型:   ③Redis可以将数据复制到任意数据量的从服务器: 1.2 Redis优势 异常快速:Redis的速度非常快,每秒能执行约11万次set操作,每秒约81000次get操作